如何在有限的内存中进行 numpy 大矩阵相乘优化？

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硬件条件：内存 16G，显存 24G。开发语言：Python ；计算库：numpy

一个原始矩阵大小为（ 80000，25088 ），与它自己的转置相乘。运行代码为：

matrix.dot(matrix.T)

请教大神还有没有办法，在有限的硬件条件下解决这个问题？

5 replies • 2017-07-05 14:23:52 +08:00

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madeye

Jul 5, 2017

Sparse or Dense?

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madeye

Jul 5, 2017

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srlp

Jul 5, 2017 via iPhone

手动实现分块运算。把一个大矩阵看成四个小矩阵

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pypy

OP

Jul 5, 2017

@madeye 是非稀疏的。可以用随机数生成器来模拟这个矩阵。所以 scipy 的 sparse 可能不适用。

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pypy

OP

Jul 5, 2017

@srlp 谢谢。很不错的建议。只是手动分块后的合并怎么实现呢？