Skip to content
项目
群组
代码片段
帮助
当前项目
正在载入...
登录 / 注册
切换导航面板
P
pytensor
项目
项目
详情
活动
周期分析
仓库
仓库
文件
提交
分支
标签
贡献者
图表
比较
统计图
议题
0
议题
0
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
0
合并请求
0
CI / CD
CI / CD
流水线
作业
日程
统计图
Wiki
Wiki
代码片段
代码片段
成员
成员
折叠边栏
关闭边栏
活动
图像
聊天
创建新问题
作业
提交
问题看板
Open sidebar
testgroup
pytensor
Commits
47d6d18d
提交
47d6d18d
authored
3月 20, 2015
作者:
Pascal Lamblin
提交者:
Caglar
3月 26, 2015
浏览文件
操作
浏览文件
下载
电子邮件补丁
差异文件
Flip the transpose switch to avoid confusion
上级
3b8cde2b
显示空白字符变更
内嵌
并排
正在显示
1 个修改的文件
包含
10 行增加
和
6 行删除
+10
-6
cula.py
theano/sandbox/cuda/cula.py
+10
-6
没有找到文件。
theano/sandbox/cuda/cula.py
浏览文件 @
47d6d18d
...
@@ -22,12 +22,9 @@ class GpuSolve(GpuOp):
...
@@ -22,12 +22,9 @@ class GpuSolve(GpuOp):
CULA GPU solver OP.
CULA GPU solver OP.
trans: Whether to take the transpose of the input matrix
trans: Whether to take the transpose of the input matrix
or not. By default, we will take the transpose of the
or not.
input matrix, before feeding it into the Op. That is
mainly, because that CULA requires inputs to be in Fortran
order.
"""
"""
def
__init__
(
self
,
trans
=
'
T
'
):
def
__init__
(
self
,
trans
=
'
N
'
):
self
.
trans
=
trans
self
.
trans
=
trans
super
(
GpuSolve
,
self
)
.
__init__
()
super
(
GpuSolve
,
self
)
.
__init__
()
...
@@ -75,7 +72,14 @@ class GpuSolve(GpuOp):
...
@@ -75,7 +72,14 @@ class GpuSolve(GpuOp):
# Solution vectors
# Solution vectors
b
=
inputs
[
1
][
0
]
b
=
inputs
[
1
][
0
]
# A is not explicitly converted between C and F order, instead we
# switch the "transpose" flag
if
self
.
trans
in
(
'T'
,
'C'
):
trans
=
'N'
else
:
trans
=
'T'
# Convert b to F-order from c-order.
b_cpy
=
dimshuffle
(
b
,
(
1
,
0
))
.
reshape
((
b
.
shape
[
0
],
b
.
shape
[
1
]))
b_cpy
=
dimshuffle
(
b
,
(
1
,
0
))
.
reshape
((
b
.
shape
[
0
],
b
.
shape
[
1
]))
# This copy forces allocation of a new C-contiguous buffer
# This copy forces allocation of a new C-contiguous buffer
...
@@ -118,7 +122,7 @@ class GpuSolve(GpuOp):
...
@@ -118,7 +122,7 @@ class GpuSolve(GpuOp):
cula
.
culaDeviceSgels
(
trans
,
n
,
l
,
m
,
A_ptr
,
lda
,
b_ptr
,
ldb
)
cula
.
culaDeviceSgels
(
trans
,
n
,
l
,
m
,
A_ptr
,
lda
,
b_ptr
,
ldb
)
return
A_
,
b_
return
A_
,
b_
A_pycuda
,
b_pycuda
=
cula_gpu_solve
(
A_pycuda
,
b_pycuda
,
self
.
trans
)
A_pycuda
,
b_pycuda
=
cula_gpu_solve
(
A_pycuda
,
b_pycuda
,
trans
)
#Convert b to F-order from c-order and assign it to output:
#Convert b to F-order from c-order and assign it to output:
b_cpy
=
b_cpy
.
reshape
(
b
.
shape
[::
-
1
])
b_cpy
=
b_cpy
.
reshape
(
b
.
shape
[::
-
1
])
...
...
编写
预览
Markdown
格式
0%
重试
或
添加新文件
添加附件
取消
您添加了
0
人
到此讨论。请谨慎行事。
请先完成此评论的编辑!
取消
请
注册
或者
登录
后发表评论