mxnet GPU加速计算
【摘要】
#coding:utf-8'''NDArray在GPU上计算''' from mxnet import ndfrom mxnet.gluon import nnimport mxnet as mx a = nd.array([1,2,3],ctx=mx.gpu())b = nd.zeros((3,2),ctx=mx.gpu())x = nd.array([1,...
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#coding:utf-8
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'''
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NDArray在GPU上计算
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'''
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from mxnet import nd
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from mxnet.gluon import nn
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import mxnet as mx
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a = nd.array([1,2,3],ctx=mx.gpu())
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b = nd.zeros((3,2),ctx=mx.gpu())
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x = nd.array([1,2,3])
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y = x.copyto(mx.gpu())
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z = x.as_in_context(mx.gpu())
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print('a = ',a)
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print('b = ',b)
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print('x = ',x)
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print('y = ',y)
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print('z = ',z)
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# Gluon的GPU计算
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net = nn.Sequential()
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net.add(nn.Dense(1))
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net.initialize(ctx = mx.gpu())
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data = nd.random.uniform(shape=(3,2),ctx=mx.gpu())
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print(net(data))
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# 模型的参数也储存在GPU上
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print(net[0].weight.data())
文章来源: blog.csdn.net,作者:网奇,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:blog.csdn.net/jacke121/article/details/115410584
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