Varför gör vi vektorisering?
Varför gör vi vektorisering?

Video: Varför gör vi vektorisering?

Video: Varför gör vi vektorisering?
Video: Vectorization in Python : Data Science Code 2024, November
Anonim

Vektorisering , med enkla ord, betyder att optimera algoritmen så att den burk använda SIMD-instruktioner i processorerna. I vektorisering vi använda detta till vår fördel, genom att omforma vår data så att vi kan prestera SIMD-operationer på den och påskynda programmet.

På samma sätt kan man fråga sig, vad betyder vektorisering?

Vektorisering är processen att konvertera en algoritm från att arbeta på ett enda värde åt gången till att arbeta på en uppsättning värden (vektor) på en gång. Moderna processorer ger direkt stöd för vektoroperationer där en enda instruktion tillämpas på flera data (SIMD).

Man kan också fråga sig, vad är vektorisering inom maskininlärning? Maskininlärning Förklarat: Vektorisering och matrisoperationer. Med vektorisering dessa operationer kan ses som matrisoperationer som ofta är mer effektiva än standardloopar. Vektoriserad versioner av algoritmer är flera storleksordningar snabbare och är lättare att förstå ur ett matematiskt perspektiv.

Folk frågar också, varför är vektorisering snabbare?

Vektorisering operationer (genom att rulla upp loopar eller, på ett högnivåspråk, genom att använda en vektorisering bibliotek) gör det enklare för CPU:n att ta reda på vad som kan göras parallellt eller monterat, snarare än att utföras steg-för-steg. Vektoriserad kod gör mer arbete per loop iteration och det är det som gör det snabbare.

Vad är vektorisering i Python?

Vektorisering används för att påskynda Pytonorm kod utan att använda loop. Att använda en sådan funktion kan hjälpa till att minimera körtiden för kod effektivt.

Rekommenderad: