numpy np.clip vs np.max限制下限值

d7v8vwbk 于 2023-04-21 发布在其他

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假设我试图用numpy编码max(0, x)（ReLU activation的公式），其中x是一个numpy数组。
我可以想到两个明显的实现：

np.clip(x, a_min=0, a_max=None)
numpy.maximum(0, x)

哪个是更好的选择，为什么？

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/76032125/np-clip-vs-np-max-to-limit-lower-value

1条答案

按热度按时间

bmvo0sr51#

对于这个特定的应用程序，numpy.maximum应该更高效（您只需要clip执行的一个测试）：

# setting up random example
a = np.random.randint(-100, 100, size=1_000_000)

%%timeit
np.maximum(0, x)
9.62 µs ± 833 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100,000 loops each)

%%timeit
np.clip(x, a_min=0, a_max=None)
52.5 µs ± 9.92 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000 loops each)

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