CUDA——Python基础与实现
一、numpy运算和python运算
import torch
import numpy# 方形矩阵大小
size = 600a = numpy.random.rand(size, size)
b = numpy.random.rand(size, size)
使用numpy将两个数列相乘,使用timeeit进行计时:
%%timeitx = numpy.dot(a,b)
直接使用python相乘:
%%timeitc = numpy.zeros((size,size))for i in range(size):for j in range(size):for k in range(size):c[i,j] += a[i,k] * b[k,j]passpass
比较二者的用时差异:
第二个用时到达了3分钟多,没有截屏。
二、GPU上的torch张量
x = torch.cuda.FloatTensor([3.5])
x.type()
x.device
三、试验GPU性能
# 将前面的numpy数据转换为cuda格式aa = torch.cuda.FloatTensor(a)
bb = torch.cuda.FloatTensor(b)
开始运算:
%%timeitcc = torch.matmul(aa, bb)
比之前还快。
四、检查CUDA是否可用的标准代码
# 检查CUDA是否可用
# 如果可用,转换为cuda格式if torch.cuda.is_available():torch.set_default_tensor_type(torch.cuda.FloatTensor)print("using cuda:", torch.cuda.get_device_name(0))passdevice = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")device
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