下面小编就为大家带来一篇使用Python写CUDA程序的方法。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

该项目已停止维护！！！ 这个玩意是本科时候一门考查课的大作业，基本全是瞎写的，那时啥都不知道，API各种不会用，所以很多地方的实现都是十分不恰当的。而且模型也图省事选了最简单的模型，既是代码层面还是学术论文都没有太大参考价值。 另外，由于没有数据的使用授权，我不能将数据集公开，请谅解 基于LSTM的中文问答系统 本项目通过建立双向长短期记忆网络模型，实现了在多个句子中找到给定问题的答案所在的句子这一功能。在使用了互联网第三方资源的替代下，用training.data中的数据训练得到的模型对dev

最近将Pytorch程序迁移到GPU上去的一些工作和思考 环境：Ubuntu 16.04.3 Python版本：3.5.2 Pytorch版本：0.4.0 0. 序言 大家知道，在深度学习中使用GPU来对模型进行训练是可以通过并行化其计算来提高运行效率，这里就不多谈了。 最近申请到了实验室的服务器来跑程序，成功将我简陋的程序改成了“高大上”GPU版本。 看到网上总体来说少了很多介绍，这里决定将我的一些思考和工作记录下来。 1. 如何进行迁移 由于我使用的是Pytorch写的模型，网上给出了一个非

使用Python写CUDA程序有两种方式： * Numba * PyCUDA numbapro现在已经不推荐使用了，功能被拆分并分别被集成到accelerate和Numba了。 例子 numba Numba通过及时编译机制（JIT）优化Python代码，Numba可以针对本机的硬件环境进行优化，同时支持CPU和GPU的优化，并且可以和Numpy集成，使Python代码可以在GPU上运行，只需在函数上方加上相关的指令标记， 如下所示： import numpy as np from tim