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python - 行列のスタックに cupy.linalg.svd を適用する
cupy.linalg.svdマトリックスごとのSVDを計算して、マトリックスのスタックを介してSVD（特異値分解）を実行したいと思います。
arrこれにより、が 2Dではないというエラーが発生します。どうやら、cp.linalg.svd単一の 2D 行列の SVD しか計算できません。ただし、numpy.linalg.svdはるかに強力な配列の最後の 2 つの軸に対して常に SVD を計算します。
の行列のスタックに対して SVD を効率的に計算する方法はありcupyますか?
さらに良いことに、効率的な一般的な方法はありますapply_along_axisか?
python - cupyを使ってnumpy ndarrayをループする方法は? 本当に実行時間が改善されますか?
同じサイズ[512 X 512]のnumpy ndarrayが2つあります。ある配列を他の配列値に従って変更したい。しかし、実行時間は本当に長いです。そこで、numpy ndarray を cupy ndarray に変更して GPU で実行したい。出来ますか？実行時間はカットされますか？これが私の現在のコードの一部です。
python-3.x - Google Colab に「cupy」という名前のモジュールはありません
FastPhotoStyle プロジェクトに取り組んでいます: https://github.com/NVIDIA/FastPhotoStyle
そして、そのチュートリアルの手順に従います: https://github.com/NVIDIA/FastPhotoStyle/blob/master/TUTORIAL.md
デフォルトの環境があるGoogle Colabで例1を実行しています
- CUDA10.0
- パイソン3.6
- チェイナー 5.4.0
- CuPy 5.4.0
これは、Colab Notebookで試した方法です。
https://colab.research.google.com/drive/1oBgdJgXCLlUQhpwPoG1Uom3OKTzHR4BF
走った後
これが私が得たエラーメッセージです：
トレースバック (最新の呼び出しが最後): ファイル "demo.py"、9 行目
import process_stylization
ファイル「/content/drive/FastPhotoStyle/process_stylization.py」の 14 行目
Smooth_filter から Smooth_filter をインポート
ファイル「/content/drive/FastPhotoStyle/smooth_filter.py」の 327 行目
cupy.cudaインポート機能から
ModuleNotFoundError: 「cupy」という名前のモジュールがありません
誰かが私を助けてくれませんか？