Question

我在Keras（或其TF版本）中有代码。我想要一个与它等效的CUDA代码。有办法搞定吗？

我知道从Keras我可以使用以下代码查看基本图形拓扑：

# LSTM for sequence classification in the IMDB dataset
import numpy
from keras.datasets import imdb
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM
from keras.layers.embeddings import Embedding
from keras import backend as K
from keras.preprocessing import sequence
# fix random seed for reproducibility
numpy.random.seed(7)
# load the dataset but only keep the top n words, zero the rest
top_words = 5000
max_review_length = 500
# create the model
embedding_vecor_length = 32
model = Sequential()
model.add(Embedding(top_words, embedding_vecor_length, input_length=max_review_length))
model.add(LSTM(100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

g = K.get_session().graph
# GIVES THE GRAPH TOPOLOGY!:
graph_def = g.as_graph_def()

有没有办法让.cc文件代表这段代码？

谢谢！

Answer 1

TensorFlow中没有从图形生成C ++ CUDA源代码的功能，但XLA framework支持ahead-of-time compilation，它可以从TensorFlow图生成高效的字节码，然后可以在CUDA上执行有能力的GPU。

从Tensorflow或Keras获取Cuda代码

1 个答案: