CUDA-NEAT对NEAT基因组进行并行评估

CUDA-NEAT NEAT基因组的并行评估。 具体来说，可以在多个数据上并行执行单个NEAT神经网络。 当您需要在大型数据集上测试每个基因组时，这很有用。 在小型数据集上，性能当然不会提高（可能由于GPU带宽问题而降低）。 内核设置为执行具有1个隐藏层的网络（3次执行）。 它可以很容易地更改为更少。 同样，它设置为一维输出，也可以更改。 当我熟悉这些参数时，将可以更轻松地自定义这两个参数。 要求： CUDA工具包，MultiNEAT，PyCUDA 设置有点不寻常。 在为MultiNEAT运行setup.py之前，应将提供的NeuralNetwork.cpp文件放入MultiNEAT / lib中，替换现有文件。 这会更改代码，以便Output（）方法输出网络的参数，而不是网络的实际输出。 警告：这破坏了此功能的正常功能。 对于我的用例，这是最简单的解决方案，但当然不是最佳的。