cudnn 卷积实例代码

cudnn 卷积实例代码

cudnn 是 NVIDIA 提供的一个用于加速深度学习计算的库，其中包含了很多卷积、池化等常用操作的实现，并且能够利用 GPU 的并行计算能力，加速深度学习模型的训练和推断。

下面是一段 cudnn 卷积操作的示例代码，假设我们要对输入数据进行 2D 卷积操作：

```python

import numpy as np

import cupy as cp

import time

# 定义卷积核和输入数据

filter_size = (3,3)

input_size = (256,256)

in_channels = 64

out_channels = 128

padding = (1,1)

W = cp.random.randn(out_channels, in_channels, *filter_size).astype(cp.float32)

X = cp.random.randn(in_channels, *input_size).astype(cp.float32)

# 初始化 cudnn 卷积操作

cudnn_conv = cp.cuda.cudnn.Convolution2D(

in_channels, out_channels, filter_size[0], filter_size[1],

pad=padding, dtype=cp.float32)

# 准备输入和输出缓冲区

output_dims = cudnn_conv.get_output_dims(X.shape)

Y = cp.empty(output_dims, dtype=cp.float32)

dY = cp.random.randn(*output_dims).astype(cp.float32)

dX = cp.empty(X.shape, dtype=cp.float32)

# 按照 cudnn 的要求创建卷积操作描述符

conv_desc = cudnn_conv.get_conv_desc('NCHW')

# 计时开始

start = time.time()

# 执行前向卷积操作

cudnn_conv.forward(1.0, X, W, conv_desc, 0.0, Y)

# 执行反向卷积操作

cudnn_conv.backward(1.0, Y, dY, W, conv_desc, 0.0, dX)

# 计时结束

end = time.time()

print("Time elapsed: {:.3f}s".format(end - start))

```

在上述代码中，我们首先使用 `cupy` 库生成了随机的卷积核和输入数据。然后，我们初始化了 `cudnn_conv` 对象，该对象表示了一个二维卷积操作，包含输入通道数、输出通道数、卷积核大小等信息。接着，我们为输入和输出数据分别准备了缓冲区，并按照 cudnn 的要求创建了卷积操作的描述符 `conv_desc`。最后，在计时前后，我们分别调用了 `cudnn_conv.forward()` 和

`cudnn_conv.backward()`，执行了前向和反向卷积操作。

需要注意的是，在使用 cudnn 进行卷积操作时，需要遵循一定的数据格式约定。例如，在本示例中，我们使用了 NCHW 格式表示输入和输出数据，其中 N 表示批次大小，C 表示通道数，H 和W 分别表示输入数据的高度和宽度。卷积核的格式与输入数据的格式类似，第一维表示输出通道数，第二维表示输入通道数，后两维分别表示卷积核的高度和宽度。

通过 cudnn，我们可以利用 GPU 的并行计算能力，大幅加速深度学习模型的训练和推断。