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CUDAは並列計算プラットフォームであり、Nvidia GPU(Graphics Processing Units)向けのプログラミングモデルです。CUDAは様々なプログラミング言語、ライブラリ、APIを通してNvidiaにインターフェイスを提供します。

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

PyTorch

PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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pytorchのtensor計算の高速化について

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CUDAは並列計算プラットフォームであり、Nvidia GPU(Graphics Processing Units)向けのプログラミングモデルです。CUDAは様々なプログラミング言語、ライブラリ、APIを通してNvidiaにインターフェイスを提供します。

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投稿2023/01/25 10:53

編集2023/01/25 11:04

前提

pytorchのtensorの取り扱いについて
GPUを用いたpytorch tensorの計算(下記スクリプト)について高速に動作させたいです。

実現したいこと

下記スクリプトの高速化を行いたいです。
任意のインデックスiについて a[i],b[i]のペアが、ref_listの0行目と1行目にあるか探索し、ref_listの2行目の値をcに格納する

import torch
import numpy as np
import time
t0=time.time()

a = torch.tensor([1,1,2,1,1,2], device=torch.device('cuda:0'))
b = torch.tensor([2,2,1,1,1,2], device=torch.device('cuda:0'))
ref_list=torch.tensor([[1,1,0.1],[1,2,0.2],[2,2,0.3]],device=torch.device('cuda:0'))

c=torch.empty(6,device=torch.device('cuda:0'))

for pair1,pair2,val in ref_list:
idx=[i for i,(a_,b_) in enumerate(zip(a,b)) if ((a_==pair1) and (b_==pair2)) or ((a_==pair2) and (b_==pair1)) ]
c[idx]=val
print(time.time()-t0)

発生している問題・エラーメッセージ

ネットで調べながら上記スクリプトを自作しました。さらに高速なアルゴリズムがあればお伺いさせてください。
実際の実装はaとbの長さが数十万に及びますので、できるだけ早く動作させたいと考えております。

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