PyCUDA 可以通过 Python 访问 NVIDIA 的 CUDA 并行计算 API. 具体介绍和安装可以参考 PyCUDA 官网文档和 pycuda PyPI. 本文涵盖的内容有: 通过 PyCUDA 查询 GPU 信息. NumPy array 和 gpuarray 之间的相互转换. 使用 gpuarray 进行基本的运算. 使用 ElementwiseKernel 进行按元素的运算. 使用 InclusiveScanKernel 和 ReductionKernel 的 reduce 操

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------

前言 训练时使用GPU可以加速程序运行,本文介绍如何使用GPU加速. 前提条件 1. 机子有GPU显卡,并安装GPU显卡驱动: 2. 安装GPU的使用环境,CUDA等: 3. 打开nvidia-smi中的PM属性: 4. 程序中指定使用的GPU设备: 本文主要讲解如何指定GPU设备开启GPU进行加速. 操作过程 方法一: 看了好多教程都提到了使用 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 或者export CUDA_VISIB

技术背景 之前写过一篇讲述如何使用pycuda来在Python上写CUDA程序的博客.这个方案的特点在于完全遵循了CUDA程序的写法,只是支持了一些常用函数的接口,如果你需要自己写CUDA算子,那么就只能使用非常不Pythonic的写法.还有一种常见的方法是用cupy来替代numpy,相当于一个GPU版本的numpy.那么本文要讲述的是用numba自带的装饰器,来写一个非常Pythonic的CUDA程序. CUDA的线程与块 GPU从计算逻辑来讲,可以认为是一个高并行度的计算阵列,我们可以想象成

图的概念 图表示的是多点之间的连接关系,由节点和边组成.类型分为有向图,无向图,加权图等,任何问题只要能抽象为图,那么就可以应用相应的图算法. 用字典来表示图 这里我们以有向图举例,有向图的邻居节点是要顺着箭头方向,逆箭头方向的节点不算作邻居节点. 在python中,我们使用字典来表示图,我们将图相邻节点之间的连接转换为字典键值之间的映射关系.比如上图中的1的相邻节点为2和3,即可表示如下: graph={} graph[1] = [2,3] 按照这种方式,上图可以完整表示为: graph={}

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/14313.html python一键电影搜索与下载 概述 使用python搜索并爬取豆瓣电影信息,包括评分,主演,导演,类型,上映时间,电影简介等信息,然后再从电影天堂搜索并爬取电影下载链接. 准备工作 安装python3.6 略 安装requests库(用于请求静态页面) pip install requests -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple 安装lxml

一.递归原理小案例分析 (1)# 概述 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! (2)# 写递归的过程 1.写出临界条件2.找出这一次和上一次关系3.假设当前函数已经能用,调用自身计算上一次的结果,再求出本次的结果 (3)案例分析:求1+2+3+…+n的数和? # 概述 ''' 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! ''' # 写递归的过程 ''' 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当前函数

arcpy arcgis python实例教程--原点夹角距离定义线(坐标正算) 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com 此地理处理工具根据要素类中包含根据表的 x 坐标字段.y 坐标字段.方位角字段和距离字段中的值,计算线段终点的坐标 脚本BearingDistanceToCoord 工具使用方法 效果: 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com

1 概述 Windows下Python+CUDA+PyTorch安装,步骤都很详细,特此记录下来,帮助读者少走弯路. 2 Python Python的安装还是比较简单的,从官网下载exe安装包即可: 因为目前最新的torch版本只支持到Python 3.8,因此为了不会出现版本兼容问题建议安装Python 3.8. 下载中间的那个executable installer并安装,打开会建议选择自定义: 选择需要的组件: 选择位置: 安装完后可以从命令行查看是否安装成功(一般默认会把路径添加到环境变

适用于CUDA GPU的Numba 随机数生成 随机数生成 Numba提供了可以在GPU上执行的随机数生成算法.由于NVIDIA如何实现cuRAND的技术问题,Numba的GPU随机数生成器并非基于cuRAND.相反,Numba的GPU RNG是xoroshiro128 +算法的实现.xoroshiro128 +算法的周期为2**128 - 1,比cuRAND中默认使用的XORWOW算法的周期短,但是xoroshiro128 +算法仍然通过了随机数发生器质量的BigCrush测试. 在GPU上使

适用于CUDA GPU的Numba例子 矩阵乘法 这是使用CUDA内核的矩阵乘法的简单实现: @cuda.jit def matmul(A, B, C): """Perform square matrix multiplication of C = A * B     """ i, j = cuda.grid(2) if i < C.shape[0] and j < C.shape[1]: tmp = 0. for k in rang

技术背景 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Pyth

xgboost的可以参考:https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/gpu/index.html 整体看加速5-6倍的样子. Gradient Boosting, Decision Trees and XGBoost with CUDA By Rory Mitchell | September 11, 2017  Tags: CUDA, Gradient Boosting, machine learning and AI, XGBoost   Gradie

软件 版本 Window10 X64 python 3.6.4(64位) CUDA CUDA Toolkit 9.0 (Sept 2017) CuDNN cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 9.0 以上版本测试通过. 安装步骤: 1.安装python,记得要勾选pip. 2.检测是否支持CUDA. NVIDIA官网查询,具体见:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus,就可以知道是否可以使用带GPU支持的TensorFlo

kd树就是一种对k维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构,可以运用在k近邻法中,实现快速k近邻搜索.构造kd树相当于不断地用垂直于坐标轴的超平面将k维空间切分,依次选择坐标轴对空间进行切分,选择训练实例点在选定坐标轴上的中位数为切分点.具体kd树的原理可以参考kd树的原理. 代码是参考<统计学习方法>k近邻 kd树的python实现得到 首先创建一个类,用于表示树的节点,包括:该节点的值,用于划分左右子树的切分轴,左子树,右子树 class decisionnode: de

这里首先确认没有安装CPU版本,并默认已经安装了CUDA和Cudnn以及anaconda. 安装gpu版本的tensorflow 接下来需要安装GPU版本的tensorflow: 打开cmd并输入: conda create -n tensorflow pip python=3.5 继续cmd中输入: activate tensorflow 安装 pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu -i https://pypi.tun

在数据结构那一块,搜索有顺序查找/二分查找/hash查找,而排序有冒泡排序/选择排序/插入排序/归并排序/快速排序.如果遇到数据量和数组排列方式不同,基于时间复杂度的考虑,可能需要用到混合算法.如果用C语言自己写,是一个很头疼且门槛很高的过程,python却用很简单的方式,让这类算法人人可用. 排序的话,python采用了一个sort函数,这个函数用的是一个适应性强的.稳定的.自然的归并算法,名为timsort.而查找,用字典,时间复杂度可以降低到O(1),而字典的实现方式,则是利用了hash函

我们在自己写python模块的时候,怎么样把自己写的模块加入到python默认就有的搜索路径中呢?不要每次非得import sys; sys.path.append(‘/home/uestc/researchDocuments/caffeNotebookExamples/’)才可. 解决办法是:自己写一个文件,后缀名为.pth.比如myPyPath.pth,在myPyPath.pth中写入路径名字: /home/uestc/researchDocuments/caffeNotebookExamp

本讲会对种子搜索网站的开发过程进行详细的讲解. 源码地址:https://github.com/geeeeeeeek/bt 项目开发过程 项目简介 该项目是基于python的web类库django开发的一套web网站,做为本人的毕业设计.本人的研究方向是一项关于搜索的研究项目.在该项目中,笔者开发了一个简单版的搜索网站,实现了对数据库数据的检索和更新. 网站域名为bt.mypython.me 启动项目 django-admin startproject bt 创建应用 python3 manag

该项目是基于python的web类库django开发的一套web网站,给师弟做的毕业设计.本人的研究方向是一项关于搜索的研究项目.在该项目中,笔者开发了一个简单版的搜索网站,实现了对数据库数据的检索和更新.通过开发该项目,笔者学习和巩固了python的相关技术和框架. 网站名称 基于python的种子磁力链接搜索网站 网站演示 https://bt.mypython.me 项目开发过程 项目部署过程 源码 https://github.com/geeeeeeeek/bt 项目简介 该项目是基于p

最近在玩faiss,运行这段代码的时候报错了: res = faiss.StandardGpuResources()flat_config = 0index = faiss.GpuIndexFlatL2(res,d,flat_config) 报错内容见上: Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "swigfaiss_gpu.py"