오디오랑 이미지 전처리까지 전부 합해서 연산함수 150개 만듦
한 줄만 적으면 바로 GPU 가속 됨. 기존 자바 GPU 라이브러리들에 비하면 빛이 나는 간결함.
어떰? 넘파이 같음?
public static void main(String[] args){
CuBridge cb = CuBridge.getInstance();
Tensor ta = Tensor.randn(3, 3);
Tensor tb = Tensor.randn(3, 3);
cb.addI(ta, tb).printData();
cb.subI(ta, tb).printData();
cb.mulI(ta, tb).printData();
cb.divI(ta, tb).printData();
}
=>
Tensor(shape=[3, 3]):
[ 0.700, 0.230, -0.627 ]
[ -2.357, -2.373, 0.020 ]
[ -1.518, 0.929, 0.039 ]
Tensor(shape=[3, 3]):
[ -2.596, -0.129, -3.030 ]
[ 2.579, -0.051, 1.767 ]
[ -1.984, -1.800, 0.475 ]
Tensor(shape=[3, 3]):
[ -1.562, 0.009, -2.197 ]
[ -0.274, 1.408, -0.780 ]
[ -0.408, -0.594, -0.056 ]
Tensor(shape=[3, 3]):
[ -0.575, 0.281, -1.522 ]
[ -0.045, 1.044, -1.023 ]
[ -7.517, -0.319, -1.180 ]
nd4j같은거 있는데 굳이 새로 짠 이유가 있냐? - dc App
ND4J, JCUDA 같은거 직접 써보고 말하는거지?
nd4j는 진짜 하드코어하게 3-4년전에 써봄. 너님 예시랑 뭔 차이인지는 모르겠음. jcuda는 몰루 - dc App
세끈하다 - dc App