Leading dimension 如果你用LAPACK解过矩阵本征值问题,你一定会接触到这样一个名词,"leading dimension",比如在函数zheev中.我想绝大部分人在第一次接触这个词的时候都不明白它到底是什么意思.以前我也不明白,今天索性搜了一把,在下面找到了答案. http://icl.cs.utk.edu/lapack-forum/viewtopic.php?p=661&sid=67c66465dedfcbb6e0612cca7647698f Suppos…

import numpy import theano.tensor as T from theano import function x = T.dscalar('x') y = T.dscalar('y') z = x + y f = function([x, y], z)numpy.allclose(f(16.3, 12.1), 28.4) 输出为truenumpy.allclose(z.eval({x:16.3, y:12.1}, 28.4)) 输出为true tensor:高维数组,T…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5585271.html 参考文档:mkl官方文档 lapack_int LAPACKE_sgeev(int matrix_layout, char jobvl, char jobvr, lapack_int n, float* a, lapack_int lda, float* wr, float* wi, float* vl, lapack_int ldvl, float* vr, lapack_i…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5578027.html 参考文档:mkl的说明文档 lapack_int LAPACKE_sgesv(int matrix_layout, lapack_int n, lapack_int nrhs, float * a, lapack_int lda, lapack_int * ipiv, float * b, lapack_int ldb); 该函数计算AX=B的解.简单来说,当B为单位矩阵时,X…

关于cuBLAS库中矩阵乘法相关的函数及其输入输出进行详细讨论. ▶ 涨姿势: ● cuBLAS中能用于运算矩阵乘法的函数有4个,分别是 cublasSgemm(单精度实数).cublasDgemm(双精度实数).cublasCgemm(单精度复数).cublasZgemm(双精度复数),它们的定义(在 cublas_v2.h 和 cublas_api.h 中)如下. #define cublasSgemm cublasSgemm_v2 CUBLASAPI cublasStatus_t CUBL…

一  theano内置数据类型 只有thenao.shared()类型才有get_value()成员函数(返回numpy.ndarray)? 1. 惯常处理 x = T.matrix('x') # the data is presented as rasterized images y = T.ivector('y') # the labels are presented as 1D vector of [int] labels # reshape matrix of rasterized im…

CUDA Libraries简介 上图是CUDA 库的位置,本文简要介绍cuSPARSE.cuBLAS.cuFFT和cuRAND,之后会介绍OpenACC. cuSPARSE线性代数库,主要针对稀疏矩阵之类的. cuBLAS是CUDA标准的线代库,不过没有专门针对稀疏矩阵的操作. cuFFT傅里叶变换 cuRAND随机数 CUDA库和CPU编程所用到的库没有什么区别,都是一系列接口的集合,主要好处是,只需要编写host代码,调用相应API即可,可以节约很多开发时间.而且我们完全可以信任这些库能够…

Note This section assumes the reader has already read through Classifying MNIST digits using Logistic Regression and Multilayer Perceptron. Additionally, it uses the following new Theano functions and concepts: T.tanh, shared variables, basic arithme…

一.概述 最近在试图进行cuda并行编程,目标是编写一段矩阵计算代码,将计算结果存储进入GPU的缓冲区当中,并在达到某些要求后强制刷新缓冲区,取得计算结果. 但是考虑时间紧任务重的状况和实际的性能要求,决定使用cublas进行矩阵计算. 本篇文章试图记录我在进行cublas实验时得出的一些结论和一些心得. 二.具体内容 环境和配置 对于在win系统上进行cublas实验需要安装cuda.vs2013+版本.安装过程不再赘述,值得注意的在之后新建项目,引入的头文件应当是cublas_v2,在该头文…

CUDA Libraries简单介绍   上图是CUDA 库的位置.本文简要介绍cuSPARSE.cuBLAS.cuFFT和cuRAND.之后会介绍OpenACC. cuSPARSE线性代数库,主要针对稀疏矩阵之类的. cuBLAS是CUDA标准的线代库,只是没有专门针对稀疏矩阵的操作. cuFFT傅里叶变换 cuRAND随机数 CUDA库和CPU编程所用到的库没有什么区别,都是一系列接口的集合,主要优点是,仅仅须要编写host代码,调用相应API就可以,能够节约非常多开发时间.并且我们全然能够…