就其自身来说,Numpy 的速度已经较 Python 有了很大的提升。当你发现 Python 代码运行较慢,尤其出现大量的 for-loops 循环时,通常可以将数据处理移入 Numpy 并实现其向量化最高速度处理。
就速度而言,Numpy本身就是Python的重要一步。每当你发现你的Python代码运行缓慢时,特别是如果你看到很多for循环,那么将数据处理转移到Numpy并让它的矢量化以最快的速度完成工作总是一个好主意!
作为 Python 语言的一个扩展程序库,Numpy 支持大量的维度数组与矩阵运算,为 Python 社区带来了很多帮助。借助于 Numpy,数据科学家、机器学习实践者和统计学家能够以一种简单高效的方式处理大量的矩阵数据。那么 Numpy 速度还能提升吗?本文介绍了如何利用 CuPy 库来加速 Numpy 运算速度。
cupy,一种类似numpy,使用CUDA的GPU硬件加速 一般需要有cuda才可以使用,但是很多时候会错误安装,造成以下报错:
在数据科学计算、机器学习、以及深度学习领域,Python 是最受欢迎的语言。Python 在数据科学领域,有非常丰富的包可以选择,numpy、scipy、pandas、scikit-learn、matplotlib。
上一期推文中,我们使用了Numba和CuPy来运行蒙特卡罗模拟来确定亚式障碍期权的价格。
在处理大规模数据集或进行复杂计算时,利用 GPU 进行加速是一种常见的优化手段。NumPy 提供了一些工具和技术,可以方便地在 GPU 上执行计算。在本篇博客中,我们将深入介绍 NumPy 中的 GPU 加速,并通过实例演示如何应用这些技术。
这个项目本来是用来支持Chainer这个深度学习框架的,但是开发者把这个“GPU 计算包”单独分出来了,方便了大家!!!
神经网络的训练中往往需要进行很多环节的加速,这就是为什么我们逐渐使用 GPU 替代 CPU、使用各种各样的算法来加速机器学习过程。但是,在很多情况下,GPU 并不能完成 CPU 进行的很多操作。比如训练词嵌入时,计算是在 CPU 上进行的,然后需要将训练好的词嵌入转移到 GPU 上进行训练。
选自GitHub 机器之心编译 参与:李泽南、吴攀 Chainer 是一个灵活的神经网络框架,它的一个主要目标就是展现灵活性,允许我们用简单直观的方式编写出复杂的架构。近日,Chainer 发布了
The following are code examples for showing how to use . They are extracted from open source Python projects. You can vote up the examples you like or vote down the exmaples you don’t like. You can also save this page to your account.
pandas、numpy是Python数据科学中非常常用的库,numpy是Python的数值计算扩展,专门用来处理矩阵,它的运算效率比列表更高效。pandas是基于numpy的数据处理工具,能更方便的操作大型表格类型的数据集。但是,随着数据量的剧增,有时numpy和pandas的速度就成瓶颈。
在金融领域,计算效率有时可以直接转化为交易利润。量化分析师面临着在研究效率和计算效率之间进行权衡的挑战。使用Python可以生成简洁的研究代码,从而提高了研究效率。但是,一般的Python代码速度很慢,不适合用于生产环境。在这篇文章中,我们将探索如何使用Python的GPU库来高性能实现奇异期权定价领域遇到的问题。
cuDF替换pandas,是一个 Python GPU DataFrame 库(基于 Apache Arrow 列式内存格式构建),用于使用 DataFrame 样式 API 加载、连接、聚合、过滤和以其他方式操作表格数据。
FastPhotoStyle 是 Nvidia 的图片风格转换工具,其中包含了照片变为各种艺术风格的算法。通过给定的照片和风格,该工具可通过特定的算法何成为用户所需要的图片。代码详细的实现原理在 Ni
在做完一个python项目之后,我们经常要考虑对软件的性能进行优化。那么我们需要一个软件优化的思路,首先我们需要明确软件本身代码以及函数的瓶颈,最理想的情况就是有这样一个工具,能够将一个目标函数的代码每一行的性能都评估出来,这样我们可以针对所有代码中性能最差的那一部分,来进行针对性的优化。开源库line_profiler就做了一个这样的工作,开源地址:github.com/rkern/line_profiler。下面让我们一起看下该工具的安装和使用详情。
“异构计算”(Heterogeneous computing),是指在系统中使用不同体系结构的处理器的联合计算方式。在 AI 领域,常见的处理器包括:CPU(X86,Arm,RISC-V 等),GPU,FPGA 和 ASIC。(按照通用性从高到低排序)本文是 异构计算系列 的第二篇文章,重点介绍机器学习领域涌现的异构加速技术。
该文章介绍了如何使用Chainer和PyTorch实现SegNet。首先,介绍了如何使用Chainer和PyTorch实现一个基本的SegNet模型,然后介绍了如何加载预训练的模型并使用PyTorch API对其进行微调。最后,展示了一个使用预训练模型进行图像分割的示例。
前段时间逛GitHub看到FFCV这个库,该库主要是优化数据加载过程来提升整体训练速度。其中也放出了一些benchmark,看上去比其他优化库如DALI,PyTorch Lightening要快的不少。
ES 不像一般 RDBMS (mysql,postgresql) 一样,字段类型必须提前定义,但是不定义字段类型,并不代表没有字段类型,如果不提前人为指定,ES会在索引数据的时候自动判断以加上类型,一但加上,后面索引文档同字段的数据就默认遵循此类型,如果类型不同,就会报错
医学影像是临床疾病诊断的重要方式,高效精准地从影像中识别出器官结构或病变,是医学影像学的重要课题之一。依据成像原理,医学影像可以粗略分为两类:
为了提高企业研发与办公效率,降低时间与人力成本,任何一家企业的服务器和办公电脑都离不开第三方的开源或商业软件。通常大多数企业会假设上游供应商安全有保障,或者说大多数情况下无法确认供应商的安全性,即便知道供应商没那么可靠,对其安全也强制不了,但为了满足自身需求也会妥协采用。因此软件供应链攻击的伤害效果注定显著,黑客攻击上游后,控制下游也就水到渠成。这类攻击具有隐蔽性强、影响范围广、投入产出比高等特点,一直是恶意攻击者热衷的渗透打点手段,也是企业、个人及安全保障团队难以完全杜绝的攻击场景。
抠图是 PS 中的一项常用技术。但是要做到完美地将图像中的目标选取出来往往费时费力。近日,一个名为 PyMatting 的项目无疑能够帮助你。
GPU加速是现代工业各种场景中非常常用的一种技术,这得益于GPU计算的高度并行化。在Python中存在有多种GPU并行优化的解决方案,包括之前的博客中提到的cupy、pycuda和numba.cuda,都是GPU加速的标志性Python库。这里我们重点推numba.cuda这一解决方案,因为cupy的优势在于实现好了的众多的函数,在算法实现的灵活性上还比较欠缺;而pycuda虽然提供了很好的灵活性和相当高的性能,但是这要求我们必须在Python的代码中插入C代码,这显然是非常不Pythonic的解决方案。因此我们可以选择numba.cuda这一解决方案,只要在Python函数前方加一个numba.cuda.jit的修饰器,就可以在Python中用最Python的编程语法,实现GPU的加速效果。
这篇论文使用遗传算法来构建Hadamard矩阵。生成随机矩阵的初始群体是除第一列全部是+1以外,每列中都是平衡数量的+1和-1项。通过实现了多个适应度函数并进行筛选,找到了最有效的适应度函数。交叉过程是通过交换父矩阵种群的列来生成子代矩阵种群。突变过程为在随机列中翻转+1和-1条目对。为了加快计算速度,使用CuPy库在GPU上并行处理数千个矩阵和矩阵操作。
前言 目前,Python 科学栈中的所有主要项目都同时支持 Python 3.x 和 Python 2.7,不过,这种情况很快即将结束。 去年 11 月,Numpy 团队的一份声明引发了数据科学社区的关注:这一科学计算库即将放弃对于 Python 2.7 的支持,全面转向 Python 3。Numpy 并不是唯一宣称即将放弃 Python 旧版本支持的工具,pandas 与 Jupyter notebook 等很多产品也在即将放弃支持的名单之中。对于数据科学开发者而言,如何将已有项目从 Python 2 转
但此时安装命令已经开始运行了,因为openvc其实也是一个真实存在的软件包,不过却是个恶意软件包。
博雯 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 那个在GitHub标星4.3k的张量操作工具Einops,在开源三年后终于中了顶会! 这是一个统一的、通用的操作张量结构的方法,基于爱因斯坦求和约定(Einstein summation convention)的思路开发,能够大幅提高代码的可读性和易修改性。 同时,Einops支持Pytorch、TensorFlow、Chainer、Jax、Gluon等多个深度学习框架,以及Numpy、Cupy等张量计算框架。 ICLR 2022将其接收为Oral论文
选自arXiv 机器之心编译 机器之心编辑部 近日,一篇题为《Training RNNs as Fast as CNNs》的 arXiv 论文通过有意简化状态计算并展现更多的并行性而提出了一个替代
上一节详细解读了Faster RCNN中的RPN和ROIHead的细节,这一节我们将从搭建完整的Faster RCNN模型出发来进行梳理。
链接: https://ahmedbesbes.com/end-to-end-ml.html
医学影像是临床疾病诊断的重要方式,高效精准的从影像中识别出器官结构或病变,是医学影像学中重要的课题。根据成像原理,医疗影像可以粗略分为两类: 1.2D成像:一种在可见光下获取的RGB彩照,如眼底彩照、皮肤彩照等 2.3D成像:借助非可见光或其它物理效应,由计算机辅助成像,如CXR/DR(X-Ray),CT,核磁共振(MRI)等。如CT与MRI数据是多个2D切片沿第三个空间维度堆叠而成的。 图1 各类医学影像 其中,3D影像能够更直观辅助医生提升诊断效率。但医疗影像的读片工作对专业知识要求高,这样繁重且重复
NumPy(Numerical Python)是一个强大的Python库,用于进行科学计算和数值操作。它提供了高性能的多维数组对象(numpy.array)以及用于处理这些数组的各种函数。NumPy是许多数据科学和机器学习库的基础,如Pandas、SciPy和Scikit-learn等。本文将深入介绍NumPy库的使用,包括数组的创建、操作、数学运算、统计分析等方面。
卷积一直是构建现代神经网络架构的核心组件,同时由于卷积的应用也引发了视觉深度学习的浪潮。而作者在这项工作中重新思考了视觉任务中标准卷积的内在原理,特别是与空间无关和特定于通道的方法。取而代之的是,本文通过反转前述的卷积设计原理(称为卷积)提出了一种用于深度神经网络的新颖原子操作。此外,本文还揭开了最近流行的Self-Attention运算的神秘面纱,并将其作为复杂化的实例插入到本文所提的involution卷积之中。
关键时刻,第一时间送达! 📷 本文经授权转自人工智能头条。 Python 已经成为机器学习及其他科学领域中的主流语言。它不但与多种深度学习框架兼容,而且还包含优秀的工具包和依赖库,方便我们对数据进行预处理和可视化操作。 据最新消息,到 2019 年底,Numpy 等很多科学计算工具包都将停止支持 Python 2版本,而 2018 年后 Numpy 的所有新功能版本也都将只支持 Python 3。 为了使初学者能够轻松地从 Python 2 向 Python 3 实现迁移,我收集了一些 Python 3 的
Keras处于高度集成结构。 虽然更简单创立模型,但是面临杂乱的网络结构时或许不如TensorFlow。
在这里,我们回顾几个基本的数组概念,展示一个简单而强大的用于分析科学数据的编程范例。
用深度学习当「外挂」,本文将教你如何用 PyTorch 在GTA 5 中训练自动驾驶模型。
Python 已经成为机器学习和数据科学的主要编程语言,同时 Python 2 和 Python 3 共存与 Python 的生态体系内。不过,在 2019 年底,NumPy 将停止支持 Python 2.7,2018 年后的新版本只支持 Python 3。 为了让数据科学家们快速上手 Python 3,该库介绍了一些 Python 3 的新功能,供数据工作者参考。 本文首发于 Github,原文链接请见文末,AI 研习社编译如下: 更好的 pathlib 路径处理 pathlib 是 Python
最近在把编程教室的网站和小程序从python2升级到python3,踩了不少坑。正好看到一篇关于迁移python3的文章,里面总结了一些可能遇到的问题,对比了版本差异,列举新版本的一些优势,并附带代码示例。原文在Github上被Star已达3500多次。今天这篇是由陈祥安翻译的中文版。文中信息量很大,各位可以趁五一小长假的时候读一读,想必会对python有更深入的理解。
假如一个python项目需要依赖于numpy==1.20.1的版本,另一个python项目必须依赖于numpy==1.20.2的版本。虽然我们也可以直接使用docker或者其他的容器方案来隔离编程环境,但是这会消耗比较大的资源,因为我们并不需要重新构造一整个系统。因此python也提供了一种更加优雅的解决方案:使用virtualenv来构造一个虚拟的python库的环境,这里面我们可以定制化自己所需的python依赖的版本。比较详细的virtualenv使用方法可以参考官方文档,这里我们仅做一些简单的使用方法的介绍和演示。
在本系列的上一篇博客文章中,我们介绍了在Cloudera Machine Learning(CML)项目中利用深度学习的步骤。今年,我们扩大了与NVIDIA的合作伙伴关系,使您的数据团队能够使用RAPIDS AI无需更改任何代码即可大大加快数据工程和数据科学工作负载的计算流程。Cloudera Data Platform上的RAPIDS预先配置了所有必需的库和依赖项,以将RAPIDS的功能带到您的项目中。
选自GitHub 作者:Alex Rogozhnikov 机器之心编译 目前,Python 科学栈中的所有主要项目都同时支持 Python 3.x 和 Python 2.7,不过,这种情况很快即将结束。去年 11 月,Numpy 团队的一份声明引发了数据科学社区的关注:这一科学计算库即将放弃对于 Python 2.7 的支持,全面转向 Python 3。Numpy 并不是唯一宣称即将放弃 Python 旧版本支持的工具,pandas 与 Jupyter notebook 等很多产品也在即将放弃支持的名单之中
原文链接:https://github.com/arogozhnikov/python3_with_pleasure
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