为什么以下示例中的python广播比简单循环慢？

发布时间：2020-12-16 23:27:45 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我有一个向量数组,并计算他们的差异与第一个的差异. 使用 python广播时,计算速度明显慢于通过简单循环进行计算.为什么？ import numpy as npdef norm_loop(M,v): n = M.shape[0] d = np.zeros(n) for i in range(n): d[i] = np.sum((M[i] - v)**2) return dd

我有一个向量数组,并计算他们的差异与第一个的差异.
使用 python广播时,计算速度明显慢于通过简单循环进行计算.为什么？

import numpy as np

def norm_loop(M,v):
  n = M.shape[0]
  d = np.zeros(n)
  for i in range(n):
    d[i] = np.sum((M[i] - v)**2)
  return d

def norm_bcast(M,v):
  n = M.shape[0]
  d = np.zeros(n)
  d = np.sum((M - v)**2,axis=1)
  return d

M = np.random.random_sample((1000,10000))
v = M[0]

％timeit norm_loop(M,v) – > 25.9毫秒

％timeit norm_bcast(M,v) – > 38.5毫秒

我有Python 3.6.3和Numpy 1.14.2

要在google colab中运行示例：
https://drive.google.com/file/d/1GKzpLGSqz9eScHYFAuT8wJt4UIZ3ZTru/view?usp=sharing

解决方法

内存访问.

首先,广播版本可以简化为

def norm_bcast(M,v):
     return np.sum((M - v)**2,axis=1)

这仍然比循环版本略慢.
现在,传统观点认为使用广播的矢量化代码应该总是更快,这在许多情况下是不正确的(我将无耻地插入我的另一个答案here).那么发生了什么？

正如我所说,它归结为内存访问.

在广播版本中,从v中减去M的每个元素.到处理M的最后一行时,处理第一行的结果已经从高速缓存中逐出,因此对于第二步,这些差异再次被加载到高速缓冲存储器中.平方.最后,它们被加载并第三次处理以进行求和.由于M非常大,因此在每一步都清除部分缓存以编写所有数据.

在循环版本中,每一行都在一个较小的步骤中完全处理,从而减少了缓存未命中和整体更快的代码.

最后,通过使用einsum可以通过一些数组操作来避免这种情况.
此功能允许混合矩阵乘法和求和.
首先,我会指出它是一个与其他numpy相比具有相当不直观的语法的函数,并且潜在的改进通常不值得花费额外的努力去理解它.
由于舍入误差,答案也可能略有不同.
在这种情况下,它可以写成

def norm_einsum(M,v):
    tmp = M-v
    return np.einsum('ij,ij->i',tmp,tmp)

这将它减少到整个数组上的两个操作 – 减法和调用einsum,它执行平方和求和.
这略有改进：

%timeit norm_bcast(M,v)
30.1 ms ± 116 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,10 loops each)

%timeit norm_loop(M,v)
25.1 ms ± 37.3 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,10 loops each)

%timeit norm_einsum(M,v)
21.7 ms ± 65.3 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,10 loops each)

（编辑：李大同）

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