导入gpuArray和numpy import pycuda.gpuarray as gpuarray import numpy as np 将numpy ndarray转成gpuArray,如下: gpuarray.to_gpu...(m,n).astype(np.float32)) 类似的,可以采用一下方式进行gpuArray创建 gpu_ary = gpuarray.zeros((m,n),dtype=np.float32)...(start,stop,step,dtype=None) #创建顺序序列,类型最好指定为np.float32 gpu_ary = gpuarray.take(a,ind) # 返回gpuArray[a...[ind[0]],..., a[ind[n]]] 条件操作 根据判断条件,返回满足条件的矩阵,采用如下方法: d = gpuarray.if_positive(a,b,c) #a,b,c都是gpuArray...(gpu_ary) gpuarray.min(gpu_ary) gpuarray.sum(gpu_ary) gpuarray.dot(gpu_ary1,gpu_ary2) pycuda通过cumath模块提供了一些数学操作函数
object at 0xdfe69210 ERROR: SeqOptimizer apply <theano.gpuarray.opt.GraphToGPU object at 0xdfe69210...optimize ret = self.apply(fgraph, *args, **kwargs) File "/usr/lib/python2.7/site-packages/theano/gpuarray...apply target = infer_context_name(*fgraph.inputs) File "/usr/lib/python2.7/site-packages/theano/gpuarray...backend is deprecated and will be removed in the next release (v0.10) theano 0.9.0从cuda backend切换gpuarray...backend,需要安装python2-Cython-0.25+和libgpuarray-0.6.3+, 然后通过gpuarray.preallocate来指定。
转而选择gpuarray backend,这个版本还没有release,都是开发版。 根据官网提示,首先你需要先安装cmake、cython、nose等软件和py库。...make install会在/usr/local/include/下创建gpuarray/目录,这里面有下面?...google了很久,发现原因是:我刚才从github上安装的是最新的gpuarray,而我的theano是0.8.2,可能不是最新的了,于是我只好更新一下theano: pip install --upgrade.../array.h' file not found 这个错误跟刚才类似,我也懒得去找-I是从哪里设置了,索性把/usr/local/include/gpuarray拷贝到/Users/flybywind/...如果是cuda,最新的gpuarray是可以显示PCI总线id的: Mapped name None to device cuda: GeForce 840M; PCI Bus ID: 0000:
以下为一部分已经实现的接口函数,比如gpuarray的函数: ? 再比如cumath的函数: ? 使用GPU计算向量指数 对于一个向量的指数而言,其实就是将每一个的向量元素取指数。...# array_exp.py import pycuda.autoinit import pycuda.gpuarray as ga import pycuda.cumath as gm import...接下来我们使用timeit来统计和对比两者的性能: # array_exp.py import pycuda.autoinit import pycuda.gpuarray as ga import...更多原著文章请参考:https://www.cnblogs.com/dechinphy/ 参考链接 https://documen.tician.de/pycuda/array.html#pycuda.gpuarray.GPUArray
获得此加速和将 Julia 数组转换为 GPUArray 一样简单。...这要归功于 Julia 复杂的 AbstractArray 基础架构,使 GPUArray 可以无缝集成。...随后,如果省略转换为 GPUArray 这一步,代码会按普通的 Julia 数组处理,但仍在 CPU 上运行。...GPUArray 需要作为第二个参数传递,以分配到正确的后端并提供启动参数的默认值。...(f::Function, A::GPUArray, B::GPUArray) # our function that will run on the gpu function kernel
23、对于安装了支持GPU计算的计算机,可以通过gpuArray来快速使用GPU进行计算。...当然对于数据量较小时,gpuArray的效率也不是太高,gpuArray.函数名可以调用一些内置的函数进行GPU计算,如果gpuArray.zeros(100,100)可以在GPU中生成100*100大小的
这要归功于Julia复杂的AbstractArray基础架构,GPUArray可以无缝地集成到其中。...接着,如果你省略了对转换为GPUArray,代码也将使用普通的Julia数组运行——但当然这是在CPU上运行。...它可以被称为 gpu_call(kernel, A::GPUArray, args),并将在GPU上使用参数 (state, args...) 调用内核。...GPUArray需要作为第二个参数传递,一遍分派到正确的后端并提供启动参数的缺省值。...(f::Function, A::GPUArray, B::GPUArray) 4 # our function that will run on the gpu 5 function
表示gpuArray或CUDAKernel变量的所有工作区变量现在都无效,必须从工作区中清除或重新定义。...gpuDevice([])具有空参数(与无参数相反),将取消选择GPU设备并清除其内存中的gpuArray和CUDAKernel变量。此语法未将任何GPU设备选为当前设备。
daqchild/length distributed/length codistributed/length Composite/length gpuArray
在GPU中就有点复杂了,如下代码: 1 using Float = GPUArray; 2 using UInt64 = GPUArray; 3 using Vector3f...Autodiff backend M2中支持forward和reverse两种方式,同时,可以使用DiffArray>,该方式是autodiff和GPU的组合,借助JIT... Graph simplification ?
libgpuarray 在CUDA和OpenCL设备上生成GPU/CPU代码时需要(参见:GpuArray Backend。)
floatX=float32,device=cpu 系统环境变量 THEANO_FLAGS_GPU 的值定义为:floatX=float32,device=cuda0,dnn.enabled=False,gpuarray.preallocate...=0.8 系统环境变量 THEANO_FLAGS_GPU_DNN 的值定义为:floatX=float32,device=cuda0,optimizer_including=cudnn,gpuarray.preallocate.../i theano KERAS_BACKEND=theano THEANO_FLAGS=floatX=float32,device=cuda0,optimizer_including=cudnn,gpuarray.preallocate...THEANO_FLAGS_CPU=floatX=float32,device=cpu THEANO_FLAGS_GPU=floatX=float32,device=cuda0,dnn.enabled=False,gpuarray.preallocate...=0.8 THEANO_FLAGS_GPU_DNN=floatX=float32,device=cuda0,optimizer_including=cudnn,gpuarray.preallocate=
floatX=float32,device=cpu 系统环境变量 THEANO_FLAGS_GPU 的值定义为:floatX=float32,device=cuda0,dnn.enabled=False,gpuarray.preallocate...=0.8 系统环境变量 THEANO_FLAGS_GPU_DNN 的值定义为:floatX=float32,device=cuda0,optimizer_including=cudnn,gpuarray.preallocate...findstr /i theano KERAS_BACKEND=theano THEANO_FLAGS=floatX=float32,device=cuda0,optimizer_including=cudnn,gpuarray.preallocate...THEANO_FLAGS_CPU=floatX=float32,device=cpu THEANO_FLAGS_GPU=floatX=float32,device=cuda0,dnn.enabled=False,gpuarray.preallocate...=0.8 THEANO_FLAGS_GPU_DNN=floatX=float32,device=cuda0,optimizer_including=cudnn,gpuarray.preallocate=
if canUseGPU XTrain = gpuArray(XTrain); end 使用onehotencode函数将训练和验证标签转换为一个热编码向量。
:,:,batch) ; labels = imdb.images.labels(1,batch) ; if opts.train.gpus > 0 images = gpuArray
Theano,由蒙特利尔大学开发,其正在研发的gpuarray后端对OpenCL提供非正式支持。 DeepCL,由Hugh Perkins开发的OpenCL库,用于训练卷积神经网络。
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