学习了这么多的CUDA基础知识,找一个规模适中的案例来看看应用效果,基于cuda进行knn加速。 1 KNN概述 最近邻法(k-nn算法,K-近邻算法)是一种用于分类和回归的非参数统计方法,由美国统计学家伊芙琳·费克斯和小约瑟夫·霍奇斯于1951年首次提出,后来由托马斯·寇弗扩展。在这两种情况下,输入包含特征空间中的k个最接近的训练样本
(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()...
在KNN_CUDA文件夹下面打开makefile,把copr那一句用#注释掉,然后在这个链接: github.com/ninja-build/ 下载Windows对应的ninja,我下载的1.11.0,解压缩以后八ninja.exe放在 C:\Windows\System32\bin 或者(C:\Windows\System32)目录下再添加到系统变量path就好了 02-20· 陕西 回复喜欢 MCWDX 一样的报错...
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。
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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
git clone https://github.com/chrischoy/knn_cuda.git cd knn_cuda Modify theMakefile.configfile to setPYTHON_INCLUDE,PYTHON_LIB,CUDA_DIRcorrectly. By default, The variables are set to the default python and CUDA installation directories.
基于CUDA的数据挖掘KNN算法的改进
利用了数据 存储与访问优化和线程执行优化,提高了 GPU 的寄存器利用率,降低了数据获取延迟;在计算过程 中利用了粒子群算法在训练集中进行随机搜索,从而在搜索 K 近邻的过程中排除了大量不成文的 K 近邻向量,从而提高了 KNN 算法的精确度和计算速率。经过实验,基于统一设备计算架构(CUDA) 的 KNN 算法并行相比传统...
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...