По сути, мне нужно умножить два массива (10 ^ 6 x 10 ^ 6) целочисленных элементов, и я не смог работать с numpy.dot.
Проверяя другие посты, я увидел, что если я переключу тип моей матрицы на float32 или больше, если у меня будет установлен openblas, который у меня есть, точечная операция будет быстрее.
Я на самом деле изменил свой тип массива на float32, и теперь он пошел намного быстрее.
Таким образом, мой вопрос, предполагая, что numpy действительно использует OpenBlas, есть ли способ заставить numpy использовать библиотеку OpenBlas, чтобы я мог по-прежнему иметь свою матрицу в качестве типа int?
Здесь я предоставлю вам мой тупой конфиг, если он вам поможет.
np.__config__.show()
blas_mkl_info:
NOT AVAILABLE
blis_info:
NOT AVAILABLE
openblas_info:
libraries = ['openblas', 'openblas']
library_dirs = ['/usr/local/lib']
language = c
define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]
blas_opt_info:
libraries = ['openblas', 'openblas']
library_dirs = ['/usr/local/lib']
language = c
define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]
lapack_mkl_info:
NOT AVAILABLE
openblas_lapack_info:
libraries = ['openblas', 'openblas']
library_dirs = ['/usr/local/lib']
language = c
define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]
lapack_opt_info:
libraries = ['openblas', 'openblas']
library_dirs = ['/usr/local/lib']
language = c
define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]