Является ли numpy.einsum быстрее для неродных типов данных, чем C++? ⇐ C++

[Anonymous]

Я пишу код, который включает в себя очень большие умножения матриц, и пытаюсь оптимизировать свой код по скорости. Для этой цели я использую многопроцессорность и разделяю некоторые матричные операции на различные процессы. Однако есть некоторые матричные манипуляции, которые я не могу распараллелить как таковые. Одним из таких примеров является следующее тензорное сокращение

Код: Выделить всё

ten_res = np.einsum('ij,kl,mjnl->mink',matA,matB,tenC,optimize='optimal')

Обратите внимание: поскольку мне требуется более высокая точность, я использую пакет mpmath, поэтому все массивы numpy mata,matb,tenC и т. д. имеют dtype=object< /код>. Будет ли реализация такой операции работать быстрее на C++ для комплексных чисел произвольной точности?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... pes-than-c