请给一个在julia 深度学习里运行cuda的例子
时间: 2024-05-12 20:19:48 浏览: 13
以下是一个简单的例子,展示如何在Julia中使用CUDA运行深度学习代码:
```julia
using Flux
using CuArrays
# 首先,设置使用的设备
if has_cuda()
device = gpu
else
device = cpu
end
# 定义一个简单的神经网络
model = Chain(
Dense(784, 32, relu),
Dense(32, 10),
softmax
)
# 加载MNIST数据集
imgs = Flux.Data.MNIST.images()
labels = Flux.Data.MNIST.labels()
# 将数据集转换为CUDA数组
imgs = CuArray.(reshape(Float32.(hcat(imgs...)), 28*28, :))
labels = CuArray(Float32.(onehotbatch(labels, 0:9)))
# 将模型和数据集放到指定的设备上
model = model |> device
imgs = imgs |> device
labels = labels |> device
# 定义损失函数和优化器
loss(x, y) = Flux.crossentropy(model(x), y)
opt = Flux.Optimiser(ADAM(0.01), params(model))
# 训练模型
Flux.train!((x,y) -> loss(x,y), zip(imgs, labels), opt)
```
在上面的代码中,首先检查是否存在CUDA设备,如果存在就将其设置为默认设备,否则使用CPU。然后定义了一个简单的神经网络模型,并加载了MNIST数据集。接着,将数据集转换为CUDA数组,并将模型和数据集放到指定的设备上。最后,定义了损失函数和优化器,并使用`Flux.train!`函数训练模型。在训练过程中,所有的计算都将在CUDA设备上执行,从而加速模型训练。