Python,Numpy,Pandas…数据科学家必备排序技巧
发布时间：2019-09-12 06:24:37 所属栏目：教程 来源：读芯术
导读：副标题#e# 对数据进行分类整理是数据科学家和数据工程师的基础工作。Python会提供许多内置库，优化排序选项。有些库甚至可以同时在GPU上运行。令人惊奇的是，一些排序方法并没有使用之前所述的算法类型，其他方法的执行效果也不如预期。 选择使用哪种库和哪
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tf.sort在幕后使用top_k()方法。top_k使用CUB库的CUDA GPU促使并行性更容易实现。正如文档所述“CUB为CUDA编程模型的每一项程序都提供了最先进、可重复利用的软件组件。”TensorFlow通过CUB在GPU上使用基数排序。 为了使GPU能够满足TensorFlow 2.0，你需要!pip3 install tensorflow-gpu==2.0.0-beta1。我们会从下面的评论看到，如果你要进行排序，你可能想坚持tensorflow==2.0.0-beta1。 使用下面一小段代码来检查代码的每一行是否都能在CPU 或GPU中运行：
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