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我想把张量从Pytorch传递给CuPy，然后再传递回来做一些Pytorch中没有的操作。将它们安装在一起的推荐方式是什么？我也更喜欢使用conda来安装cupy。然而，CuPy installation instructions (位于底部)。那么，如何确保Pytorch和CuPy使用相同的cuda版本，以及CuDNN、NVCC等？或者我不应该使用conda来安装cupy？
浏览 47修改于2021-01-05得票数 0
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在通过"pip install cupy -cupy 110“安装cupy之后，我在python3中尝试了这样的方法：然而，它失败了：
$ python3 Python3.8.10将cupy导入为cp回溯(最近一次调用)："/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/cupy/init.py"，第18行，从导入_core # NOQ
浏览 9提问于2022-03-25得票数 0
_nanstd()
cupy/core/reduction.pxi in cupy.core._kernel.
浏览 2提问于2019-12-05得票数 0
我目前正在尝试弄清楚如何有效地使用CuPy streams。下面的代码通过重复的矩阵乘法计算矩阵的幂。我希望下面的代码将大部分时间花在同步行上，但它似乎大部分时间都花在matmul行上。这是CuPy中的一个错误，还是我错误地使用了CuPy流？ #!import sys compute_stream = cupy.cuda.stream.Stream(non_blocking=True)
浏览 37提问于2020-10-29得票数 1
但是当我使用cupy.einsum()方法时，我遇到了一个问题，我在Numpy中使用了相同的语法，没有任何错误。但是当使用Cupy时，它给了我一个错误。但是，当我用Cupy编写相同的代码时A = cp.random.randn(2,3,10)C = cp.einsum跟踪(最近一次调用)：文件"
浏览 2修改于2020-09-24得票数 0
如何将定义的函数应用于cupy.array而不是np.vectorize？类似的功能在cupy中已经实现了吗？在原始代码中，函数numpy.vectorize用于将定义的函数应用于np.array。但是，相同的函数还没有在CuPy中实现。accumulate
dvi[i,:,:] = dvi[i-1,:,:] + f(tmean[i,:,:],paras[0],pa
浏览 4修改于2019-11-27得票数 2
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# NOQAcupy/core/_routines_manipulation.pyx ininit cupy.core._routines_indexing()cupy&#x
浏览 5修改于2020-11-02得票数 0
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我试着通过pip安装cupy安装cupy。python/wheelhouse/avx2,
/cvmfs/soft.computecanada.ca/custom/python/wheelhouse/generic Collecting cupy/files.pythonhosted.org/packages/38/14/ddb1a13f77a50d721814e28181ae90e0d57c3f8d4fa
浏览 2提问于2018-04-24得票数 0
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用于编写在cuSPARSE实例上工作的自定义(按元素或原始)内核的API是什么？如果我想编写一个可以将cupyx.scipy.sparse.csr_matrix实例作为参数的内核，那么底层的CUDA代码需要使用哪些参数？
浏览 9提问于2022-09-05得票数 0
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我正在尝试获取cupy来使用文档中的convolve。>>> import cupy as cp>>> cp.convolve(b, cp.ones(3), 'same') / 3' has no attribute 'convolve'
浏览 2提问于2020-09-04得票数 0
Building wheels for collected packages: cupy ERROR:/core/_dtype.cpp -o build/temp.linux-x86_64-3.6/cupy/core/_dtype.o
cupy/core/_dtype.cpp:41:10:Running setup.py clean f
浏览 18提问于2020-03-27得票数 3
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我在python2.7.11中有一个使用chainer和cupy的项目。将Chainer的版本从1.22更新到4.1.0后，我不能使用cupyTraceback (most recent call last):Building wheels for collected packages: cupy
Running setup.py bdi
浏览 0修改于2018-11-16得票数 3
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最近，我在tx2上安装了CUDA10.0和cupy。我在一篇文章中读到，它说cupy比numpy快10倍。： ### Numpy and CPUx_cpu = np.ones((100,100,100))print(e - s)
### CuPyNumpy只花了0.00273，而Cupy花了0.6795。是什么让cupy变得这么慢。我通过以下方式安装了cupy： sudo pip3 install cupy</e
浏览 32提问于2019-12-31得票数 0
我看到了一些@cupy.fuse演示，这对于使用Numpy语法的GPU编程来说是一个奇迹。cupy的主要问题是，像a这样的每个操作都是一个完整的内核启动，然后是免费内核。(这就是为什么人们最好使用numba @jit)
cupy.fuse是否会积极地内联应用装饰器的函数中调用的任何python函数，从而
浏览 2修改于2018-12-05得票数 3
我刚刚用conda conda install -c anaconda cupy在Win-10上安装了cupy v-6，安装进行得很顺利，我的cuda版本是10.1，Python3.7.4，打印dir结果：
['__builtins__', '__cached__',, '__package__',
浏览 0修改于2020-04-12得票数 2
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考虑使用cupy进行模拟的类中使用多处理的简化示例。这部分obj.simulate() File "cupy/cuda/memory.pyx", line 698, in cupy.cuda.memory.alloc
File "cupy/cuda/memory.pyxFile "cupy/cuda
浏览 13修改于2022-03-17得票数 0
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我正在寻找一个支持轴选项的numpy.unique()的图形处理器CuPy对应物。x = cp.array([[1,2,3,4], [4,5,6,7], [1,2,3,4np.unique(cp.asnumpy(x), axis=0)
print('The 2D
浏览 23提问于2019-11-01得票数 0
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例如，以下代码：arr = cp.random.normal(0, 1, 16000)%timeit arr > 0.46.71 µs ± 373 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
4.42 µs
浏览 1修改于2020-05-03得票数 0
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