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...
(写在开头:找到你Anaconda3\envs\(你的环境名)\Lib\site-packages\knn_cuda\csrc\_ext\knn中的一个lock的文件,删掉即可) 解决方法就是通过debug一步步确定问题所在,最直观的就是代码一直卡在from knn_cuda import KNN的语句,然后打断点依次进入,最后发现是在cpp_extension.py的文件中的if baton.try_acquire()...
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进入KNN_CUDA的目录后,执行下面的命令: make 结果如下图所示: 看到这样的结果,代表成功编译 输入以下命令进行安装: make install 当出现下图信息时,代表已经成功安装KNN_CUDA 自此,Windows环境下的KNN_CUDA安装过程如上所示。 如果严格按照我的步骤,一般是不会报错的!! 编辑于 2022-11-12 00:38・IP 属地湖北...
导入knn函数: 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。
KNN_CUDA ref:kNN-CUDA ref:pytorch knn cuda author:sli@mail.bnu.edu.cn Modifications Aten support pytorch v1.0+ support pytorch c++ extention dim = 5 k = 100 ref = 224 query = 224 Intel(R) Core(TM) i7-7700HQ CPU @ 2.80GHz
之前写了两篇文章一个是KNN算法的C++串行实现,另一个是CUDA计算向量的欧氏距离。那么这篇文章就可以说是前两篇文章的一个简单的整合。在看这篇文章之前可以先阅读前两篇文章。 一、生成数据集 现在需要生成一个N个D维的数据,没在一组数据都有一个类标,这个类标根据第一维的正负来进行标识样本数据的类标:Posi...
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
基于CUDA的数据挖掘KNN算法的改进
knn_cuda_texturecomputes the k-NN using the GPU texture memory for storing the reference points and the GPU global memory for storing other arrays. Using a texture usually speeds-up the computations compared to the first approach. However, due to a size constraint of the texture structures in...