问题描述
我有两个矩阵-U和V，每个矩阵有n个向量，如下所示：
U = [u1,u2,u3,... un]
V = [v1,v2,v3,... vn]
（实际上，U和V是2d的numpy数组，向量u1..un和v1 ... vn是1d）
我想创建一个n个值的1d numpy数组：
W = [dot(u1,v1),dot(u2,v2),dot(u3,v3),...,dot(un,vn)]
（点=点积）
当前，我使用numpy的einsum进行此操作：
W = np.einsum('ij,ij->i',U,V)
但是，我的矩阵很大，并且计算被重复了很多次（使用不同的U和V），所以我试图找到提高速度的方法。
我了解np.einsum可能会有更快的替代品，例如 np.dot 或 np.tensordot 或einsum2，它们利用并行性（而np .einsum是顺序的）。但是我无法获得相同的功能-np.dot和np.tensordot的输出是一个二维矩阵，其中包含比我需要的点积更多的结果。
我也开始研究NumExpr，但没有找到一种以优雅的方式实现我所需要的方法，并且没有比要求更多的点积。
如果有人知道在我的用例中提高einsum性能的方法，我将不胜感激。
解决方法
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