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我在这里有一个 pycuda 程序,它从命令行读取图像并用反转的颜色保存一个版本:
import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as device
from pycuda.compiler import SourceModule as cpp
import numpy as np
import sys
import cv2
modify_image = cpp("""
__global__ void modify_image(int pixelcount, unsigned char* inputimage, unsigned char* outputimage)
{
int id = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
if (id >= pixelcount)
return;
outputimage[id] = 255 - inputimage[id];
}
""").get_function("modify_image")
print("Loading image")
image = cv2.imread(sys.argv[1], cv2.IMREAD_UNCHANGED).astype(np.uint8)
print("Processing image")
pixels = image.shape[0] * image.shape[1]
newchannels = []
for channel in cv2.split(image):
output = np.zeros_like(channel)
modify_image(
device.In(np.int32(pixels)),
device.In(channel),
device.Out(output),
block=(1024,1,1), grid=(pixels // 1024 + 1, 1))
newchannels.append(output)
finalimage = cv2.merge(newchannels)
print("Saving image")
cv2.imwrite("processed.png", finalimage)
print("Done")
import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as device
from pycuda.compiler import SourceModule as cpp
import numpy as np
import sys
import cv2
modify_image = cpp("""
__global__ void modify_image(int pixelcount, int width, unsigned char* inputimage, unsigned char* outputimage)
{
int id = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
if (id >= pixelcount)
return;
outputimage[id] = 255 - inputimage[id];
}
""").get_function("modify_image")
print("Loading image")
image = cv2.imread(sys.argv[1], cv2.IMREAD_UNCHANGED).astype(np.uint8)
print("Processing image")
pixels = image.shape[0] * image.shape[1]
newchannels = []
for channel in cv2.split(image):
output = np.zeros_like(channel)
modify_image(
device.In(np.int32(pixels)),
device.In(np.int32(image.shape[0])),
device.In(channel),
device.Out(output),
block=(1024,1,1), grid=(pixels // 1024 + 1, 1))
newchannels.append(output)
finalimage = cv2.merge(newchannels)
print("Saving image")
cv2.imwrite("processed.png", finalimage)
print("Done")
最佳答案
device.In
和亲戚被设计用于支持 Python 缓冲区协议(protocol)的对象(如 numpy 数组)。您的问题的根源是使用它们来传输非缓冲对象。
只需将具有正确 numpy dtype 的标量直接传递给内核调用即可。不要使用 device.In
.这在原案中奏效的事实完全是个意外
关于python - pyCuda,发送多个单变量参数的问题,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/64274956/
我创建了一个形状为 (64, 128) 的 float32 numpy 数组,我想将它发送到 GPU。我怎么做?我的内核函数应该接受哪些参数? float** myArray? 我试过直接将数组原样发
示例代码: import pycuda.autoinit import pycuda.driver as drv import numpy from pycuda.compiler import So
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我对 cuda 有一个奇怪的问题, 在下面的片段中, #include #define OUTPUT_SIZE 26 typedef $PRECISION REAL; extern
我在这里有一个 pycuda 程序,它从命令行读取图像并用反转的颜色保存一个版本: import pycuda.autoinit import pycuda.driver as device from
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我这里有一个 pycuda 程序,它从命令行读取图像并保存颜色反转的版本: import pycuda.autoinit import pycuda.driver as device from pyc
足够简单 start=cuda.Event() func(args,block=blockdims) cuda.memcpy_dtoh(d,h) end=cuda.Event() dur=start.
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我是 PyCUDA 的新手,正在浏览 PyCUDA 网站上的一些示例。我正在尝试弄清楚某些代码行背后的逻辑,如果有人解释了它背后的想法,我将不胜感激。 以下代码片段来自 PyCUDA 网站。函数定义里
应该足够简单;我确实想将一个 int 发送到 SourceModule 内核声明,其中 C 函数 __global__......(int value,.....) 随着值的声明和调用... valu
in desaturate_image redarray_gpu = cuda.mem_alloc(self.redarray.nbytes) pycuda._driver.LogicErro
在简单的 CUDA 程序中,我们可以通过包含 cuPrintf.h 来按线程打印消息,但在 PyCUDA 中执行此操作在任何地方都没有解释。如何在 PyCUDA 中做到这一点? 最佳答案 在 Comp
我正在使用 pyCUDA 进行 CUDA 编程。我需要在内核函数中使用随机数。 CURAND 库在其中不起作用(pyCUDA)。由于GPU有很多工作要做,在CPU内部生成随机数然后将它们传输到GPU是
我正在尝试将二维复数数组传递到 PyCUDA 内核中,但得到了意想不到的结果。 这是我的测试代码: import numpy as np import pycuda.driver as cuda im
我是一名优秀的程序员,十分优秀!