线性回归的最高标准是什么？
尝试对多大的系统进行线性回归才是合理的？ 具体地说：我有一个具有大约300K样本点和大约1200个线性项的系统。这在计算上可行吗？ 推荐答案 您可以将其表示为矩阵方程： 其中矩阵为300K行1200列，系数向量为1200x1，RHS向量为1200x1。 如果将两边乘以矩阵的转置，就会得到未知数的方程组，即1200x1200。您可以使用LU分解或任何其他您想要求解的系数算法。(
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使用GPU的Aradillo(+BLAS)
是否可以使用GPU运行Aradillos计算？有没有办法将GPU BLAS库(例如cuBLAS)与Aradillo一起使用？请注意，我对GPU编程完全陌生。 推荐答案 不，不是。 您不能将CPU的代码假定在GPU上运行，因为两者具有完全不同的内存模型、硬件、编程风格等pp。
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BLAS v. Julia SharedArray 对象的并行更新
我有兴趣将 Julia SharedArrays 用于科学计算项目.我当前的实现对所有矩阵向量操作都适用于 BLAS，但我认为也许 SharedArray 会在多核机器上提供一些加速.我的想法是简单地逐个索引地更新输出向量，将索引更新移植到工作进程. 以前关于 的讨论此处SharedArrays 和这里关于共享内存对象没有提供明确关于这个问题的指导.看起来很直观很简单，但经过测试，我有点困惑
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为什么 Fortran 在 julia 基准测试“rand_mat_mul"中很慢?
Julia 主页 (http://julialang.org/) 上的基准测试结果表明，Fortran 是在“rand_mat_mul"基准测试中比 Julia/Numpy 慢约 4 倍. 我不明白为什么从同一个 fortran 库 (BLAS) 调用时 fortran 速度较慢?? 我还对 fortran、julia 和 numpy 的矩阵乘法进行了简单的测试，得到了类似的结果:
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-framework Accelerate，在哪里包含<Accelerate/Accelerate.h>
我正在尝试编译别人的代码，但没有简单的头文件.我需要在 osx 上链接默认的 lapack 和 blas 库，经过一番搜索，我发现它们在 Accelerate 框架中，在我的 make.inc 中我使用了类似 LAPACK_LIBS = -framework 加速 现在我阅读了我应该包含的手册页 #include 有没有办法在 make.
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Cholesky 分解 ScaLapack 错误
我收到以下错误，我不知道为什么. { 1, 1}: 在进入 PDPOTRF 参数号 2 时具有非法值{ 1, 0}:进入 PDPOTRF 参数编号 2 时具有非法值{ 0, 1}:进入 PDPOTRF 参数编号 2 时具有非法值{ 0, 0}:进入 PDPOTRF 参数编号 2 时具有非法值信息 我知道错误消息的含义，但我尽可能遵循网络上可用的过时文档，并尝试从网络上的工作示例代码中拼凑出并行
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BLAS dgemm 中 LDA 参数的目的?
Fortran 参考实现文档指出: * LDA - 整数.* 在入口处，LDA 指定 A 的第一个维度，如声明的那样* 在调用(子)程序中.当 TRANSA = 'N' 或 'n' 时* LDA 必须至少为 max( 1, m )，否则 LDA 必须在* 最小最大值(1，k).* 退出时不变. 但是，给定 m 和 k，我不应该能够推导出 LDA 吗?什么时候允许 LDA 大于 n(或 k)?
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如何在 Fortran 中通过 BLAS 加快高阶张量收缩的重塑?
相关问题 Fortran:哪种方法可以更快地更改数组的等级?(重塑与指针) 如果我有张量收缩A[a,b] * B[b,c,d] = C[a,c,d]如果我使用 BLAS，我认为我需要 DGEMM(假设真实值)，那么我可以 首先将张量 B[b,c,d] 重塑为 D[b,e] 其中 e = c*d, DGEMM，A[a,b] * D[b,e] = E[a,e] 将 E[a,e] 重塑为
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犰狳 + Matlab Mex 段错误
我整天都在摆弄这个，所以我想我可以让每个人都从我的经验中受益，请在下面查看我的答案. 我第一次在 Matlab 中运行已编译的 Mex 文件时遇到问题，因为 Matlab 抱怨它无法打开共享库 libarmadillo.我使用环境变量解决了这个问题LD_LIBRARY_PATH 和 LD_RUN_PATH(DYLD_LIBRARY_PATH 和 LYLD_RUN_PATH 在 osx 中).
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为什么我导入 numpy 后多处理只使用一个核心?
我不确定这是否更多地被视为操作系统问题，但我想我会在这里问一下，以防有人对 Python 的结局有所了解. 我一直在尝试使用 joblib 并行化一个 CPU 繁重的 for 循环，但我发现不是将每个工作进程分配给不同的核心，而是最终所有这些都被分配到同一个核心，并且没有性能提升. 这是一个非常简单的例子...... from joblib import Parallel,delay
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Armadillo + BLAS + LAPACK:链接错误?
当我尝试编译 Armadillo 2.4.2 附带的 example1.cpp 时，我不断收到以下链接错误: /tmp/ccbnLbA0.o: 在函数`double arma::blas::dot(unsigned int, double const*, double const*)'中:main.cpp:(.text._ZN4arma4blas3dotIdEET_jPKS2_S
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静态链接 LAPACK
我正在尝试发布一些软件，目前正在编写构建过程的脚本.我被困在我从未想过的事情上，在 x86_64 linux 上静态链接 LAPACK.在配置期间 AC_SEARCH_LIB([main],[lapack]) 工作，但 lapack 单元的编译不起作用，例如 undefiend reference to 'dsyev_' --no lapack/blas 例程未被注意到. 我已经确认我已经安
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Numpy、BLAS 和 CUBLAS
Numpy 可以针对不同的 BLAS 实现(MKL、ACML、ATLAS、GotoBlas 等)“链接/编译".这并不总是很容易配置，但它是可能的. 是否也可以针对 NVIDIA 的 CUBLAS 实现“链接/编译"numpy? 我在网络上找不到任何资源，在我花太多时间尝试之前，我想确保它完全可行. 解决方案 一句话:不，你不能那样做. 有一个相当不错的 scikit 提供从
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cuBLAS argmin -- 如果输出到设备内存，会出现段错误?
在 cuBLAS 中，cublasIsamin() 给出单精度数组的 argmin. 这是完整的函数声明: cublasStatus_t cublasIsamin(cublasHandle_t handle, int n,const float *x, int incx, int *result) cuBLAS 程序员指南提供了有关 cublasIsamin() 参数的信息: 如
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在 cuBLAS howto 中转置矩阵乘法
问题很简单:我有两个矩阵 A 和 B，它们是 M 乘 N，其中 M >> N.我想先对 A 进行转置，然后将其乘以 B (A^T *B)将其放入C中，即N乘N.我为A和B设置了所有内容，但是如何正确调用cublasSgemm而不返回错误的答案? 我知道 cuBlas 有一个 cublasOperation_t 枚举用于预先转换内容，但不知何故我并没有正确使用它.我的矩阵 A 和 B 以行优先
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通过 pyCharm windows 8 安装 scipy 时遇到问题 - 找不到 lapack/blas 资源
我目前无法通过 PyCharm 的包管理器安装 scipy.我已经成功安装了 numpy，并且在系统变量中确实有 Microsoft Visual Studio C/C++ 编译器. 但是，当需要在 PyCharm 中安装 scipy 时，会出现以下错误: 执行命令:pip install scipy 发生错误:numpy.distutils.system_info.NotFou
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静态链接到 LAPACK
我正在尝试发布一些软件，目前正在编写构建过程的脚本.我被困在我从未想过的事情上，在 x86_64 linux 上静态链接 LAPACK.在配置期间 AC_SEARCH_LIB([main],[lapack]) 有效，但 lapack 单元的编译不起作用，例如 undefiend 引用 'dsyev_' --no lapack/blas 例程不被注意. 我已经确认我已经安装了这些库，甚至我自己
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Armadillo 中的并行化
Armadillo C++ 线性代数库文档 陈述了用 C++ 开发库的原因之一成为“通过现代 C++ 编译器中存在的 OpenMP 轻松实现并行化"，但 Armadillo 代码没有使用 OpenMP.我如何获得与犰狳并行化的好处?这是通过使用高速LAPACK 和BLAS 替代品 之一来实现的吗?我的平台是 Linux、Intel 处理器，但我怀疑这个问题有一个通用的答案. 解决方案 好吧
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使用不同 BLAS 实现的 NumPy 的性能
我正在运行一个用 Python 实现并使用 NumPy 的算法.该算法中计算量最大的部分涉及求解一组线性系统(即调用 numpy.linalg.solve().我想出了这个小基准: 将 numpy 导入为 np导入时间# 创建两个大的随机矩阵a = np.random.randn(5000, 5000)b = np.random.randn(5000, 5000)t1 = time.time()
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用于性能、缓存的 Numpy Pure Functions
我正在用 numpy 编写一些中等性能的关键代码.此代码将位于最内层循环中，计算的运行时间以小时为单位.快速计算表明，在计算的某些变体中，此代码将执行大约 10^12 次. 所以函数是计算sigmoid(X)，另一个是计算它的导数(梯度).Sigmoid 具有对于 y=sigmoid(x), dy/dx= y(1-y) 在 numpy 的 python 中，这看起来像: sigmoid
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