Arrays 如何分解和重新组合阵列以加快进程

我现在必须对两个数组A和B进行乘法，它们都是512*256*256。 由此我理解：形状（A或B）=（512256256）

因为我想对它进行多重处理，所以我需要将它切成小块，以便更快地完成工作

我的想法是：我想做一个A1，它是（0:256,0:128,0:128）和一个A2（257:，129:，129:），B也是一样

按如下方式进行计算：C1=A1*B1；C2=A2*B2 然后重组C1（256128128）+C2（256128128）=C（512256256）

这有意义吗？我的意思是以矩阵/数组的方式来思考（我是该领域的初学者）。目前我只做C=A*B，对于较小的阵列，我对此很满意

如果是这样，我怎样才能工作？特别是重组。追加延伸

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谢谢大家!

我找到了一种方法，可能不是最好的，但仍然是

首先，获得两个太大的阵列。 然后在第一块上面垫上你想要的任何东西，长度等于碎片的形状。

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然后将第二块的数据复制到第一块，用正确的值替换填充的值。

您熟悉numpy吗？它使乘法数组变得微不足道。嗨，我的问题来自这样一个事实，我的阵列对于我使用的多处理软件包来说太大了。是的，我知道如何对它们进行乘法，我对小数组进行乘法，但我需要学习如何对它们进行切割并正确地重新打包，以避免“到大数组”的问题。你是说像strassen算法之类的东西？这很有趣。但我之所以这么做，是因为Ram消耗。毕竟，我要寻找的是将数组堆叠到另一个数组的命令，就像我在消息中描述的那样。第1步：我切成两半（好）；第二步：我乘（似乎没问题）；步骤3：我重新打包（这是我真的不知道的），我想它可能与“d/h/vstack命令”或“concatenate”一起使用