如何使用cupy循环numpy ndarray？真的会提高执行时间吗？答案

【问题标题】：How to loop numpy ndarray by using cupy? Is will really improve execution time?如何使用cupy循环numpy ndarray？真的会提高执行时间吗？
【发布时间】：2019-04-26 02:38:59
【问题描述】：

我有两个相同大小的 numpy ndarray [512 X 512]。我想根据其他数组值更改一个数组。但是执行时间真的很长。所以，我想将 numpy ndarray 更改为 cupy ndarray 并希望在 GPU 中执行。是否可以？是否会缩短执行时间？这是我当前的一段代码。

for n,val in enumerate(array_A.flat):
    if val < 200:
        Array_B.flat[n] = -1000

【问题讨论】：

标签： python loops numpy numpy-ndarray cupy

【解决方案1】：

如果您使用 NumPy 的内置函数对选项进行矢量化，您将体验到性能的巨大提升：

Array_B[array_A < 200] = -1000

这会将操作推到较低的级别，避免在 Python 中执行循环。

【讨论】：

非常感谢。我体验到了性能的巨大提升。