Arrayfireを使用したPythonでの複雑な配列の指数化の高速化

Question

arrayfire pow documentationによれば、af.pow()は現在、実際の配列の累乗（およびルーツ...）のみをサポートしています。エラーはスローされませんが、複雑な入力を伴うaf.pow()を使用すると、特に他の関数が入力として使用されている場合（たとえば、af.pow(af.ifft(array), 2)）、メモリリークが大きくなることがあります。

これを回避するために、私は以下の関数complexPowを書いています。これはメモリリークのない複雑な配列に対して実行されたようですが、わかりやすく比較すると、complexPow関数はnumpy.sqrt()と**演算子と同じ値を返します。

def complexPow(inData, power): 
    for i in af.ParallelRange(inData.shape[0]): 
     theta = af.atan(af.imag(inData[i])/af.real(inData[i])) 
     rSquared = af.pow(af.real(inData[i]), 2.0) + \ 
        af.pow(af.imag(inData[i]), 2.0) 
     r = af.pow(rSquared, .5) 
     inData[i] = af.pow(r, power) * (af.cos(theta*power) + \ 
       1j*af.sin(theta*power)) 
    return inData 

これよりもパラレルに要素指数をべき乗する方法はありますか？私は1つを見つけたが、私はここにトリックを...欠けている怖がっていない

これは少し速く並列 forループなしで

Answer 1

：とdtype=complexアレイの上

def complexPow(inData, power): 
    theta = af.atan(af.imag(inData)/af.real(inData)) 
    r = af.pow(af.pow(af.real(inData), 2.0) + 
       af.pow(af.imag(inData), 2.0), .5) 
    inData = af.pow(r, power) * (af.cos(theta*power) + \ 
       1j*af.sin(theta*power)) 
    return inData 

Tetsted 4000回の反復のためにNVIDIAのQuadro K4200、スパイダー3、Pythonの2.7はWindows 7を使用して寸法(1, 2**18)：af.ParallelRangeを使用

： 7.64秒（反復当たり1.91ミリ秒）。

上記の方法： 5.94秒（反復ごとに1.49ミリ秒）。

スピード増加： 28％。