Matrix 如何使用BLAS执行向量矩阵乘法？

BLAS定义了GEMV（矩阵向量乘法）2级操作。如何使用BLAS库执行向量矩阵乘法

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这可能很明显，但我不知道如何使用BLAS运算进行乘法。我本以为会有GEVM操作

一个（M x N）矩阵与一个（N x 1）向量的矩阵向量相乘将得到一个（M x 1）向量。简而言之

a*a（MxN）*X（Nx1）+b*Y（Mx1）->Y（Mx1）

。当然，当向量包含在矩阵中时，可以使用

INCX

和

INCY

为了定义向量矩阵乘法，应该对向量进行转置。i、 e.

a*X（1xM）*a（MxN）+b*Y（1xN）->Y（1xN）

。基本上你没有向量，只有一行矩阵

从这一点出发，有两种可能性

要么使用3级“GEMM”

使用

或者多做点数学。考虑到

（X*A）^T=A^T*X^T

，行矩阵

X

被转换为向量X^T（MX1）。同样

Y

转置是向量

Y^T（Nx1）

。当然，内存方面的

X

和

X^T

都是以相同的方式顺序存储的。这意味着您可以再次使用转置矩阵

A

?gemv('T', M, N, a, A, M, X, 1, b, Y, 1)

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转置（x）。转置（A）=A.x感谢解释和精确的例子，它工作得很好：）我两个都试过了。但是

？gemm

的速度大约是

？gemv

的2~3倍。难道

？gemv

不应该总是比

？gemm

快吗？

?gemm('N', 'N', 1, N, M, a, X, 1, A, M, b, Y, 1)

?gemv('T', M, N, a, A, M, X, 1, b, Y, 1)