import pycuda.autoinit import pycuda.gpuarray as gpuarray # 创建一个NumPy数组 a = np.array([1, 2, 3]) #将NumPy数组转换为GPUArray对象 a_gpu = gpuarray.to_gpu(a) 复制代码 编写CUDA内核函数:使用PyCUDA可以编写CUDA内核函数,这些函数在GPU上运行。 from pycuda.compiler import SourceModule # 编...
需要借助中间库 dlpack，三者关系是：cupy.array<–>Dlpack.Tensor<–>torch.Tensor from cupy.core.d...
# numpy.uint8 -> cupy.float32 t_img = cp.asarray(img, cp.float32) # 转置(cupy层面) m_img = t_img.transpose((2, 0, 1)) # 图像正则化 n_img = gpu_transform(m_img) # 组成 batch data batch_input[index, :] = n_img # cupy.ndarray -> torch.cuda.FloatTensor batch_data = f...
array(self.poses[seq_idx][to_scan_idx]) num_points = point_cloud.shape[0] trans_mat = np.linalg.inv(to_pose) @ from_pose point_cloud_homo = np.hstack((point_cloud[:, :3], np.ones(num_points).reshape(-1, 1))).T time_start = time.time() point_cloud_trans = (trans_mat...
a_gpu = gpuarray.to_gpu(numpy.random.randn(4,4).astype(numpy.float32)) 1. 2. CUDA结构体 固定长度 首先在C代码中定义CUDA结构体,如果结构体中的数据是固定长度的,比如就只有几个标量,那么可以直接定义C结构体并定义数据变量,如下所示 ...
copy_to_host() print (np.sum(square_array-square_array_cuda)) 这个案例主要是通过numba的cuda.jit这一装饰器来实现的GPU加速,在这个装饰器下的函数可以使用CUDA的语法,目前来看应该是最Pythonic的CUDA实现方案,相比于pycuda来说。这个被CUDA装饰的函数,只是将矩阵的每一个元素跟自身相乘,也就是取了一个...
numpy 里的 array”，原因很简单，PyTorch 需要他们的数组支持一些额外的操作，比如 to cuda、hook、...
(1)np.array()可以直接传输列表或者传输range对象 size和shape 是numpy中的函数,. size 计算矩阵中所有元素的个数; .shape ()返回维度值(元组类型的);也可以用len返回列表大小 (2)np.arrange() 和np.array(range(,,))的效果是一样的 2 .tolist() ...
System Information OpenCV python version: 4.7.0.72 with OpenCV 87331ca built with Cuda 11.8 Operating System / Platform: Ubuntu 22.04 Python version: 3.10.8 Detailed description Trying to upload a float16 NumPy array to a GpuMat gives an...
y = torch.from_numpy(x).to("cuda") 注意,当使用锁页内存(pytorch 中数据加载器的锁页内存 pinned memory)的方式加载数据时,数据放入 GPU 的时候,应该把 non_blocking=True,这样能够缩减访问时间,加快训练。 iftorch.cuda.is_available(): y = torch.from_numpy(x).to("cuda", non_blocking=True)...