现在想要做的是 假设有矩阵 A,B,C,...J共约10个 要与同样数量shape的矩阵a,b,c,...,j 每个shape大约是 (3500,2500,3) 做 A*a + B*b + C*c +...+ J*j 点对点相乘再全部加总 所以出来的结果也是一个(3500,2500,3)的矩阵 该怎麽做最快呢 @_@" type都是numpy array,尝试了几种方法 1. 直接使用np multiply方法再相+ 当然这是最慢的, 要好多秒 2. 使用numexpr把"A*a+B*b+.."的算式写在evaluate里面 这个很强 快超多 大概30%以上 但还是不够快 3. 使用Cupy 这个当然是最快的 可是存在一个问题 我把20个矩阵用cp.array()转到cupy 计算完後用cp.asnumpy()转回来 这两个过程满耗时的 加起来又比上面两个慢了 Q.Q 目前尝试了上面三种方法 都没办法达到理想的速度 假设在 i5-7400CPU , 16G记忆体 , 1050Ti的GPU上 有方法可以达到一秒钟计算50次 甚至100次吗 ?? 希望版上的计算达人们指教还是小蛇的小鲁 >///< -- 　　 ◤ | █　　　ヽ █ ◥　　　 ▂▃▄▃▂ 回战文 疾如风 　　 ▍˙▆ 八███████▃▃▄　 ●火 ◇ 风● 　发废文 繁如林 　　▋˙●◤█◤ノ　　　 ヽ◥ ‧▋ 　 ●◇ ◇● 挑衅文 呛如火 　　 ◥___ █◤ ●　 　 ● ██◣ 　 ●山◇林● 宅在家不动如山 　 　 ◢█ ██◤　　( _●_) ミ█◣ 彡　　 甲斐の熊－武田熊玄 ◢▇▇▊█▼ 　 　|∪|　 ◢█ ◣_█◢◢ ◤、● 原SotaFujimor 改marubom --

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