小编Ste*_*onà的帖子
Python numpy数组numpy数组
我在创建一个numpy数组的numpy数组时遇到了问题.我会在循环中创建它:
a=np.array([])
while(...):
...
b= //a numpy array generated
a=np.append(a,b)
...
期望的结果:
[[1,5,3], [9,10,1], ..., [4,8,6]]
真实结果:
[1,5,3,9,10,1,... 4,8,6]
可能吗？我不知道数组的最终维度,所以我不能用固定的维度初始化它.
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将 CUDA nvprof 输出导出到 Visual Profiler
我想从我的 GPU 应用程序中提取数据以检查其限制。我必须使用nvprof因为该应用程序在远程服务器上运行，所以我应该创建一个文件以在Visual Profiler 中本地导入。我尝试使用nvprof -o file_name <app> <params>和来创建文件，nvprof --analysis-metrics --output-profile file_name <app> <params>但是当我在 Visual Profiler 上导入这些文件时，在分析部分中，某些字段为空：“全局内存加载数据不足”、“全局内存存储数据不足”、“内核不足” SM数据”.... 我怎样才能生成一个文件（或更多）以获得分析部分的所有信息？我用带有标志的nvcc编译 cuda 代码-lineinfo -arch compute_20 -code sm_20 --ptxas-options=-v。这些是空字段的一些示例：
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Android 旋转矢量传感器和旋转矩阵
我是旋转矩阵领域的新手，我试图了解旋转矢量传感器的行为。我无法理解 yaw、pith 和 roll 与旋转矢量传感器返回的值之间的关系。
我在这里检查了SensorManager.getRotationMatrixFromVector() 的源代码和Android 文档。旋转矢量传感器返回以下值：
values[0]: x*sin(?/2)
values[1]: y*sin(?/2)
values[2]: z*sin(?/2)
values[3]: cos(?/2)
values[4]: estimated heading Accuracy (in radians) (-1 if unavailable)
来自文档：“设备已围绕轴 (x, y, z) 旋转了一个角度？”。所以我现在的问题是，什么是？什么是 x、y 和 z？遵循OpenGL 文档中的本教程，要旋转矢量 VI 需要使用我构建旋转矩阵的 pith、roll 和 yaw 值。最后，我必须将此矩阵乘以 V 以旋转向量。如果我是对的，这个矩阵不同于与使用SensorManager.getRotationMatrixFromVector()获得的值向量相关的矩阵。我对吗？那么什么代表那个矩阵呢？
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使用Keras神经网络进行GridSearch
我正在尝试为使用keras构建的神经网络执行参数调整。这是我的代码，在引起错误的行上带有注释：
from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold, cross_val_score
from sklearn import grid_search
from sklearn.metrics import classification_report
import multiprocessing
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from keras.utils import np_utils
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
import numpy as np
def tuning(X_train,Y_train,X_test,Y_test):
in_size=X_train.shape[1]
num_cores=multiprocessing.cpu_count()
model = Sequential()
model.add(Dense(in_size, input_dim=in_size, init='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(8, init='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(1, init='uniform', activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
batch_size = [10, 20, 40, 60, 80, 100]
epochs = [10,20]
param_grid = dict(batch_size=batch_size, nb_epoch=epochs)
k_model = KerasClassifier(build_fn=model, verbose=0)
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CUDA atomics causes branch divergence
我正在开发一个 CUDA 内核来计算图像的直方图（NVIDIA GTX 480）。我注意到使用 cuda profiler 发现了 82.2% 的分支分歧。分析器将以下函数指示为差异源，该函数位于名为device_functions.h的文件中（特别是包含 return 语句的行）。
static __forceinline__
unsigned int __uAtomicAdd(unsigned int *p, unsigned int val)
{
return __nvvm_atom_add_gen_i((volatile int *)p, (int)val);
}
原子操作导致分支发散的说法正确吗？
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