所以我读过theano不能用gpu计算float64和存储整数作为共享变量在gpu上它们必须初始化为共享float32数据,然后重铸为int(如逻辑回归示例中的"小黑客" ). ..但是经过这样的重铸之后,theano能否对整数进行gpu计算？并且存储是计算的前提条件？换句话说,以下两种情况是否可能？
场景1.我想在两个大的int向量上做一个点积.因此,我将它们分享为float32并在dot产品之前将它们重新转换为int,然后在gpu上完成此点积(无论int类型)？
场景2.如果场景1是可能的,是否仍然可以在gpu上进行计算而不将它们首先存储为共享的float32？(我知道共享变量可能会缓解gpu-cpu通信,但是dot产品仍然可能吗？存储是计算gpu的先决条件吗？)