如何轉換我的python代碼以在GPU而不是CPU上運行？

Question

給了我一個python代碼，該代碼接受兩個圖像作為輸入，並使用Gabor濾鏡查找兩個圖像RGB的相關性並將其保存在一個csv文件中。 因此，我需要使用GPU執行該程序，因為這需要大量時間和CPU利用率。 我有GeForce GTX 1050 Ti，並且是編程的完整入門者。

我進行了一些研究，並了解了CUDA和Tensorflow，但我真的不確定如何繼續實施它，以及在不更改大量代碼的情況下實現它的最佳方法是什么。

#Gabor Filter
def build_filters():
    filters = []
    #tesing phrase filter - reduce
    for ksize in range(9, 19, 5):
        for theta in np.arange(45, 225, 45):
            for sigma in range(2,6,2):
                kern = cv2.getGaborKernel((ksize, ksize), sigma, theta, 5.0, 0.5, 0, ktype=cv2.CV_32F)
                kern /= 1.5*kern.sum()
                filters.append(kern)
    return filters

#Apply filter into the image
def process(images, f):
    accum = np.zeros_like(images)
    for kern in f:
        fimg = cv2.filter2D(images, cv2.CV_8UC3, kern)
        np.maximum(accum, fimg, accum)
    return accum

完整代碼： https : //gitlab.com/t.tansuwan/image_diff_kce/blob/master/allPixelNoCrop.py

謝謝！

Answer 1

Numba可以將一小部分Python轉換為。

您將要使用conda軟件包管理器安裝numba和cudatoolkit： conda install numba cudatoolkit 。 然后可以添加@jit(nopython=True, parallel=True)

我不確定Numba是否可以與OpenCV一起使用，但是您可以嘗試。 Python並不真正適合高性能計算，您最好學習FORTRAN，着色器語言或C並在其中實現計算。