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  • 循环向量化

    千次阅读 2014-10-31 10:59:19
    clc; close all; clear; I=imread('1.bmp'); W=fspecial('gaussian',3,0.5); size_a=size(I);...g=imfilter(I,W,'conv',... )此语句也实现了for循环的功能的 叫循环向量化的 提高了图像处理的效率的 大家可以试试的呀
    clc;
    close all;
    clear;
    I=imread('1.bmp');
    W=fspecial('gaussian',3,0.5);
    size_a=size(I);
    g=imfilter(I,W,'conv','symmetric','same');
    t=g(1:2:size_a(1),1:2:size_a(2) );
    imshow(I);
    figure,imshow(t)
    
    
    

    大家看到这断代码有什么感想的呀  我们知道的 c/c++中使用for循环实现算法的效率是相当的快的  暗示在matlab中,for循环是相当的慢的,我记得tic ,toc可以来测试程序的运行时间的,为此我也苦恼过的。但是 ,最近做图像处理的时候发现有个好方法,大家可以学习下的     t=g(1:2:size_a(1),1:2:size_a(2) )此语句也实现了for循环的功能的 叫循环向量化的  提高了图像处理的效率的  大家可以试试的呀

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  • MATLAB的循环向量化编程方法研究.pdf
  • llvm循环向量化流程

    2019-04-18 16:57:47
    llvm向量化流程(llvm版本9.0) 采用了最新的llvm版本,向量化流程如图所示: 解释后续在写:

    llvm向量化流程(llvm版本9.0)

    采用了最新的llvm版本,向量化流程如图所示:
    解释后续在写:
    在这里插入图片描述

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  • 1. 向量化循环: MATLAB会自动处理索引h。当坐标中涉及0时,会有混乱之源,因为本书和手册中反复强调MATLAB数组不能有0索引。 import time import numpy as np a = np.random.rand(100000...

    优化MATLAB代码方法

    数字图像处理中:
    MATLAB是一种专门为数组运算而设计的编程语言。
    这里讨论两种优化MATLAB代码方法。

    1. 向量化循环:

    MATLAB会自动处理索引h。当坐标中涉及0时,会有混乱之源,因为本书和手册中反复强调MATLAB数组不能有0索引。

    import time
    import numpy as np
    
    a = np.random.rand(1000000)
    b = np.random.rand(1000000)
    
    tic = time.time()      #开始计时
    c = np.dot(a,b)        #对a,b 做点积
    toc = time.time()      #计时结束
    print(c)
    print("Vectorized version(向量化循环): " , str(1000*(toc-tic)) + "ms")
    
    c = 0
    tic1 = time.time()
    for i in range(1000000):
        c += a[i]*b[i]
    toc1 = time.time()
    print(c)
    print("For loop version(一般for循环): " , str(1000*(toc1-tic1)) + "ms")
    当时处理小数据量时,速度快倍
    处理百万数据,耗时相差400多倍。 
    
    2.预分配数组

    加快代码执行时间的另一种方法是在程序中预分配数组的大小。在处理数值或逻辑数组时,预分配只是简单地创建有着适当维数的数组,数组的元素均为0。例如,若我们正在处理两幅大小均为〖024x1024像素的图像f和g,则预分配由如下语句构成:
    大处理大数组时,预分配也可帮助我们减少存储器碎片。动态存储器的分配和去分配会使得存储器出现碎片。实际的结果是在计算过程中可能会有足够空间的可用物理存储器,但可能没有足够的连续空间来容纳一个较大的变董。预分配通过在计算开始时就允许MATLAB为大数据构造保留足够的存储空间,来阻止无连续空间的情形出现。

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  • 向量寄存器的非满载使用方式为大量迭代次数不足的循环提供了向量化的机会,但也导致向量化的...实验结果表明,该方法能够有效增加循环向量化的机会和提高向量寄存器的使用率,测试用例的向量化加速比平均提高14.6%。
  • 向量化与for循环耗时对比——python实现深度学习中,可采用向量化替代for循环,优化耗时问题对比例程如下,参考Andrew NG的课程笔记import time import numpy as npa = np.random.rand(1000000) b = np.random.rand...

    向量化与for循环耗时对比——python实现

    深度学习中,可采用向量化替代for循环,优化耗时问题

    对比例程如下,参考Andrew NG的课程笔记

    import time
    import numpy as np
    
    a = np.random.rand(1000000)
    b = np.random.rand(1000000)
    
    tic = time.time()
    c = np.dot(a,b)
    toc = time.time()
    print(c)
    print("Vectorized version: " , str(1000*(toc-tic)) + "ms")
    
    c = 0
    tic1 = time.time()
    for i in range(1000000):
        c += a[i]*b[i]
    toc1 = time.time()
    print(c)
    print("For loop version: " , str(1000*(toc1-tic1)) + "ms")

    处理百万数据,耗时相差400多倍。
    效果图:

    这里写图片描述

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  • 这些函数允许您矢量嵌套 for 循环中使用的三个和四个网格线。 这允许您将循环数减少到一个。 例子: x = (1:1:2); y = (3:1:4); z = (5:1:6); 对于 i=1:length(x) 对于 k=1:length(y) 对于 l=1:length(z) 值(i,j,k...
  • 数据向量化

    2020-08-01 17:05:39
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  • 向量化

    万次阅读 2018-02-20 22:21:17
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  • 向量化方法

    2020-03-27 15:13:25
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  • 向量化编程

    2017-09-04 00:35:18
    在机器学习中,尽量使用内置函数,尽量避免显示for循环向量化编程可以程序运行速度显著加快。
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    2019-08-17 17:08:53
    深度学习向量化,去除for循环,增加运行速度 import numpy as np #创建一个数据 #向量化版本 import time a=np.random.rand(1000000) #随机得到一个1000000的数组 b=np.random.rand(1000000) time_begin=time...
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    千次阅读 2016-04-23 11:55:23
    神经网络向量化 在本节,我们将引入神经网络的向量化版本。在前面关于神经网络介绍的章节中,我们已经给出了一个部分向量化的实现,它在一次输入一个训练样本时是非常有效率的。下边我们看看如何实现同时处理多个...
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    2016-04-12 21:33:01
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  • 向量化运算

    千次阅读 2018-03-21 15:12:05
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    千次阅读 2018-03-10 21:12:56
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    万次阅读 2019-05-17 20:36:16
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空空如也

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