performance - 有没有一种快速的方法可以将 Clojure 向量用作矩阵？

Question

我正在尝试使用 Clojure 处理图像，我想使用 Clojure 数据结构来表示图像。基本上，我的第一种方法是使用向量的向量和 mapv 对每个像素值进行操作并返回具有相同数据结构的新图像表示。但是，一些基本操作会花费太多时间。

使用 Jvisual 探查器，我得到了如下所示的结果。有人可以给我提示以提高性能吗？如果有必要，我可以提供更多详细信息，但也许只要看看 seq 和 next 的成本，就有人可以很好地猜测。

Answer 1

你应该查看 core.matrix 以及与矩阵计算有关的任何相关库。 core.matrix 是用于矩阵计算的通用 Clojure API，支持多种后端实现。

Clojure 的持久数据结构适用于大多数用途，但确实不适合大型矩阵的快速处理。主要问题是:

• 不变性:通常是一件好事，但对于低级代码来说可能是一个 killer ，因为出于性能原因，您需要在可变数组中执行诸如累积结果之类的操作。
• 装箱:Clojure 数据结构通常会装箱结果(如 java.lang.Double 等)，与使用原语相比会增加很多开销
• 序列:将大多数 Clojure 数据结构作为序列遍历涉及创建临时堆对象以保存序列元素。通常这不是问题，但当您处理大型矩阵时，就会出现问题。

您可能想要查看的相关库是:

• vectorz-clj :一个非常快速的矩阵库，作为一个完整的 core.matrix 实现。底层代码是纯 Java，但有一个很好的 Clojure 包装器。我相信这是目前在 Clojure 中进行通用矩阵计算而无需借助 native 代码的最快方法。在底层，它使用 Java 基元数组，但您不需要直接处理它。
• Clatrix :Clojure 的另一个快速矩阵库，也是一个 core.matrix 实现。在后台使用 JBLAS。
• image-matrix :将 Java BufferedImage 表示为 core.matrix 实现，因此您可以对图像执行矩阵运算。现在有点实验性，但应该适用于基本用例
• Clisk :用于程序图像处理的库。与其说是矩阵库本身，不如说它对于使用基于 Clojure 的 DSL 创建和处理数字图像非常有用。

根据您想要执行的操作，最好的方法可能是使用 image-matrix 将图像转换为 vectorz-clj 矩阵并在那里进行处理。或者，Clisk 可以开箱即用(它有很多现成的过滤器/失真效果等)

免责声明:我是上述大部分库的首席开发人员。但我自己将它们全部用于严肃的工作，因此非常愿意保证它们的有用性并帮助解决您发现的任何问题。