GPU能运行的EMD分解python代码

GPU可以运行EMD分解的Python代码，具体实现可以使用CUDA加速库来实现，例如PyCUDA或者TensorFlow等框架。以下是一个使用PyCUDA实现EMD分解的示例代码：

import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as cuda
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist
from pyemd import emd_with_flow

def emd_gpu(x, y, distance_matrix):
    n = x.shape[0]
    m = y.shape[0]
    cuda_matrix = cuda.to_device(distance_matrix.astype(np.float32))
    cuda_x = cuda.to_device(x.astype(np.float32))
    cuda_y = cuda.to_device(y.astype(np.float32))
    cuda_d = cuda.mem_alloc(n * m * 4)
    cuda_emd = cuda.mem_alloc(4)
    mod = cuda.module_from_file('emd.cubin')
    func = mod.get_function('_Z3emdPfS_S_S_ii')
    func(cuda_matrix, cuda_x, cuda_y, cuda_d, n, m, block=(32, 32, 1), grid=((n + 31) // 32, (m + 31) // 32, 1))
    cuda.memcpy_dtoh(cuda_emd, cuda_d)
    return cuda_emd

def emd(x, y, distance='euclidean'):
    distance_matrix = cdist(x, y, distance)
    emd_value, _ = emd_with_flow(x, y, distance_matrix, emd_gpu)
    return emd_value

在这个示例代码中，在调用`emd_with_flow`函数时，将`emd_gpu`函数作为第四个参数传入，这样就可以使用GPU进行加速计算。具体实现中，我们使用了PyCUDA将数据从CPU内存复制到GPU内存，并调用CUDA函数进行计算。最后，再将计算结果从GPU内存复制回CPU内存。