对大型犰狳矩阵或向量进行子采样

问题描述

我一直在浏览 Armadillo documentation 和示例，但似乎没有真正有效的方法来对大型向量或矩阵进行子采样（或重新采样），因此如果您最初有 N 个元素，则结束最多 N / k 个元素。有几种方法可以进行 shuffle 和 shift，但仅此而已。

所以我只是按顺序循环遍历所有元素，但除了对可用内核进行矢量化之外，肯定还有更好的方法吗？

bool subsample(config& cfg,arma::mat& data,int skippCount)
{
    const auto processor_count = 1; // currently not using threading because 'inplace'

    const size_t cols = data.n_cols;
    const size_t period = skippCount + 1 ;
    size_t newCols = cols / period;
    newCols += (0 == (cols % period)) ? 0 : 1;
       
    const size_t blockSize = 256;
    std::vector<thread> workers;

    for (size_t blockID = 0; blockID < newCols / blockSize; ++blockID) {
        workers.push_back(std::thread([&data,blockID,newCols,period]() { 
            // copy blockSize elements inplace (overwrites other entries))
            size_t c = blockID * blockSize;
            for (size_t b = 0; (c < newCols) && (b < blockSize); c++,b++) {
                arma::vec v = data.col(period * c); 
                data.col(c) = v;
            }
        }));

        if (workers.size()==processor_count) {
            for (auto& thread : workers) thread.join();
            workers.clear();
        }
    }
    for (auto& thread : workers) thread.join(); // make sure all threads finish
    data.resize(data.n_rows,newCols);
    return true;
}

如果您对此有任何改进建议，我们将不胜感激。此外，最好在“就地”执行此操作以节省内存。

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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