Наружное вычитание с Numpy - PullRequest
Новая
       60

Наружное вычитание с Numpy

1 голос
/ 01 октября 2019

Я просто хочу сделать: C_i = \ Sum_k (A_i -B_k) ^ 2 Я увидел, что этот расчет быстрее с простым for loop, чем с numpy.subtract.outer! В любом случае я чувствую, что numpy.einsum будет самым быстрым. Я не мог понять numpy.einsum это хорошо. Кто-нибудь может помочь мне? Кроме того, было бы замечательно, если бы кто-то объяснил, как общее суммирующее выражение, состоящее из вектора / матриц, можно записать с помощью numpy.einsum?

Я не нашел решения этой конкретной проблемы в Интернете. Извините, если дублировать каким-либо образом.

MWE с петлей и numpy.subtract.outer -

A) С петлей 

import timeit
code1="""
import numpy as np

N=10000;

a=np.random.rand(N); b=10*(np.random.rand(N)-0.5);

def A1(x,y):
    Nx=len(x)
    z=np.zeros(Nx)
    for i in np.arange(Nx):
        z[i]=np.sum((x[i]-y)*(x[i]-y))

    return z

C1=A1(a,b)"""
elapsed_time = timeit.timeit(code1, number=10)/10
print "time=", elapsed_time

B) С numpy.subtract.outer

import timeit
code1="""
import numpy as np

N=10000;

a=np.random.rand(N); b=10*(np.random.rand(N)-0.5);

def A2(x,y):
    C=np.subtract.outer(x,y);
    return np.sum(C*C, axis=1)

C2=A2(a,b)"""
elapsed_time = timeit.timeit(code1, number=10)/10
print "time=", elapsed_time

ДляN = 10000 петля становится быстрее. Для N = 100 внешний вычитание становится быстрее. При N = 10 ^ 5 внешнее вычитание сталкивается с проблемой памяти на моем рабочем столе с 8 ГБ оперативной памяти!

1 Ответ

1 голос
/ 01 октября 2019

Используйте хотя бы Numba или реализацию на Фортране

Обе ваши функции работают довольно медленно. Циклы Python очень неэффективны (A1), и выделение больших временных массивов также происходит медленно (A2 и частично также A1).

Реализация наивного Numba для небольших массивов 

import numba as nb
import numpy as np

@nb.njit(parallel=True, fastmath=True)
def A_nb_p(x,y):

    z=np.empty(x.shape[0])
    for i in nb.prange(x.shape[0]):
        TMP=0.
        for j in range(y.shape[0]):
            TMP+=(x[i]-y[j])**2
        z[i]=TMP

    return z

Синхронизация 

import time
N=int(1e5)
a=np.random.rand(N)
b=10*(np.random.rand(N)-0.5)

t1=time.time()
res_1=A1(a,b)
print(time.time()-t1)
#95.30195426940918 s

t1=time.time()
res_2=A_nb_p(a,b)
print(time.time()-t1)
#0.28573083877563477 s

#A2 is too slow to measure

Как написано выше, это наивнореализация для больших массивов, поскольку Numba не может выполнять вычисления по блокам, что приводит к большим потерям кэша и, следовательно, к снижению производительности. Некоторые Fortran или C-компилятор должны иметь возможность автоматически выполнять хотя бы следующую оптимизацию (блочную оценку).

Реализация для больших массивов 

@nb.njit(parallel=True, fastmath=True)
def A_nb_p_2(x,y):
    blk_s=1024
    z=np.zeros(x.shape[0])
    num_blk_x=x.shape[0]//blk_s
    num_blk_y=y.shape[0]//blk_s

    for ii in nb.prange(num_blk_x):
        for jj in range(num_blk_y):
            for i in range(blk_s):
                TMP=z[ii*blk_s+i]
                for j in range(blk_s):
                    TMP+=(x[ii*blk_s+i]-y[jj*blk_s+j])**2
                z[ii*blk_s+i]=TMP

    for i in nb.prange(x.shape[0]):
        TMP=z[i]
        for j in range(num_blk_y*blk_s,y.shape[0]):
            TMP+=(x[i]-y[j])**2
        z[i]=TMP

    for i in nb.prange(num_blk_x*blk_s,x.shape[0]):
        TMP=z[i]
        for j in range(num_blk_y*blk_s):
            TMP+=(x[i]-y[j])**2
        z[i]=TMP

    return z

Сроки 

N=int(2*1e6)
a=np.random.rand(N)
b=10*(np.random.rand(N)-0.5)

t1=time.time()
res_1=A_nb_p(a,b)
print(time.time()-t1)
#298.9394392967224

t1=time.time()
res_2=A_nb_p_2(a,b)
print(time.time()-t1)
#70.12
...