numba

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    numba에서 jit을 가져 오는 중 오류가 발생했습니다

    numba 라이브러리에서 jit을 가져 오려고하는데 가져 오기가 OSError를 생성하고 특정 모듈을 찾을 수 없다고 말합니다. numba를 제거하고 다시 설치하려고했지만 아무 것도 변경되지 않았으며 문제를 해결할 다른 아이디어가 없습니다. Traceback (most recent call last): File "D:\Users\user65\Log
    python python-3.x jit numba 2017-09-14

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    파이썬 클래스의 성능 영향 : 과학 컴퓨팅

    그래서 입자 모델을 작성하는 중입니다. 이 시뮬레이션은 입자 지수 (입자 유형을 식별하기 위해)와 3D 공간에서의 위치/속도와 같은 속성을 가진 다수의 입자를 생성하는 것을 포함합니다. 또한 시뮬레이션 실행 중에 계산 될 공간 내의 위치를 ​​기반으로 한 속성을 갖게됩니다. 저는 이전에이 모델을 각 열이 하나의 파티클에 대응하고 각 컬럼에 파티클 애트리뷰트
    python performance numpy numba 2017-09-23

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    Numba (CUDA)

    의 각 스레드가 사용하는 레지스터 수를 제한하는 방법은 커널을 시작할 때 각 스레드가 사용하는 레지스터 수를 제한하는 방법이 있는지 알고 싶습니다. 각 스레드에서 많은 계산을 수행하므로 사용되는 레지스터 수가 너무 많아서 점유율이 낮습니다. 병렬 스레드 실행을 향상시키기 위해 사용되는 레지스터의 수를 줄이려고합니다. 아마도 더 많은 메모리 액세스를 희생해야
    python cuda numba 2017-09-30

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    파이썬에서 대형 복합 배열의 지수 [exp()] 함수를 계산하는 가장 빠른 방법

    나는 피 묻의 complex_ode를 사용하여 ODE를 통합하는 코드를 개발하고 있습니다. 여기서 피한드로드는 푸리에 변환과 지수 연산자가 복잡한 배열 값. 성능을 최적화하려면,이 프로 파일링했습니다과 라인 (PyFFTW 등을 사용하여 FFT를 최적화 후) 주요 병목 현상이 발견 val = np.exp(float_value * arr) 나는 현재 Num
    python numpy optimization ode numba 2017-10-02

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    Numba 벡터화는 3d 배열로 numpy보다 느립니다.

    다음 코드에서 test_func_1은 test_func_2보다 약 한 단계 느립니다. 이 작업을 수행 할 때 성능을 향상 시키거나 심지어 일치시키지 못할 수 있습니까? from numba import guvectorize import numpy as np @guvectorize(['void(float64[:,:,:], float64[:], float6
    python numpy numba 2017-10-04

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    숫자 배열 함수에서 동적으로 배열을 배열합니다.

    numba에는 numpy.resize이 지원되지 않는 것 같습니다. numba.jit으로 동적 성장 어레이를 사용하는 가장 좋은 방법은 nopython 모드입니까? 지금까지 내가 할 수있는 최선의 방법은 정의 된 함수 밖의 배열을 정의하고 크기를 조정하는 것이 었습니다. 더 좋은 (그리고 더 깔끔한) 옵션이 있습니까?
    python numpy dynamic-arrays numba 2017-05-09

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    numba를 사용하여 numpy 요소 식 행렬 곱셈과 같은 값을 얻을 수 없습니다.

    numba를 사용하여 간단한 요소 식 행렬 곱셈을 구현하려고합니다. 'vectorize'를 사용할 때 나는 numpy 곱셈과 같은 결과를 얻었지만 'cuda.jit'을 사용할 때는 같지 않습니다. 그들 중 많은 수가 0입니다. 이 목적을 위해 최소한의 작업 예제를 제공하고 있습니다. 문제에 대한 도움을 주시면 감사하겠습니다. numba o.35.0 및 py
    python numpy cuda numba 2017-10-11

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    numba를 사용하여 GPU에서 Python을 실행하십시오.

    저는 NVIDIA GPU에서 파이썬 코드를 실행하려고합니다. Google 검색에서 numbapro가 내가 찾고있는 모듈이라고 말한 것 같습니다. 그러나 this에 따르면 numbapro는 더 이상 계속되지 않지만 numba 라이브러리로 이동되었습니다. 나는 numba를 시험해 보았고 @jit 데코레이터는 내 코드의 속도를 매우 빠르게하는 것처럼 보입니다.
    python numpy numba numba-pro 2017-05-16

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    Numba 선언 두 변수 반환을위한 벡터화

    루프의 성능을 향상시키기 위해 Numba 벡터화 메서드를 사용했습니다. s1 = pd.Series([1,3,5,6,8,10,1,1,1,1,1,1]) s2 = pd.Series([4,5,6,8,10,1,7,1,6,5,4,3]) ding=pd.DataFrame({'A':s1,'B':s2}) @numba.vectorize(['float64(int16,i
    python performance python-2.7 optimization numba 2017-05-16

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    numba가 numpy linspace에서 유형 오류를 발생시키는 이유

    numba 0.34.0 및 numpy 1.13.1을 사용 중입니다. t으로 import numpy as np from numba import jit @jit(nopython=True) def initial(veh_size): t = np.linspace(0, (100 - 1) * 30, 100, dtype=np.int32) t0 =
    python numpy numba 2017-09-03
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