我已经计算了不同乘法大小(32×32，64×64，...)的Fortran的MATMUL函数所花费的时间。我对结果有疑问。512 ----- 0,0432048 ----- 2,8788192 ----- 405,921856 我猜次数应该增加此外，我们看到2048和4096的乘法增加了18倍
浏览 28提问于2019-06-30得票数 2
对于我的C++代码，大约两天前我问过这个。但我现在意识到，我必须用Fortran编写代码，因为我编写的内核将是用Fortran 77编写的现有应用程序的一部分。因此，我再次发布这个问题，这一次的上下文是Fortran。谢谢。
根据矩阵的大小，我有不同的平方矩阵乘法函数，从8x8到20x20不等。由于每个函数采用不同</e
浏览 6提问于2015-09-08得票数 1
回答已采纳
假设我有矩阵A和B，它们的大小都是n。现在我想把A的每一列看作一个列矩阵ColA(i) i=1，和B矩阵的每一行作为行矩阵RowB(j) j=1，n。现在，我可以使用matmul函数构造一个名为C的新矩阵，它的元素是通过对所有可能的i和j值乘以ColA和RowB来找到的？有点像 do j= 1, n
C(i,j) = matmul( ColA(i), RowB(j)
浏览 6提问于2014-05-21得票数 2
回答已采纳
我想问一个关于Fortran中矩阵乘法错误处理的一般性问题。( :, : ), INTENT( IN ) :: A, B REAL, DIMENSION( 2, 2 ) :: A
现在，主程序在概念上是错误的，程序产生的错误是
浏览 0提问于2017-10-06得票数 1
在Fortran 90代码中，NxN矩阵中N的最大值是多少，这样就不会发生分段错误？例如，当我使用大小为2^8x2^8的矩阵并将它们用于乘法(使用内在的'matmul‘函数)时，我没有任何问题。我是否用完了内存分配，或者我的代码中可能有错误？
此外，最大大小是否取决于编译器或系统配置？
浏览 0提问于2013-09-30得票数 5
(KIND = DBL), DIMENSION(DIMSYS,DIMSYS) :: SIGMAX RHONEW = matmulREAL(KIND = DBL)::SUMM CALL WRONGRESULT(X,RHONEW)
TEMP = MATMUL现在，在子程序错误中，我使用不同的表达式来处理RHONEW.，例如，对于RHONEW = 2*RHO，我得到了2作为
浏览 2提问于2016-08-24得票数 0
回答已采纳
1回答
z.sum(), (z * x).sum(), (z * y).sum(), (x * y * z).sum()]
我删除了一个包含4个值的列表，这应该是我想要用于一个函数的系数。
浏览 1提问于2022-05-02得票数 1
回答已采纳
我现在正在编写一些代码，并且我有一个带有matmul的占位符，这个占位符看起来工作得很好，但是我想使用LAPACK dgemm实现。我现在只使用gfortran，matmul的速度非常好，但我想知道我是否能变得更好。目前的呼吁是：其中A，B和C是非方阵，double precision矩阵.我可以轻松地用dgemm的当前gfortran实现为LAPACK编写一个包装器，但我喜欢将所有这些都作为一个函
浏览 4提问于2015-07-18得票数 10
回答已采纳
我尝试通过本征库使用2000*2000矩阵乘法实现将代码从Fortran重写为C++。我发现Eigen中的for循环比Fortran中的do循环慢得多(>3倍)。with loop:', (toc - tic) / 1000.0
c = matmul(a,b)print*,'Fortran with matmul:
浏览 0提问于2020-12-19得票数 3
我用三种语言编写了一个比较矩阵乘法性能的简单基准: Fortran (使用Intel并行Studio 2015，用ifort开关编译: /O3 /Qopt-prefetch=2 /Qopt-matmul/Qmkl:parallel，这将用调用Intel库代替MatMul调用)、Python (使用当前的Anaconda版本，包括Anaconda again，它提供了与Intel MKL库链接的NumPy考虑到这三个实现是如何使用相
浏览 2提问于2015-09-15得票数 4
回答已采纳
1回答
为什么不伯爵夫人？
、、、
我使用Fortran分析我的gprof代码，我有两个主要子程序-- subroutine A和subroutine B。我运行每个例程10倍，然后平均运行时。for routine A .... 0.41930 seconds所以我知道矩阵乘法是运行时的一个很大的原因然而，当我使用gprof进行分析时，它告诉我subroutine A占用了42.4%的时间。它给我41
浏览 2提问于2015-07-25得票数 1
回答已采纳
有人知道是什么原因造成的吗?是否有可能提高Fortran的模拟速度？(使用numpy)：c= a*b表示大小( 200,200 )
*根据"roygvib“和"Vladimir F”的评论，我用blas/lapack进行了测试test.exe、gfortran test.f -lblas -o test.exe或gfortran test.f -llapack -o test.exe给出了(200x200 )平方矩阵乘法
浏览 5提问于2020-04-07得票数 4
回答已采纳
我对函数tf.matmul()在TensorFlow中的使用感到有点困惑。不过，我的问题可能更多是关于深度学习的理论。假设你有一个输入X和加权矩阵W(假设零偏差)，我想要计算WX作为一个可以由tf.matmul(W, X)完成的输出。然而，在教程中，它被反转，而tf.matmul(X, W)被使用。另一方面，在下一个教程中，使用了tf.matmul(W, X)。由于矩阵的大小对乘法
浏览 3提问于2015-12-15得票数 6
回答已采纳
在tensorflow关于的指南中，有一段代码如下：def measure(x, steps): start = time.time() x = tf.matmul(x, x) print("GPU: {} secs".format(measure(tf.r
浏览 2提问于2018-08-07得票数 0
回答已采纳
在阅读了pytorch文档之后，我仍然需要帮助来理解torch.mm、torch.matmul和torch.mul之间的区别。由于我不完全理解它们，所以我无法简明地解释这一点。(A,B))产生不同的输出。torch.mm不再执行矩阵乘法(广播和执行按元素方向的乘法)，而其他两个仍然执行矩阵乘法。(tensor1,tensor2))输出是，所有
浏览 5提问于2022-10-02得票数 2
我看到了以下用于扩展nn.Mudule的代码片段。我不理解的是forward函数中的input_ @ self.weight。我可以理解，这是在尝试使用input_的权重信息。
浏览 15提问于2021-10-05得票数 0
1回答
我对使用*和matmul的两个张量之间的乘法感到困惑。因此，一种方法是如下所示输出：另一种方法是使用matmul但是，这里的输出是 [-2.3988, -1.9238]])
我不明白的是，为什么<e
浏览 0提问于2018-11-08得票数 7
回答已采纳
1回答
我试图在fortran中优化以下类型的数组乘法： do j = 1, n do i1 = 1, n*v3(i,i1) enddo enddo enddo好的</em
浏览 4提问于2022-01-20得票数 1
回答已采纳
我想用两个3-D张量做一个乘法，定义如下：但是我不能得到tf.matmul函数中描述的正确答案
浏览 1提问于2017-03-22得票数 1
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议活动推荐
腾讯云开发者
