macosx加速框架在NaN中的矩阵乘法结果

当我对

ndarray

使用

numpy.dot

时，发生了一个奇怪的现象。以下是安装在我的MacOSX上的

numpy

的信息：

{'define_macros': [('NO_ATLAS_INFO', 3), ('HAVE_CBLAS', None)],
 'extra_compile_args': ['-msse3',
 '-I/System/Library/Frameworks/vecLib.framework/Headers'],
 'extra_link_args': ['-Wl,-framework', '-Wl,Accelerate']}

假设有两个矩阵

W（m，k）

，

X（k，n）

，和

y=W.dot（X）

，我发现在

y

中有一些位置是

NaN

。例如：

y[i][j]==Nan

。然后我执行以下操作：

a = W[i].dot(X[:,j])

我发现

a

不是

Nan

！此外，我还发现，在每个实验中，

Nan

在y中的位置是不同的

我使用了相同的

W

和

X

并在另一台PC上使用

Ubuntu14.04

执行该操作，该PC中的

numpy

信息为：

{'define_macros': [('ATLAS_INFO', '"\\"3.10.1\\""')],
 'include_dirs': ['/usr/include/atlas'],
 'language': 'c',
 'libraries': ['f77blas', 'cblas', 'atlas'],
 'library_dirs': ['/usr/lib/atlas-base']}

y=W.dot（X）

正常，其中没有任何

NaN

我知道如何实现

numpy.dot

，并且为双精度矩阵乘以矩阵的情况调用

cblas_dgemm（）

那么MacOSX加速框架中是否存在任何缺陷？？

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矩阵

W

是

caffe.convolutionLayer

中的权重块，而

X

是该层的输入。我还在MacOSX上使用了

caffe

，它使用了

Accelerate.framework

作为矩阵乘法库。这种奇怪的事情也发生了。

如果矩阵包含零和inf/-inf，那么乘积zero*inf似乎被定义为nan。BLAS库中似乎存在不一致，我的（libblas3）有时会忽略NaN值，并对不同大小的矩阵给出不同的结果。比较不同于AxB==trans（trans（A）*trans（B））的位置，其中A和B是矩阵，trans（）是矩阵的转置。

如果矩阵包含零和inf/-inf，则乘积zero*inf似乎定义为nan。BLAS库中似乎存在不一致，我的（libblas3）有时会忽略NaN值，并对不同大小的矩阵给出不同的结果。比较不同于AxB==trans（trans（A）*trans（B））的位置，其中A和B是矩阵，trans（）是矩阵的转置。

你是否有机会验证是否有被零除的情况？@HarshWardhan我做的实验只包含矩阵乘法，根本没有除法。你有没有，有没有机会，验证是否有除法？@HarshWardhan我做的实验只包含矩阵乘法，根本没有除法。