我期待着加快对大型医学图像(512 x 512 x 1000倍)上高斯核的导数(2/3阶)的卷积,在我们的开源工具包中。我们目前通过FFT进行这种卷积运算。
在一位朋友建议我使用ArrayFire之后,在阅读了这个之后,我想看看是否可以采用这个工具包。似乎是一个伟大的努力,使我们能够处理多个后端,虽然我目前只对CUDA感兴趣,因为这是我手头的东西。
我在论坛上读到这个,它说ArrayFire中的卷积在特定内核大小之后切换到频域。我查看了cuda文件,但没有在ArrayFire或任何cuFFT文件中找到对fft的调用。我是不是遗漏了什么?
接下来,我想直接在频域构造高斯核的导数,用图像FFT进行
我正在尝试计算一个相当大的二维数据集的核密度估计到。函数scipy.stats.gaussian_kde需要很长时间,所以我想我可以使用dask (v0.15.2)来更快地得到结果。然而,我不确定我的方法是否真的得到了任何加速。下面是一个示例:
import numpy as np
from scipy.stats import gaussian_kde
import dask.bag as db
xy = np.random.rand(2, 1000000)
kde = gaussian_kde(xy)
chunker = (xy[:, i:i+10000] for i in range
我试图完全在GPU上执行一个非线性优化问题。目标函数的计算和GPU到CPU的数据传输是制约GPU性能的瓶颈。为了解决这个问题,我想
对目标进行严重并行化计算,在GPU.上执行整个优化。
更具体地说,问题在伪代码中如下所示:
x = x0 // initial guess of the vector of unknowns, typically of size ~10,000
for iteration = 1 : max_iter
D = compute_search_direction(x)
alpha = compute_step_along_direction(
我正在尝试安装pytorch-geometric,但是当我调用import torch_geometric时,我得到了错误: ImportError: DLL load failed: The specified procedure could not be found. 回溯: <ipython-input-7-c36e13293883> in <module>
----> 1 import torch_geometric
D:\programs\anaconda\lib\site-packages\torch_geometric\__init__.py i