Pythonでのループ最適化について

Question

私は、100万行と100列のサイズの行列に対して次のコードを実行しました。

私は次のコードを最適化するつもりです。どんな助けでも本当に感謝しています。

def matrix_factorization(R, P, Q, K, steps=5000, alpha=0.0002, beta=0.02): 

    Q = Q.T 

    for step in range(steps): 
     e = 0 
     for i in range(len(R)): 
      for j in range(len(R[i])): 
       if R[i][j] > 0: 
        temp_dot = numpy.dot(P[i,:],Q[:,j]) 
        eij = R[i][j] - temp_dot 
        e = e + eij*eij 
        for k in range(K): 
         P[i][k] = P[i][k] + alpha * (2 * eij * Q[k][j] - beta * P[i][k]) 
         Q[k][j] = Q[k][j] + alpha * (2 * eij * P[i][k] - beta * Q[k][j]) 
         e = e + (beta/2) * ((P[i][k]*P[i][k]) + (Q[k][j]*Q[k][j])) 
     if e < 0.001: 
      break 

    return P, Q.T 

Answer 1

あなたの内部ループ：

P[i,:] += alpha * np.sum(2 * eij * Q[:,j] - beta * P[i,:], axis=-1) 
Q[:,j] += alpha * np.sum(2 * eij * P[i,:] - beta * Q[:,j], axis=-1) 
e  += (beta/2) * np.sum(P[i,:]*P[i,:] + Q[:,j]*Q[:,j])