intdim,intk,float*knn_dist,int*knn_indx){constunsignedintsize_flt=sizeof(float);constunsignedintsize_int=sizeof(int);intRB=ref_nb;cudaError_terr0,err1,err2,err3;// 检查硬件,至少有一个显卡 ...// 分配全局内存float*ref_dev=nullptr;float*qry_dev=nullptr;float*dist_dev=nullptr;int*in...
KNN knn(k,row,col,filename); knn.auto_norm_data(); knn.get_error_rate(); return0; } makefile: target: g++ KNN_2.cc ./a.out 7 4000 8 input.txt cu: nvcc KNN.cu ./a.out 7 4000 8 input.txt 运行结果: 三、并行实现 并行实现的过程就是将没一个测试样本到N个训练样本的距离进行并...
地址:https://github.com/unlimblue/KNN_CUDA/tree/windows 输入命令: git clone --branch windows https://github.com/unlimblue/KNN_CUDA.git 编译与安装 编译前,使用管理员身份打开cmd,激活conda虚拟环境 conda activate xxx 激活后,需要安装一个包: pip install ninja# 若已安装可忽略 进入KNN_CUDA的目录后...
一旦knn_cuda库安装成功,你就可以在Python脚本中导入knn函数了。这可以通过以下代码实现: python from knn_cuda import knn 检查CUDA可用性: 由于knn_cuda依赖于CUDA进行加速计算,因此你需要确保CUDA在你的系统上可用。这通常涉及到安装NVIDIA的CUDA Toolkit,并确保你的NVIDIA GPU驱动程序是最新的。 在Python脚本中...
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基于CUDA的KNN并行优化毕业论文 学号：2013届本科生毕业论文 题目：基于CUDA的KNN算法并行优化 学院(系)：信息工程学院 专业年级：计算机092班 学生姓名：指导教师：合作指导教师：完成日期：2013年5月30日
- knn_cuda_texture : PASSED in 0.06296 seconds (averaged over 100 iterations) - knn_cublas : PASSED in 0.03112 seconds (averaged over 100 iterations) Specifications of the platform used: OS:Ubuntu 16.04.1 CPU:Intel Xeon E5-2630 @ 2.3 GHz, 24 cores ...
基于CUDA的数据挖掘KNN算法的改进
3、knn算法中的超参数 n_neighbors:knn算法中的K值,默认为5 weights:用于标识每个样本的近邻样本的权重,可选择"uniform",“distance” 或自定义权重。默认"uniform",所有最近邻样本权重都一样。如果是"distance",则权重和距离成反比例;如果样本的分布是比较成簇的,即各类样本都在相对分开的簇中时,我们用默认的"...
4 p. 基于P2P结构的kNN组查询算法 7 p. 基于双层网格索引的移动对象KNN查询算法 5 p. 基于双层网格索引的移动对象KNN查询算法 3 p. 基于位置敏感哈希的海量文本数据查询算法研究 5 p. 基于双层网格索引的移动对象KNN查询算法论文 5 p. 基于层次模型的kNN查询处理算法 5 p. 基于范围查询的移动对象快...