numpy 函数np.dot将GF4字段矩阵相乘很长时间

6xfqseft 于 2022-12-04 发布在其他

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很长时间的大矩阵相乘，这个问题怎么解决，我用的是伽罗瓦库，还有numpy，我想应该还能稳定工作，我试着用numpy实现我的GF4算法和矩阵相乘，但是时间更长，谢谢回复。
当r = 2，3，4，5，6的时候，乘得快，那就需要很长的时间，对我来说，这些都不是很大的矩阵，这只是一个代码片段，我得到了给定r的某个族的矩阵的大小n，k，然后我需要把这些得到的参数的矩阵相乘。

import numpy as np
import galois

def family_Hamming(q,r):
    n = int((q**r-1)/(q-1))
    k = int((q**r-1)/(q-1)-r)
    res = (n,k)
    return res

q = 4
r = 7

n,k = family_Hamming(q,r)

GF = galois.GF(2**2)

#(5461,5461)
a = GF(np.random.randint(4, size=(k, k)))
#(5454,5461)
b = GF(np.random.randint(4, size=(k, n)))
c = np.dot(a,b)
print(c)

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/74625066/the-function-np-dot-multiplies-the-gf4-field-matrices-for-a-very-long-time

2条答案

按热度按时间

owfi6suc1#

我不确定它是否真的更快，但是np.dot应该用于两个向量的点积，对于矩阵乘法，使用A @ B。

赞(0）回复(0）举报 2022-12-04

3qpi33ja2#

尝试在CUDA运行时上使用jax，比如可以在Google Colab的免费GPU上试用（打开笔记本-〉运行时-〉更改运行时类型-〉GPU）。

import jax.numpy as jnp
from jax import device_put

a = GF(np.random.randint(4, size=(k, k)))
b = GF(np.random.randint(4, size=(k, n)))

a, b = device_put(a), device_put(b)
c = jnp.dot(a, b)

c = np.asarray(c)

定时试验：

%timeit jnp.dot(a, b).block_until_ready()
# 765 ms ± 96.8 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

赞(0）回复(0）举报 2022-12-04

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