Cuda round

时间: 2024-08-12 22:08:13 浏览: 82
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由NVIDIA公司开发的一种并行计算平台和编程模型,专为GPU(Graphics Processing Unit)设计。CUDA允许程序员编写能在GPU上执行的高性能并行代码,以加速原本可能在CPU上运行的计算密集型任务。 1. CUDA的核心概念:CUDA将CPU称为主机(Host),GPU称为设备(Device)。程序通常在CPU上编写,并通过CUDA API(如cuBLAS, cuFFT等)将计算任务 Offload到GPU,利用其数千个核心同时处理数据的能力。 2. CUDA的数据类型和内存模型:CUDA支持标准C/C++的数据类型,并有专门针对GPU设计的线程块(Thread Block)和网格(Grid)模型,以及共享内存(Shared Memory)和全局内存(Global Memory)。 3. GPU编程模型:CUDA使用C或CUDA C++进行编程,主要概念包括线程、block、grid、kernel(在GPU上执行的函数)、以及同步和互斥机制(如__syncthreads()和mutexes)。
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Arith.round

根据提供的引用内容中,没有包括Arith.round函数的具体信息。因此,无法提供关于Arith.round函数的详细说明。请提供更多关于Arith.round函数的信息,以便我能够更好地回答您的问题。<span class="em">1</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [math_ptx:为各种 CUDA 数学函数自动生成 PTX 文件](https://download.csdn.net/download/weixin_42099814/19781581)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

cuda四舍五入取整

在CUDA中,可以使用`round()`函数来进行四舍五入取整操作。`round()`函数是一个内置的数学函数,它接受一个浮点数作为输入,并返回最接近该浮点数的整数值。 以下是使用`round()`函数进行四舍五入取整的示例代码: ```cuda #include <stdio.h> #include <math.h> __global__ void roundKernel(float* input, int* output, int size) { int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if (tid < size) { output[tid] = round(input[tid]); } } int main() { int size = 10; float input[size] = {1.2, 2.7, 3.5, 4.9, 5.1, 6.8, 7.3, 8.6, 9.2, 10.7}; float* d_input; int* d_output; cudaMalloc((void**)&d_input, size * sizeof(float)); cudaMalloc((void**)&d_output, size * sizeof(int)); cudaMemcpy(d_input, input, size * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice); int blockSize = 256; int gridSize = (size + blockSize - 1) / blockSize; roundKernel<<<gridSize, blockSize>>>(d_input, d_output, size); int output[size]; cudaMemcpy(output, d_output, size * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost); for (int i = 0; i < size; i++) { printf("%.1f -> %d\n", input[i], output[i]); } cudaFree(d_input); cudaFree(d_output); return 0; } ``` 在上述示例代码中,我们首先定义了一个`roundKernel`函数,该函数接受一个浮点数数组作为输入,并使用`round()`函数对每个元素进行四舍五入取整操作,将结果保存到一个整数数组中。 然后,在主函数中,我们定义了一个大小为10的浮点数数组`input`,并将其拷贝到CUDA设备内存中。接着,我们调用`roundKernel`函数来进行四舍五入取整操作,并将结果拷贝回主机内存。最后,我们遍历整数数组,并打印每个元素的原始值和取整后的值。 希望以上解答对您有帮助!如果您还有其他问题,请随时提问。

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解释这段话class GRUModel(nn.Module): def init(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers, dropout=0.5): super(GRUModel, self).init() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.gru = nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True, dropout=dropout) self.attention = Attention(hidden_size) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) self.fc1=nn.Linear(hidden_size,256) self.fc2=nn.Linear(256,1)#这两句是加的 self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) out, hidden = self.gru(x, h0) out, attention_weights = self.attention(hidden[-1], out) out = self.dropout(out) out = self.fc(out) return out def fit(epoch, model, trainloader, testloader): total = 0 running_loss = 0 train_bar = tqdm(train_dl) # 形成进度条(自己加的) model.train() #告诉模型处于训练状态,dropout层发挥作用 for x, y in trainloader: if torch.cuda.is_available(): x, y = x.to('cuda'), y.to('cuda') y_pred = model(x) #y的预测值 loss = loss_fn(y_pred, y) #计算损失,将预测值与真实值传进去,自动计算 optimizer.zero_grad() #将之前的梯度清零 loss.backward() #根据损失计算梯度,进行一次反向传播。 optimizer.step() #根据梯度进行优化 with torch.no_grad(): total += y.size(0) running_loss += loss.item() #计算所有批次的损失之和 exp_lr_scheduler.step() epoch_loss = running_loss / len(trainloader.dataset) test_total = 0 test_running_loss = 0 model.eval() #告诉模型处于预测状态,dropout层不发挥作用 with torch.no_grad(): for x, y in testloader: if torch.cuda.is_available(): x, y = x.to('cuda'), y.to('cuda') y_pred = model(x) loss = loss_fn(y_pred, y) test_total += y.size(0) test_running_loss += loss.item() epoch_test_loss = test_running_loss / len(testloader.dataset) print('epoch: ', epoch, #迭代次数 'loss: ', round(epoch_loss, 6), #保留小数点3位数 'test_loss: ', round(epoch_test_loss, 4) ) return epoch_loss,epoch_test_loss

def train(epoch, tloaders, tasks, net, args, optimizer, list_criterion=None): print('\nEpoch: %d' % epoch) # print('...................',tasks) net.train() batch_time = AverageMeter() data_time = AverageMeter() losses = [AverageMeter() for i in tasks] top1 = [AverageMeter() for i in tasks] end = time.time() loaders = [tloaders[i] for i in tasks] min_len_loader = np.min([len(i) for i in loaders]) train_iter = [iter(i) for i in loaders] for batch_idx in range(min_len_loader*len(tasks)): config_task.first_batch = (batch_idx == 0) # Round robin process of the tasks 任务的轮循进程 current_task_index = batch_idx % len(tasks) inputs, targets = (train_iter[current_task_index]).next() config_task.task = tasks[current_task_index] # measure data loading time data_time.update(time.time() - end) if args.use_cuda: inputs, targets = inputs.cuda(), targets.cuda() optimizer.zero_grad() inputs, targets = Variable(inputs), Variable(targets) outputs = net(inputs) # net_graph = make_dot(outputs) # net_graph.render(filename='net.dot') loss = args.criterion(outputs, targets) # measure accuracy and record loss (losses[current_task_index]).update(loss.data, targets.size(0)) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) correct = predicted.eq(targets.data).cpu().sum() correct = correct.numpy() (top1[current_task_index]).update(correct*100./targets.size(0), targets.size(0)) # apply gradients loss.backward() optimizer.step() # measure elapsed time测量运行时间 batch_time.update(time.time() - end) end = time.time() if batch_idx % 5 == 0: print('Epoch: [{0}][{1}/{2}]\t' 'Time {batch_time.val:.3f} ({batch_time.avg:.3f})\t' 'Data {data_time.val:.3f} ({data_time.avg:.3f})\t'.format( epoch, batch_idx, min_len_loader*len(tasks), batch_time=batch_time, data_time=data_time)) for i in range(len(tasks)): print('Task {0} : Loss {loss.val:.4f} ({loss.avg:.4f})\t' 'Acc {top1.val:.3f} ({top1.avg:.3f})'.format(tasks[i], loss=losses[i], top1=top1[i])) return [top1[i].avg for i in range(len(tasks))], [losses[i].avg for i in range(len(tasks))]

import cv2 import torch import argparse from pathlib import Path from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.torch_utils import select_device # 定义命令行参数 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--source', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/runs/detect/exp2/test1.mp4', help='视频文件路径') parser.add_argument('--weights', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/best.pt', help='YOLOv5 模型权重文件路径') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='预测置信度阈值') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS 的 IoU 阈值') parser.add_argument('--device', default='0', help='使用的 GPU 编号,或者 -1 表示使用 CPU') args = parser.parse_args() # 加载 YOLOv5 模型 device = select_device(args.device) model = attempt_load(args.weights, device=device).to(device).eval() # 加载视频 vid_path = args.source vid_name = Path(vid_path).stem vid_writer = None if vid_path != '0': vid_cap = cv2.VideoCapture(vid_path) else: vid_cap = cv2.VideoCapture(0) assert vid_cap.isOpened(), f'无法打开视频:{vid_path}' # 视频帧循环 while True: # 读取一帧 ret, frame = vid_cap.read() if not ret: break # 对图像进行目标检测 img = torch.from_numpy(frame).to(device) img = img.permute(2, 0, 1).float().unsqueeze(0) / 255.0 pred = model(img)[0] pred = non_max_suppression(pred, args.conf_thres, args.iou_thres, classes=None, agnostic=False) # 处理检测结果 boxes = [] for i, det in enumerate(pred): if len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round() for xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}' boxes.append((int(xyxy[0]), int(xyxy[1]), int(xyxy[2]), int(xyxy[3]), label)) # 绘制矩形框 if len(boxes) > 0: for box in boxes: x1, y1, x2, y2, label = box cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) # 显示帧 cv2.imshow(vid_name, frame) # 写入输出视频 if vid_writer is None: fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('mp4v') vid_writer = cv2.VideoWriter(f'{vid_name}_output.mp4', fourcc, 30, (frame.shape[1], frame.shape[0]), True) vid_writer.write(frame) # 按下 q 键退出 if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break # 释放资源 vid_cap.release() if vid_writer is not None: vid_writer.release() cv2.destroyAllWindows(),请指出这段代码的错误

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