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...
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
在开始之前先明确“行轴”和“列轴”的方向如上图。图中“行轴”索引范围为0-2,轴长为3,“列轴”索引范围0-3,轴长为4。 对张量的操作# Copy importtorch t = torch.tensor([[3,4,1,0],[12,1,2,3],[52,34,88,11]]) t# 输出为:tensor([[3,4,1,0], [12,1,2,3], [52,34,88,11...
在C++中,argmax通常需要手动编写代码来找到数组中的最大值及其索引,而在Python中,可以使用内置的max函数和numpy库中argmax函数来实现相同的功能。 具体来说,使用C++编写argmax的代码可能会比较繁琐,需要使用循环来遍历数组并比较每个元素的大小,然后记录最大值及其索引。而在Python中,可以直接使用max函数找到数组中的最...
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...
首先，介绍了目标检测算法的原理和流程，包括卷积神经网络（CNN）、区域提议网络（RPN）和目标检测算法。...
创建自动模型优化的训练作业 背景信息 如果用户使用的AI引擎为pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64,并且优化 来自:帮助中心 查看更多 → 制作自定义镜像用于训练模型 已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型 从0制作自定义镜像用于创建训练作...
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_...
.argmax(-1)理解 返回最后一个维度max之后的索引数组 https://blog.csdn.net/sinat_29047129/article/details/103661475?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task