Quelle est la différence et la relation entre 'cuda' 'cudnn' 'cunn' et 'cutorch' en torche?
Je vois beaucoup de codes de flambeau utilisés:
require cudnn
require cunn
require cutorch
A quoi servent ces paquets? Quelle est leur relation avec Cuda?
Tous les 3 sont utilisés pour les implémentations de CUDA GPU pour torch7.
cutorch est l’arrière-plan cuda de torch7, offrant divers types de support pour les implémentations de CUDA dans torch, comme un CudaTensor pour les tenseurs dans la mémoire du processeur graphique. Ajoute également quelques fonctionnalités utiles lors de l’interaction avec le GPU.
cunn fournit des modules supplémentaires sur la bibliothèque nn, convertissant principalement ces modules en versions GPU CUDA de manière transparente. Cela facilite le basculement des réseaux de neurones vers le GPU et inversement via cuda!
cuDNN est une enveloppe de la bibliothèque cuDNN de NVIDIA, qui est une bibliothèque optimisée pour CUDA contenant diverses implémentations de GPU rapides, telles que des réseaux convolutionnels et des modules RNN.
Pas sûr de ce qu'est le 'cutorch' mais d'après ce que j'ai compris:
Cuda: Bibliothèque pour utiliser les GPU.
cudnn: Une bibliothèque permettant d’effectuer des tâches Neural Net sur des GPU (utilise probablement Cuda pour communiquer avec les GPU)