loops - 对于高维数组，Julia 中的数组访问循环很慢

Question

我在 this thread 中描述并解决了同样的问题，其中 julia 循环由于使用非最佳变量类型重复访问内存而显着减慢。然而，在我的例子中，我将张量(维度大于二)存储为多维数组，需要在 for 循环中一遍又一遍地求和，例如:

function randomTensor(M,N)
    T = fill( zeros( M, M, M, M) , N)
    for i in 1 : N
        Ti = rand( M, M, M, M)
        T[i] += Ti
    end
    return T
end

我是 Julia 的新手(事实上，我只是将它用于我需要一些 julia 模块的特定项目)，所以我对变量类型等只有一般的了解，直到现在我'如果不是一般数组，我无法定义我的张量。我想要一个在上述链接中提出的解决方案，他们使用 Matrix{Float64}[] 来定义变量，但显然这仅适用于一维或二维数组。也不能使用元组，因为我需要对这些值求和。不同实现的任何提示？

提前谢谢大家。

编辑:我发布的示例代码只是一个与我的代码结构相同的示例，我对生成和求和随机数不感兴趣:) 换句话说，我的问题是:是否有比 Array{Float, N} 更好的变量类型来执行操作(例如张量乘以标量...)或对内存有“更好的访问”？

Answer 1

目前还不清楚问题是什么。你的功能等同于:

randomTensor(M,N) = [rand(M, M, M, M) for i in 1:N]

你是说这太慢了吗？大部分时间应该用于创建随机数和为输出分配内存。