并行化 NumPy 中的伪逆计算

Question

有没有办法在 3D 矩阵的两个维度上并行计算矩阵运算……？例如，我想计算每个sig级别的(3x2) 矩阵的伪逆矩阵，G这样得到的矩阵将是 (2x3x5)，其sig维度不包括在计算逆矩阵中；倒数仅适用于每个级别的row和col维度。sig理想情况下，我想以下面类似的方式实现这一点：G = xr.DataArray(np.random.rand(3,2,5), dims=['row','col','sig'])pinvG = xr.apply_ufunc(np.linalg.pinv, G.chunk({'sig':1}),                          output_core_dims=[['j','i']], #                         input_core_dims=[['sig'],['sig']],#                         exclude_dims={'sig','sig'},                        dask='parallelized',                         output_dtypes=[float], output_sizes={'j':2,'i':3}).compute()

Answer 1

我能够通过使用来做我想做的事dask.array.map_blocks：

pinvG = dsar.map_blocks(np.linalg.pinv,G.transpose('sig','row','col').chunk({'sig':1}).data)