arrayfire下载 - arrayfire源代码下载

arrayfire

C/C++

v3.9.0

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ArrayFire是一个通用张量库，简化了CPU，GPU和其他硬件加速器设备中的并行体系结构的软件开发过程。该图书馆在每个技术计算市场中为用户提供服务。

Arrayfire的几个好处包括：

在以下领域中，数百个加速张量计算功能：
- 阵列处理
- 计算机视觉
- 图像处理
- 线性代数
- 机器学习
- 标准数学
- 信号处理
- 统计数据
- 向量算法
易于使用，稳定，有据可查的API
严格的基准测试和测试，以确保最高性能和数值准确性
在Windows，Mac和Linux上支持CUDA，ONEAPI，OPENCL和本机CPU的跨平台兼容性
内置可视化功能通过伪造功能
商业友好的开源许可
Arrayfire的企业支持

ArrayFire为软件开发人员提供了驻留在加速器af::array对象上的数据的高级抽象。开发人员编写在Arrayfire数组上执行操作的代码，而该代码又自动转化为在计算设备上执行的近乎最佳内核。

Arrayfire在从低功耗手机到高功率GPU超级计算机的设备上运行。 Arrayfire在所有主要供应商（Intel，AMD，ARM），著名制造商（AMD，Intel，Nvidia和Qualcomm）的CPU上运行，以及Windows，Mac和Linux上的其他各种加速器设备。

获得arrayfire

可以在Wiki上找到安装或从源构建Arrayfire的说明。

康威（Conway）的生活游戏使用Arrayfire

访问Wikipedia页面，以描述Conway的生活游戏。

康威人生游戏

 static const float h_kernel[] = { 1 , 1 , 1 , 1 , 0 , 1 , 1 , 1 , 1 };
static const array kernel ( 3 , 3 , h_kernel, afHost);

array state = (randu( 128 , 128 , f32) > 0.5 ).as(f32); // Init state
Window myWindow ( 256 , 256 );
while (!myWindow.close()) {
    array nHood = convolve (state, kernel); // Obtain neighbors
    array C0 = (nHood == 2 );  // Generate conditions for life
    array C1 = (nHood == 3 );
    state = state * C0 + C1;  // Update state
    myWindow. image (state);    // Display
}

完整的源代码可以在此处找到。

感知者

array predict ( const array &X, const array &W) {
    return sigmoid ( matmul (X, W));
}

array train ( const array &X, const array &Y,
        double alpha = 0.1 , double maxerr = 0.05 ,
        int maxiter = 1000 , bool verbose = false ) {
    array Weights = constant ( 0 , X. dims ( 1 ), Y. dims ( 1 ));

    for ( int i = 0 ; i < maxiter; i++) {
        array P   = predict (X, Weights);
        array err = Y - P;
        if (mean< float >( abs (err) < maxerr) break ;
        Weights += alpha * matmulTN (X, err);
    }
    return Weights;
}
...

array Weights = train(train_feats, train_targets);
array test_outputs  = predict(test_feats, Weights);
display_results< true >(test_images, test_outputs,
                      test_targets, 20 );