Wenn wir PyCharm für maschinelles Lernen verwenden, müssen wir oft einige Funktionen selbst erstellen, was einige Zeit verschwenden kann. Hier haben wir einige gängige Python-Beschleunigungsmethoden für Sie zusammengestellt und hoffen, Ihnen dabei zu helfen. In Python müssen wir häufig Funktionen erstellen, um Daten zu verarbeiten, Operationen zu berechnen und auszuführen. Für die Datenverarbeitung können wir die in Python integrierte SQL-Anweisung verwenden. In früheren Artikeln haben wir vorgestellt, wie man Funktionen in GPU-Code umwandelt, wie man GPU für die Datenanalyse und das Modelltraining verwendet und so weiter. In vielen Fällen werden wir jedoch auf eine solche Situation stoßen: Wir müssen den Code in GPU-Code konvertieren und das Modell trainieren und optimieren. Dies liegt daran, dass diese Vorgänge viel Zeit verschwenden, wenn Sie direkt in Python integrierte Funktionen oder GPU-Codes für die Datenverarbeitung oder Berechnungen verwenden. Für dieses Problem können wir es auf folgende Weise lösen: 1. Verwenden Sie die integrierten Funktionen von Python 2. Verwenden Sie andere Funktionen von GPU 3. Verwenden Sie das von GPU bereitgestellte Berechnungsmodul. Als Nächstes werden wir die Datenverarbeitung und -verarbeitung im Detail vorstellen Der Zeitaufwand für Vorgänge wie das Modelltraining:
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1. Verwenden Sie die integrierten Funktionen von Python
In Python können wir beispielsweise die folgende Anweisung zum Einfügen von Daten verwenden: Für das Modelltraining können wir die folgende Anweisung verwenden, um das Modell zu trainieren und zu optimieren: Natürlich können wir in der tatsächlichen Entwicklung auch andere integrierte Funktionen für verwenden Datenverarbeitung. Beispielsweise können wir die in Python integrierte str-Anweisung verwenden, um fehlende Werte, Normalverteilungswahrscheinlichkeitsdichtefunktionen usw. zu berechnen. Darüber hinaus können wir auch verwandte Funktionen in der Pandas-Bibliothek verwenden, um Daten zu verarbeiten. Beispielsweise können wir auch die in Python integrierte Druckfunktion verwenden, um die Ausgabe des Modells anzuzeigen und zu drucken. Dies ist sehr nützlich für Entwickler, die häufig Vorgänge wie Datenverarbeitung und Modelltraining durchführen müssen.
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2. Verwenden Sie andere GPU-Funktionen
Es gibt viele Bibliotheken in Python, die zur Beschleunigung der Datenverarbeitung, des Modelltrainings und anderer Vorgänge verwendet werden können, z. B. opencv, scikit-learn, matplotlib usw. Bei der Verwendung können wir je nach Situation auswählen. Wenn wir die in Python integrierten Funktionen für die Datenverarbeitung verwenden, müssen wir zum Abschluss Befehlszeilentools verwenden, z. B.: 1. Geben Sie den folgenden Code in die Befehlszeile ein, um die Python-Funktion zu starten. 2. Wenn sie für die Datenverarbeitung verwendet wird, Sie Sie können den folgenden Code verwenden, um In diesem Beispiel können wir die integrierten Funktionen von Python direkt verwenden, um Datenverarbeitungsaufgaben abzuschließen, z. B.:
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3. Verwenden Sie das von GPU bereitgestellte Rechenmodul
In einigen Fällen müssen wir jedoch möglicherweise andere von Python bereitgestellte Module verwenden, um diese Vorgänge auszuführen. Wenn wir beispielsweise eine große Datenmenge analysieren und berechnen sowie das Modell optimieren und trainieren müssen, können wir einige von Python bereitgestellte Module verwenden, um den Prozess zu beschleunigen: Im obigen Code haben wir Pythons integriertes verwendet. in Eine Funktion zur Durchführung von Analysen und Berechnungen für große Datenmengen. Anschließend verwendeten wir ein Python-Modul, um Vorgänge wie Datenverarbeitung und Modelloptimierung zu implementieren. Hier haben wir ein Modul namens DataFrame verwendet. Das Folgende ist ein Teil-Screenshot des Codes: Wie Sie sehen, kann die Verwendung der von Python bereitgestellten Module den Arbeitsablauf bei der Durchführung von Datenanalysen und Modelloptimierungen erheblich verkürzen. Dies liegt daran, dass die Verwendung integrierter Python-Funktionen viel Zeit sparen kann, wenn wir Analysen und Berechnungen für große Datenmengen durchführen. Wenn wir jedoch einige kleine Daten verarbeiten oder berechnen müssen, können wir die von der GPU bereitgestellten Module verwenden, um Folgendes zu erreichen: Zusätzlich zu den drei oben genannten Methoden können wir auch Operationen ausführen, indem wir Funktionen in GPU-Code konvertieren. Hier nehmen wir eine allgemeine Funktion in Python als Beispiel, um zu erklären, wie GPU-Code zum Implementieren von Vorgängen wie Datenanalyse und Modelltraining verwendet wird.
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4. Erstellen Sie eine neue Funktion und verwenden Sie sie in Verbindung mit der SQL-Anweisung
Die oben genannten Methoden können über die integrierten Funktionen von pyCharm und die von GPU bereitgestellten Berechnungsmodule realisiert werden. Wir müssen sie jedoch in einer separaten Datei erstellen, was mühsam ist, sodass wir Funktionen mit SQL-Anweisungen kombinieren können. Die spezifische Operationsmethode lautet wie folgt: 1. Verwenden Sie die SQL-Anweisung, um die Funktion zu verarbeiten, und verwenden Sie dann die Funktion, um die Operation auszuführen. 2. Führen Sie eine Berechnung oder Parameterverarbeitung innerhalb der Funktion durch. 3. Kombinieren Sie sie mit der SQL-Anweisung, damit alle Operationen ausgeführt werden können auszufüllen. Nehmen wir zur Veranschaulichung ein einfaches Beispiel: Angenommen, wir müssen einen Trainingsdatensatz klassifizieren und vorhersagen. 1. Erstellen Sie eine Funktion und verwenden Sie sie in Verbindung mit der SQL-Anweisung. 2. Verwenden Sie die Funktion, um Klassifizierungsvorhersagen zu treffen. 3. Führen Sie die Ergebnisse der Klassifizierungsvorhersagen aus und geben Sie die Vorhersageergebnisse zurück.
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5. Verwenden Sie die in Python integrierten Funktionen und die von GPU bereitgestellten Funktionen
Für die von der GPU bereitgestellten Funktionen können wir die in Python integrierten SQL-Anweisungen für die Datenverarbeitung verwenden. In vielen Fällen müssen wir jedoch andere von der GPU bereitgestellte Funktionen für die Datenanalyse verwenden, z. B. lineare Regression, Clustering, Dimensionsreduzierung usw. usw. Dies liegt daran, dass die von der GPU bereitgestellten Funktionen (z. B. lineare Regression) im Allgemeinen zur Verarbeitung numerischer Daten verwendet werden und sich numerische Daten nicht ändern. Wenn wir die integrierten Funktionen von Python verwenden, kann es sein, dass viele Berechnungen wiederholt werden und die endgültige Ausgabe der Ergebnisse viel Zeit in Anspruch nimmt. Diese Probleme können jedoch vermieden werden, wenn wir andere von der GPU bereitgestellte Funktionen wie Clustering, Dimensionsreduzierung usw. verwenden. Für andere Funktionen wie lineare Regression und Dimensionsreduktion können wir sie implementieren, indem wir Python-Code schreiben. Wenn wir eine Datei mit Python-Code schreiben und in einer Datei speichern, kann diese Datei in einer Python-Funktion namens „create“ gespeichert werden. Verwenden Sie diese Funktion, um diese Datei direkt an die GPU zu senden und auszuführen.
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6. Verwenden Sie zur Beschleunigung integrierte Python-Funktionen, Befehlszeilentools oder andere Bibliotheken
Die oben vorgestellten Beschleunigungsmethoden sind die Zeit, die für Vorgänge wie Datenverarbeitung und Modelltraining erforderlich ist, ohne die in Python integrierten Funktionen und GPU-Code zu verwenden. Wenn wir jedoch in Python integrierte Funktionen, Befehlszeilentools oder andere Bibliotheken zur Beschleunigung verwenden möchten, müssen wir einige Befehlszeilentools oder Bibliotheken in Python schreiben.
Im Folgenden sind einige häufig verwendete Python-GPU-Beschleunigungscodes aufgeführt:
1. Verwenden Sie PyTorch für die GPU-Beschleunigung:
„
Import Torch
# Überprüfen Sie, ob ein verfügbares GPU-Gerät vorhanden ist
= Torch.device(“cuda“, wenn Torch.cuda.is_available() sonst " cpu")
# Daten zur GPU verschieben
x = x.to(device)
y = y.to(device)
# Modell definieren und zur GPU verschieben
model = Model().to(device)
# auf der GPU Training
für Epochein range(num_epochs):
fürbatch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
data, target = data.to(device), target.to(device)
optimierer.zero_grad()
output = model( data)
loss = F.nll_loss(output, target)
loss.backward()
optimer.step()
```
2. NumPy für GPU-Beschleunigung verwenden:
```
numpy als np importieren
from numba import jit, cuda
#Definieren Sie eine Funktion und verwenden Sie den @jit-Dekorator zur Beschleunigung
@jit(target="cuda")
def add(a, b):
return a + b
#Definieren Sie zwei Arrays und verschieben Sie sie in die GPU Upper
a = np.ones(N).astype(np.float32)
b = np.ones(N).astype(np.float32)
a_gpu = cuda.to_device(a)
b_gpu = cuda.to_device(b)
# in GPU Execute die Funktion
c_gpu = add(a_gpu, b_gpu)
# Verschieben Sie das Ergebnis zurück zur CPU
c = c_gpu.copy_to_host()
```
3. Verwenden Sie CuPy zur GPU-Beschleunigung:
```
import cupy as cp
# Verschieben Sie die Daten zur GPU Auf
x_gpu = cp.array(x)
y_gpu = cp.array(y)
# Auf der GPU berechnen
z_gpu = cp.dot(x_gpu, y_gpu)
# Ergebnis zurück zur CPU verschieben
z = cp.asnumpy(z_gpu)
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