Windowsで動作するGPU版MXNet2.0（CUDA 11.7）をOpenBLASを使ってソースからビルドすることに成功しました。

CUDA 11.7の環境でGPU版MXNet2.0(dev)をソースからビルドすることに成功しました。

公開日：2022年9月12日 If you want to use GPU, please see this page. https://touch-sp.hatenablog.com/entry/2022/09/06/004928 Introduction Environment Preparation Install OpenCV Download OpenBLAS binary package Download MXNet sources Build C…

Windowsで動作するGPU版MXNet（CUDA 11.7）をOpenBLASを使ってソースからビルドすることに成功しました。

Windowsで動作するGPU版MXNet（CUDA 11.7）をMKL BLASを使ってソースからビルドすることに成功しました。

CUDA 11.7の環境でGPU版MXNetをソースからビルドすることに成功しました。

import mxnet as mx import numpy as np a1 = np.random.randint(0, 256, (8, 8, 3)) a2 = np.random.randint(0, 256, (8, 8, 3)) a3 = np.random.randint(0, 256, (8, 8, 3)) a4 = mx.nd.array(a1) a5 = mx.nd.array(a2) a6 = mx.nd.array(a3) np_img = [a1…

直接numpy ndarrayへ from PIL import Image import numpy as np filename = 'sample.jpg' img = np.array(Image.open(filename)) バイナリデータとして読み込んだ後、numpy ndarrayに変換 from PIL import Image from io import BytesIO import numpy as np…

サンプルコード import numpy as np from mxnet.gluon import data a = np.random.rand(100,3) b = np.random.rand(100,5) c = np.random.rand(100,8) dataset = data.dataset.ArrayDataset(a, b, c) data_loader = data.DataLoader(dataset, batch_size=2,s…