Wie kann ich eine Methode zum Ausführen auf einer GPU mit Numba kompilieren? ⇐ Python

[Anonymous]

Ich entwickle ein Multilayer -Perzeptron, und ich habe die folgende Methode in der Klasse Multilayerperceptron, und ich möchte diese Methode so konfigurieren, dass sie auf einer GPU ausgeführt werden. Auch es ist es für mich erforderlich, Nvidia cuda api installiert zu lassen? < /P>

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    def backprop(self, x, y):
nabla_b = [np.zeros(b.shape) for b in self.biases]
nabla_w = [np.zeros(w.shape) for w in self.weights]
activation = x
activations = [x] # list to store all the activations, layer by layer
zs = [] # list to store all the z vectors, layer by layer
for b, w in zip(self.biases, self.weights):
z = np.dot(w, activation)+b
zs.append(z)
activation = self.apply_activation(z)
activations.append(activation)
delta = self.cost_function_derivative(activations[-1], y) *self.sigmoid_function_prime2(zs[-1])
nabla_b[-1] = delta
nabla_w[-1] = np.dot(delta, activations[-2].transpose())
for l in range(2, self.num_layers):
z = zs[-l]
sp = self.apply_activation_derivative(z)
delta = np.dot(self.weights[-l+1].transpose(), delta) * sp
nabla_b[-l] = delta
nabla_w[-l] = np.dot(delta, activations[-l-1].transpose())
return (nabla_b, nabla_w)