吴恩达视频－第一门课第2周2.11节－向量化(Vectorization)

2.11 向量化(Vectorization)
　　向量化是非常基础的去除代码中 for 循环的艺术，在深度学习安全领域、深度学习实践中，你会经常发现自己训练大数据集，因为深度学习算法处理大数据集效果很棒，所以你的代码运行速度非常重要，否则如果在大数据集上，你的代码可能花费很长时间去运行，你将要等待非常长的时间去得到结果。所以在深度学习领域，运行向量化是一个关键的技巧，让我们举个栗子说明什么是向量化。
　　在逻辑回归中你需要去计算 =$w^{T}x$ + ，、都是列向量。如果你有很多的特征那么就会有一个非常大的向量，所以 ∈ ${\mathbb{R}}^{n_x}$ , ∈ ${\mathbb{R}}^{n_x}$，所以如果你想使用非向量化方法去计算$w^{T}x$，你需要用如下方式（python）

　　这是一个非向量化的实现，你会发现这真的很慢，作为一个对比，向量化实现将会非常直接计算$w^{T}x$，代码如下：
　　z=np.dot(w,x)+b
　　这是向量化计算$w^{T}x$的方法，你将会发现这个非常快

　　让我们用一个小例子说明一下，在我的我将会写一些代码（以下为教授在他的 Jupyter notebook 上写的 Python 代码，）


　　返回值见图。
　　在两个方法中，向量化和非向量化计算了相同的值，如你所见，向量化版本花费了 1.5毫秒，非向量化版本的 for 循环花费了大约几乎 500 毫秒，非向量化版本多花费了 300 倍时间。所以在这个例子中，仅仅是向量化你的代码，就会运行 300 倍快。这意味着如果向量化方法需要花费一分钟去运行的数据，for 循环将会花费 5 个小时去运行。
　　一句话总结，以上都是再说和 for 循环相比，向量化可以快速得到结果。
　　你可能听过很多类似如下的话，“大规模的深度学习使用了 GPU 或者图像处理单元实现”，但是我做的所有的案例都是在 jupyter notebook 上面实现，这里只有 CPU，CPU 和 GPU都有并行化的指令，他们有时候会叫做 SIMD 指令，这个代表了一个单独指令多维数据，这个的基础意义是，如果你使用了 built-in 函数,像 np.function 或者并不要求你实现循环的函数，它可以让 python 的充分利用并行化计算，这是事实在 GPU 和 CPU 上面计算，GPU 更加擅长 SIMD 计算，但是 CPU 事实上也不是太差，可能没有 GPU 那么擅长吧。接下来的视频中，你将看到向量化怎么能够加速你的代码，经验法则是，无论什么时候，避免使用明确
的 for 循环。
　　以下代码及运行结果截图：