cython에서 place vector를 추가하고 싶습니다. 그래서 scipy.linalg.cython_blas.daxpy을 사용하고 있습니다. 내 구문은 다음과 같습니다 axpy이 daxpy 이전으로 정의 된 경우 daxpy(&n_samples, &tmp, &Q[0, ii], &inc, &G[0], &inc)
그러나이 scikit-learn code에
아르마딜로를 사용하고 있습니다. arma::Mat<float> m_matrix;
arma::cc_vec m_eigenvalues;
arma::cx_mat m_eigenvectors;
내가이 작업을 수행 할 수 : void calculate_eigens()
{
arma :: eig_gen (m_eigenvalues, m_eigenvect
매트릭스/벡터 제품의 속도를 향상시키기 위해 BLAS를 사용하려고합니다. 수동으로이 코드했다 : for (j = 0; j < ann->hidden; ++j) {
double delta = 0;
//h is known before
for (k = 0; k < (h == ann->hidden_layers-1 ? ann->out
현재있다 : blas 함께 제공된 cblas, lapack 함께 제공되는 lapacke, 하지만, 이들은 C 인터페이스이다. 분명히 C++ 코드에서 사용할 수 있지만 이러한 인터페이스가 C++ 용으로 설계된 경우 얻을 수있는 모든 이점을 얻지 못합니다. 그래서 내 질문은 : 같은 인터페이스를 네이티브 C++ 존재합니까?
BDgraph 패키지를 사용하여 G-Wishart 배포본 (예 : Mohammadi and Wit (2015) 및 Mohammadi 외 (2017))에서 샘플을 생성합니다. R,하지만 한 OS에서 다른 OS로 다른 결과를 얻고 있습니다. 그러나 결과는 다른 컴퓨터에서 동일한 OS에서 일관됩니다! 내가 하나의 OS에 rgwish 함수에서 맛볼 수 있습니다이를
C (cblas.h)에 BLAS를 설치하고 사용하는 방법을 알고 있지만 Combinatorial BLAS (CombBLAS)를 사용하는 방법을 모르겠습니다. CentOS 6.5를 사용하고 있습니다. 여기 내가 내 서버에 성공적으로 설치 한 것입니다 : # yum groupinstall "Development Tools"
# yum install openm
Generator에서 행렬 - 행렬 곱셈을 수행하려고합니다. 내가 전에 다른 기능과 함께 가지고 define_extern 사용해야하지만, GEMM (즉 BLAS '매트 - 매트 곱하기)와 어떤 이유로 segfault 얻을. 여기 내 코드입니다 : 일부 apps/linear_algebra 스크립트에서 class TestBLAS : public Halide::
C++의 일부 행렬 관련 문제를 다루고 있습니다. 문제를 해결하고 싶습니다 : Y = aX + Y, 여기서 X와 Y는 행렬이고 a는 상수입니다. 그러나 daxpy BLAS 루틴을 사용하는 것에 대해 생각해 보았습니다. 문서에 따라 DAXPY는 벡터 루틴이며, MATLAB에서 같은 문제를 해결할 때와 같은 결과를 얻지는 못합니다. 나는 현재이를 실행하고 있습
what it takes to support fast vectorized linear algebra computations for matrices and vectors of arbitrary size을 이해하려고합니다. 내가 x86 프로세서 아키텍처에 대해 알고있는 바에 따르면, 그들은 special registers of limited size을 포함하고
나는 Matlab에서 Nvidia GPU에서 실행되도록 일부 코드를 이식하고 있습니다. 나는 다음을 수행 할 수있는 방법을 알아낼 수 없습니다 : A와 B는 행렬이다 B = max(A, 0)
. 말하자면, 행렬의 음수 값을 0으로 대체해야합니다. 커널 함수를 작성하는 방법을 알고 있지만 가능한 경우 cuBLAS 또는 magma 호출을 사용하고 싶습니다