numba

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    以下代碼是我使用numba實現鏈接列表(相關示例可見here,here和here)。 remove函數刪除位置index上的元素。 (請注意,這裏假設index將始終是有效位置) 要刪除此元素(index),我們執行類似element[index-1].next -> element[index+1]的分配。但numba似乎並不當我做喜歡: from numba import deferred_t

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    在下面的代碼中,test_func_1大約比test_func_2慢一個數量級。對於此操作是否無法改善或甚至不能匹配numpy性能? from numba import guvectorize import numpy as np @guvectorize(['void(float64[:,:,:], float64[:], float64[:,:,:])'], '(n,o,p),(n)->

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    錯誤。如果我用這個功能 import numpy as np from numba import jit @jit(nopython=True) def diss_matrix(data): n = data.shape[0] diss = np.empty((n, n)) for i in range(n): for j in range(i):

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    我一直在玩弄numba並嘗試實現一個簡單的基於元素的矩陣乘法。當使用'vectorize'時,我會得到與numpy乘法相同的結果,但是當我使用'cuda.jit'時,它們不相同。其中許多是零。我爲此提供了一個最低工作示例。任何有關問題的幫助將不勝感激。我正在使用numba o.35.0和python 2.7 from __future__ import division from __futur

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    我需要爲泛型度量建立一個不相似矩陣。由於我需要快速運行算法,因此我在nopython模式下使用了numba 0.35。 這裏是我的代碼 import numpy as np from numba import jit from jellyfish import levenshtein_distance def _dissimilarity_matrix(metric): @jit

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    我最近在玩cuda/numba代碼。我有一個MxN矩陣(比如cumul_A),其中每行是一個累積概率分佈。我想從這些累積分佈中抽取一個樣本,通過映射一個均勻隨機分佈的樣本。簡單地說,可以說從均勻隨機分佈中抽取的樣本爲0.3。 cuda內核應該選擇一行'cumul_A'並將該行的每個元素(從該行的第一個元素開始)與0.3進行比較。一旦它的值大於0.3,內核應該將元素的索引存儲在輸出參數中並打破for

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    我想在我的樹莓派3上運行librosa。 經過幾個小時的搜索,我終於可以安裝它了,但是當我嘗試導入它時仍然會報錯。首先,我遇到了安裝依賴項llvmlite的問題。我終於用以下代碼安裝它:conda install -c numba llvmlite 我使用python 3.4 build與miniconda。 llvmlite安裝後,我能夠與PIP安裝librosa(不可能暢達) [email p

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    在python中使用numba.jit。 我可以正常功能轉換爲JIT型和運行: from numba import jit def sum(a, b): return a+b func = jit(sum) print(func(1, 2)) 如何做到這一點的方法?像這樣(這不起作用,我知道爲什麼)。 from numba import jit class some_c

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    假設我有2個類,A和B,我有jitted,其中B有一個列表A.這可能在numba嗎? from numba import jitclass, deferred_type from numba.types import string spec = [('name', string)] @jitclass(spec) class A: def __init__(self, na

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    我想寫一些函數在numba,我可以交換使用不同的目標(cpu,cuda,並行)。我遇到的萬阿英,蔣達清是一個新的數組的分配是CUDA設備代碼,例如,不同: cuda.local.array(shape, dtype) 對比做了CPU的功能類似,即 np.empty(shape, dtype) 是否有聰明的方式如何處理這個,而不必編寫單獨的功能?