PyTorch로 Numpy를 대체하여 성능을 끌어올려보자 #pytorch #numpy #gpu #cuda #python #colab

PyTorch의 Tensor와 Numpy의 ndarray는 유사한 형태를 가지고 있고 PyTorch의 경우 GPU를 사용한 연산이 가능하기 때문에 Numpy로 작업시 연산 부분을 PyTorch대체해서 처리 속도를 끌어 올릴 수 있다. 다음과 같이 Numpy로 배열을 만들고 10000번의 연산을 했을때 소요 시간은 5.11초이다. %%time import numpy as np x = np.ones(1024000) for i in range(10000): x += 1 print (type(x)) print (x) [10001. 10001. 10001. ... 10001. 10001. 10001.] CPU times: user 5.11 s, sys: 2.45 ms, total: 5.11 s Wall time:..

2020.03.08