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从spyder在GPU上实现python代码

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根据tf的知识
。设备（'/GPU'）
可用于在GPU中实现张量流。有没有类似的方法可以在GPU（Cuda）上实现任何python代码？或者我应该使用pycuda吗？

在python中进行并行处理需要一些中间库或包，它们位于代码和gpu/cpu之间，用于并行执行。一些流行的软件包有pycuda、numba等。如果您想使用简单的python语法进行gpu编程，而不使用tensorflow等其他框架，请看。

没有通用方法可以获取任意python代码并使其在CUDA gpu上运行。您需要某种编程方法。Tensorflow、numba、pycuda就是一些例子。@Robert Crovella:当我尝试使用MNIST数据集时，我在python代码的开头使用了“with tf.device（“/GPU:0”）”命令，用于在GPU上运行代码。但现在我只是在做一些python代码，没有做任何张量。因此，如果我也这样做，即使用tf.device（'/GPU:0'）将“写入”到程序顶部，则没有任何意义，对吗？我想在GPU（CUDA）上运行我的代码。你需要了解更多关于如何工作的信息。仅仅用tf.device（'/GPU:0'）说
，并不意味着在此之后编写的任何任意python代码都将在GPU上运行。但在此之后调用的某些tensorflow活动将在GPU上运行。如果您想让Python代码在GPU上运行，您需要了解更多关于Tensorflow、numba、pycuda或其他类似方法的工作原理。这并不像将带有tf.devce（…）
的
放在python代码的顶部那样简单。