【Hackathon 5th No.37】为 Paddle 新增 householder_product API #703
Conversation
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| # 五、设计思路与实现方案 | ||
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| 在 Paddle repo 的 python/paddle/linalg.py 文件中直接实现 |
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（1）是否需要build paddle with lapack support?（2）scipy算法库scipy.linalg.lapack中是否包含所需的function？
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辛苦review~
- 我当时看提交内容提到直接写py的API，所以之前的pr是直接在python层手动实现了lapack中的算法逻辑（当然py效率应该会比直接cpp调用lapack接口差），您是建议在cpp层引入lapack的方法来实现嘛？BTW，pytorch是cpp层统一调了lapack来做
householder_product和linalg_qr，paddle目前对linalg.qr的实现是：CPU的kernel调的是eigen，GPU的kernel调的是cusolve，如果又引入lapack会不会有点太杂。对于如何实现这个householder_product有什么建议嘛？ - 对的，
scipy.linalg.lapack有相应的实现，接口是直接用的orgqr这种lapack包名，之前只搜了一下householder关键字没注意，sry，稍后在rfc中补上~
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可以在python层实现，就是确定一下scipy中是不是有lapack的完整实现，那这样的话直接调包可以吗
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可以在python层实现，就是确定一下scipy中是不是有lapack的完整实现，那这样的话直接调包可以吗
scipy是直接调lapack的。
看了下paddle中确实有直接调用lapack包实现一些代数计算功能，在这里引入外部lapack，如果更建议直接调包而不是python层实现的话，应该可以在这里引入一下然后封装成lapack_function，然后householder_product在cpp层写个算子直接调用这个lapack_function，感觉应该也ok
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python层实现，或者cpp层算子实现其功能都可以，不过python层可以实现的话似乎更简捷一些，可以把这些方案写到RFC里面。
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python层实现，或者cpp层算子实现其功能都可以，不过python层可以实现的话似乎更简捷一些，可以把这些方案写到RFC里面。
OK，已添加，辛苦review~
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