transforms.ifft2(slice_kspace2)
AttributeError: module 'fastmri.data.transforms' has no attribute 'ifft2' 有什么需要帮忙的吗我在哪里可以找到所有人在处理fastMRI数据时都在使用的具有ifft2的“转换”?
当我在cupy数组上运行cupy函数时,函数的第一次调用比第二次调用花费的时间要长得多,即使我第二次在不同的数组上运行它。import cupy as cp t = time() print("{}".format(round(time() - t, 4)))test(cp.fft.fft2, A)
test(cp.<e
在将数组转换为cuPy数组时获取此错误: TypeError:不允许通过数组隐式转换到主机NumPy数组,要显式构造GPU数组,请考虑使用cupy.asarray(.)要显式构造主机数组,请考虑使用.to_array_core.core.array()
cupy/_core/core.pyx in cupy<
我想通过一个简单的内置低通滤波器发送一些数据。我用下面的一些numpy数组来测试它。当使用numpy时,它可以很好地工作并输出过滤后的值。然后我想看看我是否可以使用图形处理器并加快速度,并听说了CuPy,它的工作原理类似于numpy。但是,当我将numpy数组替换为cupy数组时,我得到以下错误ValueError: could not convert b, a, and x to a common type
from scipy.signalimport butter
我正在尝试在CUPY中使用多个GPU并行化多个矩阵乘法。 Cupy加速矩阵乘法(例如$A\times B$)。我想知道我是否有四个方阵A,B,C,D。我想在两个不同的本地GPU上计算AB和CD。如何在CUPY中完成此操作?例如,在tensorflow中, for i in xrange(FLAGS.num_gpus):
with tf.device('/gpu:%d' % i): 在CUPY中也有类似