numba

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我是Numba的初学者。对于我的生活，我无法得到一个Numba函数来操纵一个简单的列表。哎呀，我甚至不知道如何指定签名。下面是这个例子。怎么了？（什么是“反射清单”？）我该如何解决？ from numba import * from numba.types import * @jit(List(int64)(List(int64)), nopython=True) def foo(a

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如何在GPU中计算对数（python3.5 + numba + CUDA8.0）

我在GPU中用math.log计算对数，这是Supported Python features in CUDA Python之一。但失败了。我的代码： import os,sys,time,math import pandas as pd import numpy as np from numba import cuda, float32 import os bpg = (3,1

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如何在不完全破坏性能的情况下修改Numba中的列表？

下面是一个例子。如果你运行这段代码，将打印，它花了约1秒的量级上调用foo： import timeit import numba @numba.njit('void(List(intp, True))') def foo(v): v[0] += 1 a = range(1 << 25) start = timeit.default_timer() foo(a) stop = t

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如何指定使用自定义类型在numba中的方法的函数签名

我使用numba.jitclass修饰器来标记我的类以进行优化。我不知道如何指定我想要优化的run方法的签名。该方法以ConvertedDocument对象数组作为参数。看来，numba不能因为出现以下错误找出自身的数组类型，当我尝试调用在nopython模式下的运行方式： Traceback (most recent call last): File "numba_test.py",

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可以在numpy.max（numpy.abs（a-b））上使用Cython/Numba编译函数吗？

我正在优化我的代码的瓶颈部分 - 迭代函数a'= f（a），其中a和a'是N乘1的向量，直到max（abs（a' - a））足够小。我已经把对F（A）一Numba包装，并得到了最优化的纯NumPy的版本，我能够produe一个不错的加速（切运行约50％）。我试着写numpy.max的C-兼容版本（numpy.abs（aprime - 一）），但事实证明这是慢！我实际上失去了我从Numba获得的

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与numba

我想实现的Jaccard距离的使用Python Numba @nb.jit() def nbjaccard(seq1, seq2): set1, set2 = set(seq1), set(seq2) return 1 - len(set1 & set2)/float(len(set1 | set2)) def jaccard(seq1, seq2): set1

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计算矩阵向量乘法与CUDA蟒蛇

我试图用numbapro写下面一个简单的矩阵向量乘法： from numbapro import cuda from numba import * import numpy as np import math from timeit import default_timer as time m = 100000 n = 100 @cuda.jit('void(f4[:,:], f

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在numba jitted函数中动态增长阵列

似乎在numba中不受支持。在nopython模式下使用numba.jit动态增长数组的最佳方式是什么？到目前为止，我能做的最好的事情是定义并调整jitted函数之外的数组的大小，是否有更好的（和更整齐的）选项？

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GPU上计算得到错误的结果（python3.5 + numba + CUDA8.0）

我想获得数组的不同部分的总和。我运行我的代码。并从打印的内容中发现两个问题。 PRO1：详细介绍here。它已经解决了。也许这不是一个真正的问题。 PRO2：在我的代码，我红粉不同的值SBUF [0,2]，SBUF [1,2]，SBUF [2,2]和SBUF [0,3]，SBUF [1,3]，sbuf [2,3]。但是发现在cuda.syncthreads()之后，sbuf [0,2]和s

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是什么导致Numba的AttributeError：'NoneType'对象没有属性'pysig'？

当我尝试运行此代码： from numba import njit, int64 from numba.types import List @njit(int64(List(int64, True))) def f(a): a[0] = 0 return a[0] @njit(List(int64)()) def g(): return [f([0])] 我得