2017-12-08 13:48:22

在深度學習 處理大數據時，采用常用的 for 循環無法及時有效地處理，因此采用 矢量化的方法來處理矩陣運算。

以 Python 的 numpy 庫來對比 10^6 （百萬）數量級

傳統的 for circulate （for 循環 ） 與 矢量化 處理 的對比

 1 import numpy as np
 2 import time
 3 
 4 a = np.random.rand(1000000)
 5 b = np.random.rand(1000000)
 6 
 7 tic = time.time()
 8 c = np.dot(a,b)
 9 toc = time.time()
 
10 
11 print(c)
12 print("Vecterization: " + str(1000*(toc - tic)) + " ms")
13 
14 c = 0
15 tic = time.time()
16 for i in range (1000000):
17     c += a[i] * b[i]
18 toc = time.time()
19 print(c)
20 print("ForLoop Version: " + str(1000*(toc - tic)) + " ms")

執行結果：

DeepLearning.ai--吳恩達--Chapter 2_Vecterization