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我正在尝试编写一个 python 函数,它接受一个向量 (1x128),然后在一个大型未排序矩阵 (2000x128) 中找到最相似的列。此函数在应用程序中调用了约 100000 次。当我在桌面 PC 上工作时没有问题,但它在 Raspberry Pi 上运行非常慢。这是我的功能;
def find_similar_index(a):
d = []
norma=np.linalg.norm(a)
for i in range(0, 1999):
d.append(np.abs(np.linalg.norm(a - A[:, i]))/norma)
return np.argmin(d)
我可以改进此功能中的任何内容以加快工作速度吗?我可以使用 Raspberry Pi 的 GPU 进行这种计算吗?
最佳答案
这是使用 broadcasting
的一种方法和 np.einsum
-
subs = (a[:,None] - A)
sq_dist = np.einsum('ij,ij->j',subs, subs)
min_idx = np.abs(sq_dist).argmin()
使用 (a-b)^2 = a^2 + b^2 - 2ab
公式获取 sq_dist
的另一种方法 -
sq_dist = (A**2).sum(0) + a.dot(a) - 2*a.dot(A)
有了 np.einsum
,这会提升到 -
sq_dist = np.einsum('ij,ij->j',A,A) + a.dot(a) - 2*a.dot(A)
此外,由于我们只对最接近的索引以及与 np.linalg.norm
的距离感兴趣的最终结果在给定输入数组中的实数的情况下为正,因此我们可以跳过 np.abs
并跳过 norma
的缩放。
运行时测试
方法-
def app0(a,A): # Original approach
d = []
for i in range(0, A.shape[1]):
d.append(np.linalg.norm(a - A[:, i]))
return np.argmin(d)
def app1(a,A):
subs = (a[:,None] - A)
sq_dist = np.einsum('ij,ij->j',subs, subs)
return sq_dist.argmin()
def app2(a,A):
sq_dist = (A**2).sum(0) + a.dot(a) - 2*a.dot(A)
return sq_dist.argmin()
def app3(a,A):
sq_dist = np.einsum('ij,ij->j',A,A) + a.dot(a) - 2*a.dot(A)
return sq_dist.argmin()
既然您提到向量
的形状是(1x128)
,并且您正在A
中寻找与该向量相似的列,所以似乎每列的长度都是 128
,因此我假设 A
的形状是 (128, 2000)
。根据这些假设,这里是使用列出的方法的设置和时间安排 -
In [194]: A = np.random.rand(128,2000)
...: a = np.random.rand(128)
...:
In [195]: %timeit app0(a,A)
100 loops, best of 3: 9.21 ms per loop
In [196]: %timeit app1(a,A)
1000 loops, best of 3: 330 µs per loop
In [197]: %timeit app2(a,A)
1000 loops, best of 3: 287 µs per loop
In [198]: %timeit app3(a,A)
1000 loops, best of 3: 291 µs per loop
In [200]: 9210/287.0 # Speedup number
Out[200]: 32.09059233449477
关于Python 在大矩阵中查找相似向量的最快方法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43355547/
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