【Hacker News搬运】CuPy:NumPy和SciPy用于GPU

hackernews

Title: CuPy: NumPy and SciPy for GPU

CuPy:NumPy和SciPy用于GPU

Text:

Url: https://github.com/cupy/cupy

JinaReader 是一个用于文本分析和内容摘要的 Python 库。为了使用 JinaReader 分析 GitHub 上的 Cupy 项目的页面内容，你需要先从该 URL 获取页面内容，然后使用 JinaReader 进行处理。

以下是一个简单的步骤和代码示例，说明如何使用 JinaReader 分析 GitHub 上的 Cupy 项目的页面内容，并将非中文内容翻译成中文。请注意，以下代码假设你已经安装了 `requests`、`jina` 和 `transformers`（用于翻译）库。

```python
import requests
from jina import Document, Client
from transformers import pipeline

# 获取 Cupy 项目页面内容
url = "https://github.com/cupy/cupy"
response = requests.get(url)
html_content = response.text

# 创建 JinaClient 实例
client = Client()

# 创建一个 Document 对象，将 HTML 内容作为其内容
doc = Document()
doc.content = html_content

# 使用 JinaReader 分析文档
# 这里我们使用默认的处理器，你可以根据需要替换为其他处理器
client.add_processor(doc)

# 获取翻译器，用于将非中文内容翻译成中文
translator = pipeline("translation_en_to_zh")

# 假设分析后的文档中包含了一些英文文本，我们需要将其翻译成中文
translated_content = []
for text in doc.as_array():
    # 如果文本是英文，翻译成中文
    if "en" in text.lang:
        translated_text = translator(text.text, max_length=100)[0]['translation_text']
        translated_content.append(translated_text)
    else:
        translated_content.append(text.text)

# 输出翻译后的内容
print(translated_content)

这段代码首先从 GitHub 上获取 Cupy 项目的页面内容。然后，它使用 JinaReader 的客户端来分析这些内容。接下来，我们使用 transformers 库中的翻译器将分析结果中的英文文本翻译成中文。请注意，这个例子假设 JinaReader 的客户端可以处理 HTML 内容并返回一个包含文本内容的数组。实际使用时，你可能需要根据 JinaReader 的具体实现来调整代码。

由于这是一个示例，实际情况可能需要根据具体情况进行调整，例如处理页面结构、提取关键信息、优化翻译过程等。

        
## Post by: tanelpoder
        
### Comments: 
        
**gjstein**: The idea that this is a drop in replacement for numpy (e.g., `import cupy as np`) is quite nice, though I&#x27;ve gotten similar benefit out of using `pytorch` for this purpose. It&#x27;s a very popular and well-supported library with a syntax that&#x27;s similar to numpy.<p>However, the AMD-GPU compatibility for CuPy is quite an attractive feature.
> **gjstein**: 这是numpy的直接替代品（例如，“将cupy导入为np”）的想法非常好，尽管我；我也从使用pytorch中获得了类似的好处。它；这是一个非常受欢迎且支持良好的库，其语法为；s类似于numpy<p> 然而，CuPy的AMD-GPU兼容性是一个非常有吸引力的特性。
            
**curvilinear_m**: I&#x27;m surprised to see pytorch and Jax mentioned as alternatives but not numba : <a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;numba&#x2F;numba">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;numba&#x2F;numba</a><p>I&#x27;ve recently had to implement a few kernels to lower the memory footprint and runtime of some pytorch function : it&#x27;s been really nice because numba kernels have type hints support (as opposed to raw cupy kernels).
> **curvilinear_m**: 我；我很惊讶看到pytorch和Jax被提到作为替代品，但没有提到numba:<a href=“https:”&#x2F；github.com；numba；numba</a><p>我；我最近不得不实现一些内核来降低一些pytorch函数的内存占用和运行时间：；s真的很好，因为numba内核支持类型提示（与原始cupy内核相反）。
            
**meisel**: When building something that I want to run on both CPU and GPU, depending, I’ve found it much easier to use PyTorch than some combination of NumPy and CuPy. I don’t have to fiddle around with some global replacing of numpy.* with cupy.*, and PyTorch has very nearly all the functions that those libraries have.
> **meisel**: 在构建我想在CPU和GPU上运行的东西时，我发现使用PyTorch比NumPy和CuPy的组合要容易得多。我不必在全局范围内用cupy.*替换numpy.*，PyTorch几乎拥有这些库所具有的所有功能。
            
**johndough**: CuPy is probably the easiest way to interface with custom CUDA kernels: <a href="https:&#x2F;&#x2F;docs.cupy.dev&#x2F;en&#x2F;stable&#x2F;user_guide&#x2F;kernel.html#raw-kernels" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;docs.cupy.dev&#x2F;en&#x2F;stable&#x2F;user_guide&#x2F;kernel.html#raw-k...</a><p>And I recently learned that CuPy has a JIT compiler now if you prefer Python syntax over C++. <a href="https:&#x2F;&#x2F;docs.cupy.dev&#x2F;en&#x2F;stable&#x2F;user_guide&#x2F;kernel.html#jit-kernel-definition" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;docs.cupy.dev&#x2F;en&#x2F;stable&#x2F;user_guide&#x2F;kernel.html#jit-k...</a>
> **johndough**: CuPy可能是与自定义CUDA内核交互的最简单方法：<a href=“https:&#x2F；docs.copy.dev&#x2F; en&#x2F-stable&#user_guide&#html#raw kernels”rel=“nofollow”>https:&#x2F；docs.copy.dev；en■；稳定；用户指南；kernel.html#raw-k…</a><p>我最近了解到，如果你更喜欢Python语法而不是C++，CuPy现在有一个JIT编译器<a href=“https:#x2F；docs.copy.dev#x2F”稳定的#x2F用户指南#html#jit内核定义“rel=”nofollow“>https:”&#x2F；docs.copy.dev；en■；稳定；用户指南；kernel.html#jit-k</a>
            
**__mharrison__**: I taught my numpy class to a client who wanted to use GPUs. Installation (at that time) was a chore but afterwards it was really smooth using this library. Big gains with minimal to no code changes.
> **__mharrison__**: 我把numpy课程教给了一位想使用GPU的客户。安装（当时）是一件苦差事，但后来使用这个库真的很顺利。只需最小或无需代码更改即可获得巨大收益。