xtensor 类型的性能与 NumPy 的简单缩减
我正在尝试 xtensor-python 并从编写一个非常简单的求和函数开始，使用 cookiecutter 设置 并使用 xsimd. inline double sum_pytensor(xt::pytensor &m){返回 xt::sum(m)();}内联双 sum_pyarray(xt::pyarray &m){返回 xt::sum(m)();} 使用setup.py 构建我的Pyt
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使用 OpenMP“for simd"在矩阵向量乘法中?
我目前正试图通过将 #pragma omp for 与 #pragma omp simd 结合起来，使我的矩阵向量乘法函数与 BLAS 相媲美，但事实并非如此与仅使用 for 构造相比，获得任何加速改进.如何使用 OpenMP 的 SIMD 构造正确矢量化内循环? vector dot(const matrix& A, const vector& x){断言(A.shape(1) == x.si
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无法在Windows上使用xtensor-blas
免责声明::我是build/make/packages/cmake的菜鸟. 我的目标:在C ++中使用 xtensor-blas 库 我的环境:Win10 x64，CLion2021 我的问题:无法获得最简单的示例进行编译.关于项目依赖项. 我尝试过: 1)使用我可以在Google上找到的每个教程手动下载和编译openBLAST-总是在遇到其他问题时停止.我没有"nmake"消息或由于某
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分配高维Xtensor数组
我正在将Xtensor库用于C ++. 我有一个xt :: zeros({n，n，3})数组，我想为其元素i，j分配一个xt :: xarray {，，}，以便存储3D尺寸每个(i，j)的向量.但是，文档中没有提到分配值-我通常无法从文档中找出具有多个coodinates的数组如何工作. 我一直在尝试的是这个 xt :: xarray力(身体1，身体2){//用于
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