この記事はACCESS Advent Calendar 2016 23日目の記事です。 ですが、ACCESSとの関係は特になく、私の趣味の範囲の話です :) Chainerで、コードをざっと書いた後、GPU対応にしたい、ということは良くありますよね(多分) そこで、GPU対応していないコードをGPU対応する方法を説明します。 知識がほぼ無い状況から書き始めたので、わたしの作業メモになっていますが、何か参考までに。 とりあえず cuda.cupy 元のコードが以下のようにあるとします。(このサンプルコードは、はじめての深層学習プログラミング からの引用です。とても分かりやすい本なのでオススメです!) import numpy as np import chainer.functions as F import chainer.links as L from chainer import Va
お久しぶりです、@mktozkです。 2ヶ月くらいブログの更新をしてませんでした。 おちこんだりもしたけれど、私はげんきです。 さて、今日はディープラーニングのフレームワークであるChainerに含まれているCupyというライブラリについて話します。 ChainerはCupyを使って様々な計算をGPU (CUDA) で行っています。 今回はこのCupyを使って楽に色んな計算をGPUに投げることを目指します。 ディープラーニングの話は全くしません。 chainer.org この記事を読んだらわかること Cupyの使い方 CupyとNumpyの両方に対応したコードの簡単な書き方 この記事には書いてないこと CUDAカーネルの書き方と使い方 この記事で使用したコードはここかここから取得できます。 ちなみに、Chainerはv1.5.1です。 GPUは速い Cupyとは Cupyの導入 Cupyの
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