为gpucoder.stridedMatrixMultiplyAdd Codegen编译器

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Y.Yang 2020年8月30日

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//www.tatmou.com/matlabcentral/answers/586322-codegen-compiler-for-gpucoder-stridedmatrixmultiplyadd

评论道: Y.Yang2020年9月1日

答:接受 Hariprasad Ravishankar

你好,我使用单词查找树 gpucoder。stridedMatrixMultiplyAdd加速我的训练。我运行示例:

                         A1 = coder.newtype (“双”[15,42岁],[0 0]);
                        
                         A2 = coder.newtype (“双”[15,42岁],[0 0]);
                        
                         B1 = coder.newtype (“双”[42岁,30],[0 0]);
                        
                         B2 = coder.newtype (“双”[42岁,30],[0 0]);
                        
                         α= 0.3;
                        
                         输入= {A1, B1, A2, B2,α};
                        
                         cfg = coder.gpuConfig (“自由”);
                        
                         cfg.GpuConfig。EnableCUBLAS = true;
                        
                         cfg.GpuConfig。EnableCUSOLVER = true;
                        
                         cfg。GenerateReport = true;
                        
                         codegen配置cfg-args输入myBatchMatMul

之后,我得到了一个错误:无法识别的配置参数

使用帮助codegen关于使用这个命令的更多信息。

错误使用codegen

运行下面的代码后,看起来,我已经安装了所有必需的工具箱。你能帮我修理吗?toolkitversion 10.1我cuda版本是11日,cuDNN 7.5

                         
                         coder.checkGpuInstall
                        
                         兼容的GPU:通过
                        
                         CUDA环境:通过
                        
                         通过运行时:
                        
                         cuFFT:通过
                        
                         cuSOLVER:通过
                        
                         cuBLAS:通过
                        
                         cuDNN环境:通过
                        
                         基本代码生成:通过
                        
                         基本代码执行:通过
                        
                         ans =
                        
                         结构体字段:
                        
                         gpu: 1
                        
                         cuda: 1
                        
                         cudnn: 1
                        
                         tensorrt: 1
                        
                         basiccodegen: 1
                        
                         basiccodeexec: 1
                        
                         deepcodegen: 1
                        
                         deepcodeexec: 0
                        
                         tensorrtdatatype: 1
                        
                         分析:1