以下代碼是我用來測試性能的：import timeimport numpy as npimport tensorflow as tft = time.time()for i in range(400):    a = np.random.uniform(0,1,(1000,2000))print("np.random.uniform: {} seconds".format(time.time() - t))t = time.time()for i in range(400):    a = np.random.random((1000,2000))print("np.random.random:  {} seconds".format(time.time() - t))t = time.time()for i in range(400):    a = tf.random_uniform((1000,2000),dtype=tf.float64);print("tf.random_uniform: {} seconds".format(time.time() - t))所有這三個段都以雙精度 400 次生成均勻隨機的 1000*2000 矩陣。時間差異是驚人的。在我的 Mac 上，np.random.uniform: 10.4318959713 secondsnp.random.random:  8.76161003113 secondstf.random_uniform: 1.21312117577 seconds為什么 tensorflow 比 numpy 快得多？