cuda实现中使用二维网格,grid.y表示batch维度,grid.x表示单个batch碾平后按照一维网格划分 实现如下: __global__ void argmax(const float* input, char* output, int n, int c, int h, int w) { int tidx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x; int tidy = threadIdx.y + blockIdx.y *...
如题,想请教一下如果有一个二维数组data[M][N],想求它在某个维度上的argmax,有没有什么好的使用CUDA加速的办法?最简单的办法是把某一个维度分配到block上然后用for循环去求,但是感觉这种做法没有充分利用GPU。更进一步的如果源数组是一个有很多维度的tensor,如data[N1][N2][N3][...][Nk]这种,有没有什么...
CUDAArgMaxListworks with different memory types. This loads memory: Out[1]= This operates on the memory: In[2]:= Out[2]= 参见 CUDAArgMinListCUDADotCUDATotalCUDAFoldCUDAFoldList 按以下格式引用:Wolfram Research (2010),CUDAArgMaxList,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/CUDA...
import torch.nn.functional as f z1 = torch.rand([1,256,127,127]).cuda() # 卷积核 x1 = torch.rand([1,256,255,255]).cuda() # 输入 out_1 = f.conv2d(x1, z1) print(out_1.shape) # 结果 torch.Size([1, 1, 129, 129]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 于...
Issue description I got different results when using the function argmax, for the tensor like this. This tensor has shape (3, 4). I want to get the place which the first "1" apperence. But I got different results when using cuda tensor a...
安装cuda和cudnn,例如cuda10,cudnn7.5 官网下载torch:https://pytorch.org/ 选择下载相应版本的torch 和torchvision的whl文件 使用pip install whl_dir安装torch,并且同时安装torchvision 二、初步使用pytorch #-*- coding:utf-8 -*-__author__='Leo.Z'importtorchimporttime#查看torch版本print(torch.__version_...
<AdditionalLibraryDirectories>$(CudaToolkitLibDir);</AdditionalLibraryDirectories> <OutputFile>$(OutDir)/argmaxDrv.exe</OutputFile> </Link> <CudaCompile> <CodeGeneration>compute_20,compute_20;</CodeGeneration> <AdditionalOptions>-Xcompiler "/wd 4819" %(AdditionalOptions)</AdditionalOptions> <Include...
所以在这里 应该用 trt.int32,最简单的方法就是用方法: engine.get_binding_dtype(0) ,自动可以获得输入输出的数据类型。 h_input = cuda.pagelocked_empty(trt.volume(engine.get_binding_shape(0)), dtype=trt.nptype( engine.get_binding_dtype(0) )) 1....
False, True, False, False, False, False, False, False, False, False], device='cuda:0') 第二个输出判断索引和lable是否相等,相等为true否则为false。 tensor(6, device='cuda:0') 第三个输出进行sum求和true算1,flase算0。 tensor(6) 第四个输出将cuda变为cpu 6 第五个item将tensor变为整形...
RuntimeError:_thnn_mse_loss_forward不是为torch.cuda.LongTensor类型实现的 、、、 我正在使用PyTorch,但是我得到了一个错误!我的错误代码如下: example_count += 1RuntimeError: _thnn_mse_loss_forward is not implemented for type torch.cuda.LongTensor 我得到的答案是谁在这里 浏览...