回答編集履歴
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コードの間違いを修正
answer
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@@ -2,9 +2,9 @@
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```python
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# viewとcopyがわかっていないと理解不能な部分
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result = np.empty(
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+
result = np.empty((m1 + m2) * k, data.dtype)
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-
o1 = result[:k*
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+
o1 = result[:k*m1].reshape(k, m1)
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-
o2 = result[k*
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+
o2 = result[k*m1:].reshape(k, m2)
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np.dot(data[:k*n1].reshape(k, n1), A.T, out=o1)
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np.dot(data[k*n1:].reshape(k, n2), B.T, out=o2)
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追記
answer
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@@ -14,4 +14,4 @@
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あとはfloat32でやれば倍くらいになると思います。精度が十分ならそれでどうぞ。
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-
割とメモリ食いなので（最大の条件だと結果の配列だけで1.6GB、全体ではその数倍くらいになるでしょう）貧弱なコンピュータ環境だとスワップして遅い可能性もあります。処理自体は10秒くらい
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+
割とメモリ食いなので（最大の条件だと結果の配列だけで1.6GB、全体ではその数倍くらいになるでしょう）貧弱なコンピュータ環境だとスワップして遅い可能性もあります。処理自体は私の環境で10秒くらいなので、そんなに遅いとも思えず。
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凡ミス修正
answer
CHANGED
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@@ -6,10 +6,12 @@
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o1 = result[:k*n1].reshape(k, n1)
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o2 = result[k*n1:].reshape(k, n2)
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np.dot(
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np.dot(data[:k*n1].reshape(k, n1), A.T, out=o1)
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-
np.dot(
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+
np.dot(data[k*n1:].reshape(k, n2), B.T, out=o2)
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メモリコピーが減って1～2割速くなるかどうかという程度です。
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あとはfloat32でやれば倍くらいになると思います。精度が十分ならそれでどうぞ。
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あとはfloat32でやれば倍くらいになると思います。精度が十分ならそれでどうぞ。
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割とメモリ食いなので（最大の条件だと結果の配列だけで1.6GB、全体ではその数倍くらいになるでしょう）貧弱なコンピュータ環境だとスワップして遅い可能性もあります。処理自体は10秒くらい
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