http://mooc.study.163.com/learn/deeplearning_ai-2001281002?tid=2001392029#/learn/content?type=detail&id=2001701013&cid=2001694016 向量化 ...
CUDA Pro:通過向量化內存訪問提高性能 許多CUDA內核受帶寬限制,而新硬件中觸發器與帶寬的比率不斷提高,導致帶寬受限制的內核更多。這使得采取措施減輕代碼中的帶寬瓶頸非常重要。本文將展示如何在CUDA C C 中使用向量加載和存儲,以幫助提高帶寬利用率,同時減少已執行指令的數量。 從以下簡單的內存復制內核開始。 global void device copy scalar kernel in ...
2020-12-28 08:54 0 345 推薦指數:
http://mooc.study.163.com/learn/deeplearning_ai-2001281002?tid=2001392029#/learn/content?type=detail&id=2001701013&cid=2001694016 向量化 ...
向量化計算(vectorization),說的是一個事情:把多次for循環計算變成一次計算。 上圖中,左側為vectorization,右側是尋常的For loop計算。將多次for循環計算變成一次計算完全仰仗於CPU的SIMD指令集,SIMD指令集可以在一條CPU指令上處理 ...
參考資料: https://github.com/lijin-THU/notes-python(相應實體書為:《自學Python——編程基礎、科學計算及數據分析》) 1. 向量化函數 (1)自定義sinc函數 可以作用於單個數值:如sinc(0)、sinc(3.0 ...
文本表示是自然語言處理中的基礎工作,文本表示的好壞直接影響到整個自然語言處理系統的性能。文本向量化是文本表示的一種重要方式。 文本向量化就是將文本表示成一系列能夠表達文本語義的向量。無論是中文還是英文,詞語都是表達文本處理的最基本單元。 當前階段,對文本向量化大部分的研究都是通過詞向量化實現 ...
一、文本分詞 將需要進行分析的文本進行分詞(英文直接按照空格分隔詞匯,中文則需通過分詞工具分隔之后,把詞之間加上空格) 二、去停用詞 在文本中可以發現類似”the”、”a”等詞的詞頻很高,但是這 ...
pandas DataFrame進行向量化運算時,是根據行和列的索引值進行計算的,而不是行和列的位置: 1. 行和列索引一致: 2. 行索引一致,列索引不一致: 沒有對應索引的值,會用空來代替進行計算 3. 行索引不一致,列索引一致 ...
sklearn中,計數向量化用CountVectorizer,tfidf向量化用TfidfVectorizer: TfidfVectorizer初始化對象時可以指定歸一化參數norm : 'l1', 'l2' or None, optional ...
向量化編程實現 Vectorized implementation 一向量化編程 Vectorization 1.1 基本術語 向量化 vectorization 1.2 向量化編程(Vectorization) 向量化編程是提高算法速度的一種有效方法。為了提升特定 ...