numba

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numba jitclass 인스턴스 (변수가 numpy 스칼라 및 배열 임)의 복사본을 만들려면 어떻게해야합니까? 새 인스턴스를 만들고 루프의 모든 변수를 복사하는 것 외에 다른 방법이 있습니까? 또한 copy.copy 및 copy.deepcopy 시도했지만 모두 (AN issue을 여는 고려) 나는이 지원할 수있는 뭔가 numba입니다 원칙적으로 상상하는

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numba에서 @jit와 @vectorize의 차이점은 무엇입니까?

언제 @vectorize를 사용해야합니까? 나는 @jit을 시도하고 아래 코드의 일부를 보여 from numba import jit @jit def kma(g,temp): k=np.exp(-(g+np.abs(g))/(2*temp)) return k 을하지만 내 코드는 알고리즘을 가속하지 않았다. 왜?

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Numba 0.35.0 : NumPy 출력 매개 변수 사용

Numba가 NumPy와 어떻게 작동하는지 더 잘 이해하기 위해 몇 가지 테스트를하고 있습니다. 여기 Numba가 매개 변수를 처리 할 수 있는지 확인하려고합니다. import numpy as np from numba import njit , jit from time import time @njit def mult(a,b, N = 1000000

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스크립트를 실행하기 전에 numba로 코드를 컴파일 할 수 있습니까?

numba 모듈을 사용하여 스크립트 속도를 높이려고합니다. 그러나 스크립트를 실행할 때마다 numba 클래스 중 일부를 컴파일합니다 (@jitclass 사용). 스크립트를 실행할 때마다 컴파일로 인해 시간이 많이 걸리는 것을 피하기 위해 변경되지 않는다는 것을 알고있는 클래스를 컴파일하는 것이 가능한지 궁금합니다. 나는 약 1 분 정도 걸리는 12 가지 수

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numba의 jit 컴파일러에서 'Module'을 호출 할 수 없습니다.

numba의 jit 컴파일러를 사용하여 파이썬 코드를 컴파일하려고합니다. 그러나, 나는 '모듈'호출 할 수없는 오류가 계속. 이 데코레이터를 올바르게 호출하려면 어떻게해야합니까? 먼저 numba를 설치하고 jit으로 가져옵니다. 아래 코드를 참조하십시오. !conda install -y numba import numba as jit @jit(nopyt

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numba를 사용하여 CUDA 블록에 함수 전달

나는 numba 라이브러리로 파이썬에서 작업하고 있으며 이전 작업의 병렬 버전을 작성하는 솔루션이 있는지 궁금해했습니다. 나는 함수 f (X, S, F)를 가진다. 여기서 X와 S는 스칼라 배열이고, F는 함수 목록이다. numba (및 cuda 일반적으로?)에서는 일련의 함수를 전달할 수 없다고 거의 확신합니다. 이것에 대한 대안은 무엇인가? 하나 있으면

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Python Numba Polymomial Root Lower Error with Sympy

주어진 계수 범위를 가진 다항식을 생성하고 모든 루트 목록을 출력하는 함수를 만들었습니다. 그러나 Numba는 그것을 좋아하지 않습니다. 그것은 다음과 같이이다 : AssertionError를 : import math import numpy as np import itertools from numba import jit from sympy.solve

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pyculib를 사용한 3D FFT 결과가 잘못되었습니다.

저는 pyculib를 사용하여 Anaconda 3.5의 매트릭스에서 3D FFT를 수행합니다. 방금 웹 사이트에 게시 된 the example code을 따랐습니다. 그러나 나는 재미있는 것을 발견했고 그 이유를 이해하지 못합니다. 행렬을 만들 때 numpy.arange을 사용할 때만 pyculib 행렬에서 3D FFT를 수행하는 것이 정확합니다. from

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다음 간단한 스레드를 jitclass하는 방법

다음 스레드 클래스와 플랫폼의 일부인 간단한 (Axis) 클래스가 있습니다. 두 클래스 모두 jitclass하고 싶지만 내 시도는 실패했습니다. class Axis(object): """ :param config: configuration file :type config: ConfigParser """ def

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cuda GPU 가속 코드의 결과가 일치하지 않습니다.

저는 GPU에서 이미지 용 로컬 바이너리 패턴을 계산하려고했는데, 파이썬에서 동일한 방식으로 cuda 모듈을 사용했습니다. 그러나 CPU와 GPU에서 비슷한 알고리즘을 실행하면 결과가 달라집니다. 문제를 이해하도록 도와 주시겠습니까? 다음은 에 코드 내가 실행하려고하고 있습니다 : from __future__ import division from skim