如何在大型稀疏矩阵中加速digamma计算？

Question

我有两个大的numpy矩阵，X和{}（大约。5500x3500）。我需要计算digamma(X+r)和digamma(r)，我用scipy.special.psi来计算。计算发生在梯度函数中，我用它来拟合梯度下降。在优化过程中，梯度函数会被调用很多次，所以它必须运行得很快。现在，对于实际问题：

• digamma(r)运行需要~11秒
• digamma(X+r)运行大约需要50秒

出于好奇，我又举了几个例子：

• digamma(X.astype(np.float64))，运行约1分钟
• digamma(X)，运行约5-6分钟

为什么会发生这种情况，我可以做些什么来改进运行时？

• X包含从0到164的整数（numpy.int64）。在
• r包含0中的浮点数（numpy.float64）。至~4.6。在
• X非常稀疏（大约75%是0）。在
• r不稀疏（约10%为0）

编辑：已更正X.as_float