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intel python加速效果初探

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了intel python加速效果初探，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含797字，纯文字阅读大概需要2分钟。

内容图文

python3安装intel的加速库：

conda config --add channels intel 
conda create --name intelpy intelpython3_full python=3　　

测试程序：

import numpy as np

import time

N = 102400

x = np.linspace(0.0123, 4567.89, N)

def mine(x,Z,func,name):

  print name;

  start = time.time()

  for z in range ( 0, Z ) :

    y = func(x);

  end = time.time()

  print N, Z, end - start

  return

mine(x,10000,np.sin,'np.sin')

mine(x,10000,np.cos,'np.cos')

mine(x,10000,np.tan,'np.tan')

https://www.leiphone.com/news/201704/8RWGJYDtZMCSrc8Q.html 在这里面看到提升的是20倍，但是在我的mac i5 cpu提升是8倍。

同时在我们自己的随机森林加速算法里，没有看到提升效果。这就很尴尬了。

补充，如何安装依赖库，使用intelpy里的conda即可：

/usr/local/anaconda3/envs/intelpy/bin/conda install --name intelpy --use-local *.bz2
/usr/local/anaconda3/envs/intelpy/bin/python ccdetect.py

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的intel python加速效果初探全部内容，希望文章能够帮你解决intel python加速效果初探所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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来源：【匿名】