為什麼要使用向量化？（從時間上看）

簡單的矩陣乘法理論

其實大概每個人都知道向量化後進行計算的速度比循環求解計算快，可是快多少，我們還是不太清楚。那麼我就想簡單的說下理論再上代碼(python)吧。

比如我們有矩陣

a = [1, 2]

b = [3, 4]

循環相乘就是

for i in range(2):

c += a[i] * b[i]

矩陣相乘就是

a的第一行 * b的第一列，一步出結果

c = 1*3 + 2*4

代碼看具體效果

排除筆記本CPU的問題，用倍數來比較。

我多試了幾次，大概就是300-500倍之間。可見，向量化的優點了。

要是我大一知道線數如此重要，我豈不早成學霸了呀。

以上想法來自Andrew Ng視頻教程

推薦閱讀：