文件名称:
机器学习加速利器jax，让numpy加速30倍
开发工具:
文件大小: 48kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-22
详细说明：jax.numpy是CPU、GPU和TPU上的numpy，具有出色的自动差异化功能，可用于高性能机器学习研究。
我今天就来试一试到底多快。我在同一台bu带gpu的机器上进行试验
首先我们得安装jax
pip install jax jaxlib
先试一下原生的numpy
import numpy as np
import time
x = np.random.random([5000, 5000]).astype(np.float32)
try:
st=time.time()
y=np.matmul(x, x)
except Exception:
print("e
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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