scipy 尽管使用 overwrite_a=True，BLAS 例程不会覆盖输入

Question

我习惯在 cython（来自 scipy.linalg.cython_blas）中使用 BLAS 例程，其中输入经常被修改（例如，在 dger 例程中）。我正在尝试对 scipy.linalg.blas.dger 执行相同的操作，但尽管使用 overwrite_a=True，a 仍未受影响

(dger 执行一级更新，意思是 a + np.outer(x, y))

In [29]: x = np.array([1, 0, 2])

In [30]: y = np.array([-1,  1,  0,  2])

In [31]: a = np.arange(12).reshape(3, 4)

In [32]: a + np.outer(x, y)
Out[32]: 
array([[-1,  2,  2,  5],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 6, 11, 10, 15]])

In [33]: dger(1.0, x, y, a=a, overwrite_a=True)
Out[33]: 
array([[ -1.,   2.,   2.,   5.],
       [  4.,   5.,   6.,   7.],
       [  6.,  11.,  10.,  15.]])

In [34]: a  # still the original value
Out[34]: 
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

那overwrite_a=True有什么用呢？我如何就地执行更新？

编辑：我知道 BLAS 例程是在 Fortran 中，所以 a 应该是 Fortran 顺序，但即使改变它也不会改变 a。

Answer 1

很有意思：因为

a 需要进行 Fortran 排序，因为 dger（一个 Fortran 例程）的输出是。
a.dtype是np.int64，所以dger不想把它的类型改成np.float64，也不覆盖它。

Answer 2

低级 blas 例程用 f2py 包装。

参数 overwrites_X 是对 f2py 的提示（参见 doc 并搜索覆盖）例程可能使用 [=11 的内存=] 因为它认为合适（它可能使用 space 作为临时数组，而不是专门做 out= 在其他例程中所做的事情）。还不如不用呢

低级 dger 例程的文档列出了参数但没有太多细节。它们是根据函数的签名自动生成的，并没有太多意义，希望用户了解相应的 blas 例程如何工作和 f2py 的工作方式

signature for dger 使用 intent(in,out,copy) 意味着原始参数未被修改（由于 copy）并且 a 的 return 值来自Fortran子程序做成Python级函数的return值。

因此，您在这里无法解决您的问题。（错误，请参阅编辑）

编辑：如果 a 的顺序 (Fortran) 和 dtype 与预期输出相匹配，f2py 将把输出放在 a 中，除此之外，以上所有内容都是正确的，请参阅原始发布者的自我回复。

scipy 尽管使用 overwrite_a=True，BLAS 例程不会覆盖输入

scipy BLAS routine does not overwrite input despite using overwrite_a=True

python

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scipy

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blas