return input_array else: raise ValueError(f"Unsupported target type '{target_type}' for CuPy array.") elif isinstance(input_array, np.ndarray): #从 NumPy 转换 if target_type == 'cupy': if device: with cp.cuda.Device(device[-1]): res = cp.asarray(input_array) else: res = cp.as...
importnumpyasnpimportcupyascp# 创建一个 NumPy 数组x_np=np.array([1,2,3,4])# 创建一个 NumPy 数组# 将 NumPy 数组转换为 CuPy 数组x_cp=cp.asarray(x_np)# 将 NumPy 数组转换为 CuPy 数组print(x_cp)# 输出: [1 2 3 4]# 将 CuPy 数组转换为 NumPy 数组x_np_from_cp=cp.asnumpy(x_cp...
在此期间,当 GPU 对相同的数组子集进行重叠访问时,cuPyNumeric 执行必要的通信。 在本节中,我们将使用 stencil 示例展示 cuPyNumeric 如何并行执行 NumPy 运算。 从计算平均值的语句中提取表达式center + north。为了在多个 GPU 上并行执行此运算,cuPyNumeric 通过以下方式在 GPU 上划分center和north数组...
importnumpyasnp# 导入numpy库importcupyascp# 导入cupy库 1. 2. 步骤3: 创建Numpy数组 接下来,我们可以在CPU上创建一个Numpy数组。例如,我们创建一个2D数组: AI检测代码解析 # 创建一个2D Numpy数组cpu_array=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print("CPU Array:\n",cpu_array) ...
NumPy 包含array类和matrix类。array类旨在为许多种数值计算提供通用的 n 维数组,而matrix类旨在特定的线性代数计算。实际上,这两者之间只有少数几个关键的区别。 运算符*和@,函数dot()和multiply(): 对于array,*表示逐元素相乘,而**@表示矩阵乘法**;它们有关联的函数multiply()和dot()。(在 Python 3.5 之前...
importnumpyasnpimportthreadingdefcompute_mean(array):# 释放 GILnp.core._rational.arithmetic._begin_threads()# 进行计算result=np.mean(array)# 计算数组的均值# 重新获取 GILnp.core._rational.arithmetic._end_threads()returnresult# 创建一个大数组data=np.random.rand(10000000)# 创建多个线程threads=[]...
CuPy acts as a drop-in replacement to run existing NumPy/SciPy code on NVIDIA CUDA or AMD ROCm platforms. >>> import cupy as cp >>> x = cp.arange(6).reshape(2, 3).astype('f') >>> x array([[ 0., 1., 2.], [ 3., 4., 5.]], dtype=float32) >>> x.sum(axis=1) ...
NumPy可以与一些库(如CuPy)结合,实现在GPU上的加速计算,从而进一步提高计算性能。 importnumpyasnpimportcupyascp# 使用CuPy在GPU上进行加速计算array_cpu=np.random.rand(1000,1000)array_gpu=cp.asarray(array_cpu)result_gpu=cp.sqrt(array_gpu)result_cpu=cp.asnumpy(result_gpu)print(result_cpu) ...
‘array’或‘matrix’?我应该使用哪一个? 从历史角度来看,NumPy 提供了一个特殊的矩阵类型* np.matrix,它是 ndarray 的子类,可以进行二进制运算和线性代数运算。你可能会在一些现有代码中看到它的使用,而不是np.array*。那么,应该使用哪一个? 简短回答 ...
numpy_data = cp.asnumpy(cupy_data) #numpy->cupy cupy_data = cp.asarray(numpy_data) cupy与pytorch互转 需要借助中间库 dlpack,三者关系是:cupy.array<–>Dlpack.Tensor<–>torch.Tensor from cupy.core.dlpack import toDlpack from cupy.core.dlpack import fromDlpack from torch.utils.dlpack import t...