如何寫出比MATLAB更快的矩陣運(yùn)算程序？如果禁用了MATLAB，則只能使用Python。Python優(yōu)于Matlab的優(yōu)點(diǎn)：1。通用編程語(yǔ)言，除了科學(xué)計(jì)算之外，它還可以做很多其他的事情，比如web。

如何寫出比MATLAB更快的矩陣運(yùn)算程序？

如果禁用了MATLAB，則只能使用Python。

Python優(yōu)于Matlab的優(yōu)點(diǎn)：1。通用編程語(yǔ)言，除了科學(xué)計(jì)算之外，它還可以做很多其他的事情，比如web。2字符串運(yùn)算比MATLAB更方便。請(qǐng)注意，即使是科學(xué)研究也常常是在弦上進(jìn)行的。典型的結(jié)果是，許多人開始放棄Perl，轉(zhuǎn)而使用Python進(jìn)行生物信息學(xué)分析，而MATLAB盡管有其生物信息學(xué)工具箱，卻毫無用處。對(duì)不起，我不知道你要從事哪個(gè)領(lǐng)域的科學(xué)研究。此示例可能不適用于您3。免費(fèi)的。如果你不花很多錢去買盜版的MATLAB，你在發(fā)送文章時(shí)應(yīng)該小心。但是Python沒有這個(gè)問題。MATLAB相對(duì)于Python的優(yōu)勢(shì)：1。矩陣運(yùn)算非常方便。我沒有發(fā)現(xiàn)任何語(yǔ)言運(yùn)算矩陣比MATLAB更好，Python numpy也不是。2運(yùn)行程序后，可以在工作區(qū)中查看結(jié)果，以便于進(jìn)一步觀察。但是Python似乎可以通過特殊的包來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。我從沒試過，但我不知道。三。在某些特定領(lǐng)域，matlab工具箱更可靠。畢竟，敢賣這么貴，沒有干貨是不夠的。許多Python包的源代碼非常復(fù)雜，比如numpy當(dāng)然是值得信賴的，但是很難說您是否可以在Internet上下載包。

關(guān)于tensorflow程序中什么計(jì)算使用cpu，什么計(jì)算使用gpu？

Tensorflow，顧名思義，處理張量計(jì)算。實(shí)際上，它主要處理浮點(diǎn)矩陣的加法和乘法。這種操作模式對(duì)于基于SIMT架構(gòu)的GPU來說無疑更有優(yōu)勢(shì)。例如，1000美元的1080ti可以實(shí)現(xiàn)10tflops的浮點(diǎn)運(yùn)算能力，而同等價(jià)格的CPU的浮點(diǎn)運(yùn)算能力還不到十分之一。

當(dāng)然，這并不意味著GPU比CPU更好。這兩個(gè)芯片的設(shè)計(jì)目的不同。CPU優(yōu)于分支處理，更適合于人機(jī)交互應(yīng)用。GPU優(yōu)于大規(guī)模計(jì)算，適合于科學(xué)計(jì)算。