Stable Diffusion を基礎から理解したい人向け論文攻略ガイド【無料記事】
Numpyを高速化する最も簡単な方法【Python on Windows】
Numpyを使うと、listなどを使うよりも処理が速くなります。 さらには、Numpy自体を高速化することも可能です。 本記事の内容 Numpyの高速化高速化Numpyのダウンロード高速化NumpyのインストールノーマルNumpyと高速化Numpyの比較 それでは、上記に沿って解説していきます。 Numpyの高速化 Numpyの高速化とは、コードの改善という話ではありません。 Numpyそのものをより高速なモノにするということです。 そのための技術として、MKLが存在します。 MKLは、Intelが開発している演算用のライブラリです。 もちろん、MKLはIntelのCPUのみに対応しています。 このMKLを利用すれば、Numpyを高速化できるというわけです。 そして、MKLに対応したNumpyが用意されています。 ここで、呼び名（表記）に関して整理しておきます。 説明しやすいように、以下の
Python: Intel MKL版numpyをanaconda有償化の影響を回避しながら手軽にインストールする - 猫になりたい
（以下の情報はすべて記事執筆時（2021/04）のものです） この記事ではanaconda有償化の影響を回避しながら高速化されたIntel MKL版のnumpyを簡単にインストールする方法を解説します。 2020/04にanacondaが大規模商用利用ではanacondaとdefaultsチャンネルの使用を有償化したことは有名かと思います。 これにより仕事でIntel MKL版numpyを手軽にインストール出来なくなりそうだったので、利用規約に抵触しない形で簡単にIntel MKL版numpyをインストールする方法を調べ、まとめました。 scipy、scikit-learnの高速化版も見つけた方法でインストールが可能です。 尚、各位このブログを鵜呑みにするのではなく利用規約（Terms of Service）を各自で確認する様にして下さい。 TL;DR intelチャンネル版のnumpyの
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