Python takeの例

コード例 #1

ファイル: test_gpuarray.py プロジェクト: inducer/pycuda

    def test_take(self):
        idx = gpuarray.arange(0, 10000, 2, dtype=np.uint32)
        for dtype in [np.float32, np.complex64]:
            a = gpuarray.arange(0, 600000, dtype=np.uint32).astype(dtype)
            a_host = a.get()
            result = gpuarray.take(a, idx)

            assert (a_host[idx.get()] == result.get()).all()

コード例 #2

ファイル: test_gpuarray.py プロジェクト: rutsky/pycuda

    def test_take(self):
        idx = gpuarray.arange(0, 10000, 2, dtype=np.uint32)
        for dtype in [np.float32, np.complex64]:
            a = gpuarray.arange(0, 600000, dtype=np.uint32).astype(dtype)
            a_host = a.get()
            result = gpuarray.take(a, idx)

            assert (a_host[idx.get()] == result.get()).all()

コード例 #3

 def unpermute(self, x):
     return gpuarray.take(x, self.old2new_fetch_indices)

コード例 #4

 def permute(self, x):
     return gpuarray.take(x, self.new2old_fetch_indices)

コード例 #5

ファイル: softmax_test.py プロジェクト: subhasis256/pythonn

scores = gpuarray.to_gpu((5 * np.random.randn(B, K)).astype(np.float32))
probs = gpuarray.to_gpu(np.random.rand(B, K).astype(np.float32))

maxscores = gpuarray.empty((B,), dtype=np.float32)
maxscoreids = gpuarray.empty((B,), dtype=np.uint32)
deltas = gpuarray.empty_like(scores)
sumdeltas = gpuarray.empty((B,), dtype=np.float32)

cpu_probs = np.empty((B, K), dtype=np.float32)
indices = np.random.randint(0, K, size=(N, B)).astype(np.uint32)
gpu_ind = gpuarray.empty((B,), dtype=np.uint32)
selected_probs = gpuarray.empty((B,), dtype=np.float32)

for i in range(10):
    gpu_ind.set(indices[i])
    gpuarray.take(probs, gpu_ind, out=selected_probs)
    utils.scalar_sub(selected_probs, 1.0, selected_probs)
    gpuarray.multi_put([selected_probs], gpu_ind, out=[probs])

#print probs

t1 = time.clock()

for i in range(N):
    # get the softmax probs first
    utils.max(scores, 1, maxscores, maxscoreids)
    utils.sub_matvec(scores, maxscores, 0, deltas)
    cumath.exp(deltas, out=deltas)
    scm.sum(deltas, 1, sumdeltas)
    utils.div_matvec(deltas, sumdeltas, 0, probs)
#    probs.get(cpu_probs)

コード例 #6

ファイル: test_gpuarray.py プロジェクト: spatel81/pycuda

 def test_take(self):
     idx = gpuarray.arange(0, 200000, 2, dtype=np.uint32)
     a = gpuarray.arange(0, 600000, 3, dtype=np.float32)
     result = gpuarray.take(a, idx)
     assert ((3 * idx).get() == result.get()).all()

コード例 #7

scores = gpuarray.to_gpu((5 * np.random.randn(B, K)).astype(np.float32))
probs = gpuarray.to_gpu(np.random.rand(B, K).astype(np.float32))

maxscores = gpuarray.empty((B, ), dtype=np.float32)
maxscoreids = gpuarray.empty((B, ), dtype=np.uint32)
deltas = gpuarray.empty_like(scores)
sumdeltas = gpuarray.empty((B, ), dtype=np.float32)

cpu_probs = np.empty((B, K), dtype=np.float32)
indices = np.random.randint(0, K, size=(N, B)).astype(np.uint32)
gpu_ind = gpuarray.empty((B, ), dtype=np.uint32)
selected_probs = gpuarray.empty((B, ), dtype=np.float32)

for i in range(10):
    gpu_ind.set(indices[i])
    gpuarray.take(probs, gpu_ind, out=selected_probs)
    utils.scalar_sub(selected_probs, 1.0, selected_probs)
    gpuarray.multi_put([selected_probs], gpu_ind, out=[probs])

#print probs

t1 = time.clock()

for i in range(N):
    # get the softmax probs first
    utils.max(scores, 1, maxscores, maxscoreids)
    utils.sub_matvec(scores, maxscores, 0, deltas)
    cumath.exp(deltas, out=deltas)
    scm.sum(deltas, 1, sumdeltas)
    utils.div_matvec(deltas, sumdeltas, 0, probs)
    #    probs.get(cpu_probs)

コード例 #8

ファイル: packeted.py プロジェクト: minrk/PyCUDA

 def unpermute(self, x):
     return gpuarray.take(x, self.old2new_fetch_indices)

コード例 #9

ファイル: packeted.py プロジェクト: minrk/PyCUDA

 def permute(self, x):
     return gpuarray.take(x, self.new2old_fetch_indices)

コード例 #10

ファイル: test_gpuarray.py プロジェクト: leifdenby/pycuda

 def test_take(self):
     idx = gpuarray.arange(0, 200000, 2, dtype=np.uint32)
     a = gpuarray.arange(0, 600000, 3, dtype=np.float32)
     result = gpuarray.take(a, idx)
     assert ((3*idx).get() == result.get()).all()