简单示例导入包import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as drv
import numpy
from pycuda.compiler import SourceModule初始化数据变量a = numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32)
b = numpy.random.randn(400).asty
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2024-02-26 17:02:25
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1.导入numoy包import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt2.建立一个一维数组 a 初始化为[4,5,6], (1)输出a 的类型（type） (2)输出a的各维度的大小（shape） (3)输出 a的第一个元素（值为4）a = np.array([4, 5, 6])
print(type(a))
print(a.shape)
prin
Numpy 概述：是基于向量化的运算进行数值运算时Numpy数组比list效率高用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具线性代数运算、傅里叶变换,以及随机数生成用于将C、C++、Fortran代码集成到Python的工具除了为Python提供快速的数组处理能力，NumPy在数据分析方面还有另外一个主要作用,即作为在算法之间传递数据的容器。NumPy的ndarray 创建ndarray类型功能array
NumPy学习笔记NumPy简介NumPy基础1、创建数组(矩阵)、数据类型2、数组属性查看：类型、尺寸、形状、维度3、小数、reshape(括号维度辨析)4、广播5、轴概念、数组拼接5.1轴5.2拼接6、三元运算符、行列交换7、numpy中的nan和inf7.1 简介7.2 nan性质NumPy常用方法NumPy生成随机数NumPy中的布尔索引NumPy常用统计方法思维导图 &n
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2024-05-24 16:41:28
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通常，深度学习模型都是运行在GPU(图像处理器单元），因为它有SIMD并行化指令，所以能够快速处理图片。SIMD全称Single Instruction Multiple Data，单指令多数据流，能够复制多个操作数，并把它们打包在大型寄存器的一组指令集。其实CPU也可以使用SIMD指令，只不过GPU更擅长使用SIMD并行指令，GPU拥有更好地性能。Python的numpy库中矩阵运算会运用SIM
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2024-03-16 15:35:17
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模块的导入import numpy as np ---> 约定俗成 起别名 np使用 生成 ndarray 对象 array：np.array([1,2,3,4,5])arange：np.arange(10) ---> array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])类似于python的 range 版本（前包后不包）linspace：np.linsp
1.1.1。我怎么得到它？$ conda install numbaNumba还有pip可供选择：$ pip install numbaNumba也可以从源代码编译，虽然我们不建议首次使用Numba用户。Numba通常用作核心包，因此其依赖性保持在绝对最小值，但是，可以按如下方式安装额外的包以提供其他功能：scipy- 支持编译numpy.linalg功能。colorama- 支持回溯/错误消息中
Centos
搭建
GTK+Codeblock
完整版
刚搭建完成一个程序用的软件。把自己在搭建时步骤写下来，省的在搭建的时候走弯路，找资料。
1. GNU make 工具
2. GNU gettext 软件包（当系统上没有
gettext() 函数的时候需要）
3. GNU libicon
这篇文章的测试不准确,可能是minpy和numpy同时用出的问题,现在最新的测试在下面这篇文章中 因为觉得这是整个测试过程,就没有删除这篇文章. 测试minpy 调用gpu 加速numpy的矩阵相乘. 小矩阵相乘 小矩阵相乘,行数在1-1000.测试用的都是方阵.所以元素数木在1到一百万. 测试元素数目一到100万的矩阵相乘. 上一篇中可以看到在行数超过1000的时候,gpu相对于cpu就会有绝对
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2023-10-29 16:37:48
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机器学习的最基础模块就是numpy模块了，而numpy模块中的数组操作又是重中之重，所以我们要把数组的各种方法弄得明明白白的，以下就是数组的一些常用方法1.创建各种各样的数组： import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
print(np.zeros(10)) #一维全零数组
print(np.zeros((3,3),dtype=np
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2024-04-25 16:31:10
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目录1. 计算设备2. 张量和CPU2.1 存储在CPU上2.2 复制2.3. 旁注3. 神经网络和GPU本节，我们将讨论如何利用这种计算性能进行研究。 首先是如何使用单个GPU，然后是如何使用多个GPU和多个服务器（具有多个GPU）。我们先看看如何使用单个NVIDIA GPU进行计算。 首先，确保你至少安装了一个NVIDIA GPU。 !nvidia-smi在PyTorch中
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2023-12-21 06:29:27
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目录一、使用nvidia-smi查看Windows的CUDA版本及GPU信息二、使用pynvml查看GPU使用情况的命令三、python 中使用GPUti实时查看GPU状况四、使用gpustat库实时监测GPU使用情况（Linux下可以，Windows下不行的，衍生问题暂时没有一个好的解决方案）一、使用nvidia-smi查看Windows的CUDA版本及GPU信息在cmd中输入如下命令：nvid
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2023-06-16 17:05:35
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CPU与GPUCPU（Central Processing Unit, 中央处理器）：主要包括控制器和运算器GPU（Graphics Processing Unit, 图形处理器）：处理统一的、无依赖的大规模数据运算数据迁移至GPU 其中图中的data通常有两种形式：Tensor(张量)Module(模型)**to函数：**转换数据类型/设备tensor.to(*args, **kwargs)mo
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2024-02-25 10:51:21
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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。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 P
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2023-11-17 23:39:39
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python中numpy包的简单使用今天整理一下python中numpy包的一些简单的使用方法。当然以题为例了。。jupyter notebook为编译环境。以下是一些小题目首先引入包from numpy import *
import numpy as np（1）用0~19的数字生成(4,5)的数组命名为a,查看a的维度；查看a的轴的个数；查看a元素的总个数; 查看a中每个元素的字节大小。
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2023-09-15 15:17:11
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# 使用Python进行NumPy运算时的GPU加速
在数据科学与深度学习的时代，处理大量数据的计算需求不断上升。传统的CPU在某些计算上可能显得力不从心。因此，GPU（图形处理单元）因其并行计算能力而受到广泛关注。本文将探讨如何在Python中使用NumPy进行GPU加速运算，并提供代码示例。
## 什么是NumPy？
NumPy是一个强大的Python库，主要用于科学计算和数据分析。它提
[开发技巧]·PyTorch中Numpy，Tensor与Variable深入理解与转换技巧1.问题描述我们使用Numpy也是可以手动去编写神经网络进行反向传播深度学习的，就是有两个问题，1.Numpy手动去编写神经网络很繁琐，代码量较大，不利于大规模开发；2.Numpy无法直接使用GPU加速计算看到网上有很多人说PyTorch很好用，比TensorFlow优雅便捷。个人认为其中一个很主要的原因Py
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2024-03-15 21:13:31
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目录1.1、快速入门1.1.1、中文文档：1.1.2、makedown模式下加载图片1.1.3、求积分公式：1.1.4、查看版本信息1.1.5、numpy快的原因1.2、基本使用1.2.1创建1.2.2属性1.2.3形状的改变1.2.4常见数组的创建1.2.5、随机数1.3、切片和索引1.3.1、索引1.4、基本函数1.5、广播机制1.6、级联和分割1.6.1级联操作1.6.2分割操作1.7、函数
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2024-04-25 16:21:40
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# 在GPU上使用PyTorch对Tensor进行运算
在深度学习领域，GPU通常被用来加速模型训练过程，因为GPU具有并行计算能力，可以同时处理大量的数据。PyTorch是一种广泛使用的深度学习框架，提供了方便的API来在GPU上执行张量（Tensor）运算。本文将介绍如何在GPU上使用PyTorch对Tensor进行运算，并通过一个实际问题的示例来演示。
## 实际问题
假设我们需要解决
原创
2024-05-15 06:48:36
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1、什么是GPU加速计算 GPU，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。随着人工智能的发展，如今的GPU已经不再局限于3D图形处理了。GPU 加速计算是指同时利用图形处理器 (GPU) 和 CPU
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2024-03-20 16:40:02
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