在犰狳库中引用向量的最快方法

Posted 2023-02-17

【中文标题】在犰狳库中引用向量的最快方法

【英文标题】：fastest way to refer to vector in Armadillo library

【发布时间】：2013-09-17 20:29:24

【问题描述】：

我将犰狳用于线性代数。我设置了一个相当大的向量（至少 35000000 个元素）。我有另一个长度为大向量一半的向量。我正在使用 fftw 对大向量进行傅里叶变换，但前半部分数据是从小向量复制的，如下所示

#include <armadillo>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <fstream>
#include "fftw3.h"

using namespace std;
using namespace arma;

int main(void)

  arma::Col<double> v1, v2;
  v1.resize(35000000);
  v2.resize(17500000);
  // initialize v2
  for (int i=0; i<4096; i++) // repeat 4096 times
  
    v1.rows(0, 17500000) = v2;
    fftw_complex* in = reinterpret_cast<fftw_complex*>(v1.colptr(0));
    fftw_plan plan = fftw_plan_dft_1d(35000000, in, in, FFTW_FORWARD, FFTW_MEASURE);
    v2 = v1.rows(0, 175000000);
  

这段代码非常慢，因为我们需要将元素从 v2 复制到 v1 并向后复制。无论如何让 v1 的元素引用 v2 而不是副本？

【问题讨论】：

也许看看sub-matrix views？

复制 v1.rows 后是否更改 v2？

其实 v2 是我存储结果的地方，但我会在计算中使用 v1，只有前半部分会保存回 v2。 v2更新后，会复制到v1的前半部分，重复同样的过程。

【参考方案1】：

不完全确定您要达到的目标，但是 您可以通过.memptr() 函数获取指向向量（或矩阵）使用的内存的指针。然后可以使用这个指针和一个偏移量来创建一个新的向量（或矩阵），它通过专用的vector constructors 和matrix constructors 使用外部/辅助内存。

例如：

vec v1(35000000);

vec v2(v1.memptr(), 17500000, false); // v2 will now share memory with v1

顺便说一句，除非您真的想保留现有数据，否则不要将 .resize() 函数与 Armadillo 向量和矩阵一起使用。请改用.set_size()，这样更快。

【讨论】：

看起来和我要找的差不多。但据我了解，现在 v2 指向 v1 的前半部分，所以 v1 中的前半部分元素与 v2 共享内存，对吗？那么如果我在v1中修改任何索引小于17500000的元素，在v2中对应的元素是否也会被改变？

您好，mtall，感谢您的建议。这真的是我要找的。但是当我对矩阵使用类似的技术时，我遇到了一个新问题。例如，我有一个 5x5 矩阵 M1，我想要一个 M2 矩阵，它是 3x5 共享与 M1 相同的内存，所以 M2 将引用前 3 行。我做了和你一样的事情，比如 mat m1(5,5);垫 m2（m1.memptr（），3,5，假，假）；但这将使 m2 改为引用前几列。我认为这是由于面向列的问题。我该如何解决？

犰狳矩阵中的内存布局遵循 BLAS 和 LAPACK。换句话说，数据是逐列存储的。因此，访问一行中的元素会相对低效。我建议您修改您的算法以处理整列而不是整行。矩阵转置在这里可以提供帮助（例如，对每一列进行处理，然后转置矩阵以逐行获取答案）。

感谢您的建议。修改代码是一件很头疼的事，这只是几千行代码的一小部分:(

还有一个问题。如果我写 vec v2(v1.memptr(), 17500000, false);代码没有任何问题。但是如果我做 vec v2; v2=vec(v1.memptr(), 17500000, 假);它确实可以编译，但不会引用 v1。我想要第二种情况是什么原因，有什么解决方法吗？谢谢