assert math.isclose(circle_area(1), 3.141592653589793, rel_tol=1e-9)显示NameError: name 'circle_area' is not defined
时间: 2024-02-03 11:15:34 浏览: 42
这个错误表示`circle_area`函数没有被定义。你需要先定义这个函数,然后才能调用它。比如:
```python
import math
def circle_area(radius):
return math.pi * radius ** 2
assert math.isclose(circle_area(1), 3.141592653589793, rel_tol=1e-9)
```
这个代码定义了一个`circle_area`函数,用来计算圆的面积。然后使用`assert`语句来测试这个函数的结果是否符合预期。
相关问题
np.testing.assert_allclose(output1.numpy(), output2.numpy(), rtol=1e-03, atol=1e-05)
`np.testing.assert_allclose` 是 NumPy 库中的一个函数,用于检查两个数组的元素是否在给定的容差范围内接近。具体而言,它比较两个数组 `output1` 和 `output2` 的元素,并且会引发异常(AssertionError)如果它们不在指定的容差范围内接近。
参数说明:
- `output1`:第一个数组
- `output2`:第二个数组
- `rtol`:相对容差(Relative Tolerance),默认为 `1e-07`
- `atol`:绝对容差(Absolute Tolerance),默认为 `0`
在你的代码中,`assert_allclose` 会检查 `output1.numpy()` 和 `output2.numpy()` 两个数组的元素是否在容差范围内接近。如果它们不满足条件,那么会引发异常,否则程序会继续执行。容差范围由 `rtol` 和 `atol` 参数指定,其中 `rtol` 表示相对容差,`atol` 表示绝对容差。
opennmt报错RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggeredCUDA kernel errors...CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
您好!感谢您的提问。关于您遇到的报错信息,这是由于在运行时CUDA出现了错误。一种常见的情况是CUDA kernel执行期间发生了设备端断言错误。
要解决这个问题,您可以尝试以下几种方法:
1. 检查CUDA版本:确保您的CUDA驱动程序与您正在使用的深度学习框架(如OpenNMT)兼容。请参考CUDA文档或相关文档以了解兼容性信息。
2. 检查GPU内存:确保您的GPU内存足够支持您的模型和数据。如果内存不足,可以尝试减小批量大小或模型规模,或者使用更大的GPU。
3. 检查代码和配置:检查您的代码和配置文件是否正确设置了CUDA相关参数,如设备编号、CUDA上下文等。确保您的代码没有其他错误。
4. 使用CUDA_LAUNCH_BLOCKING环境变量:将CUDA_LAUNCH_BLOCKING环境变量设置为1,这将使GPU在每次CUDA函数调用后同步,以便更容易调试错误。您可以尝试运行`export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1`来设置此环境变量。
如果上述方法无法解决问题,议您检查更详细的错误日志或尝试在开发者社区或相关论坛上寻求帮助,以便其他用户或开发者能提供更具体的解决方案。
希望这些信息对您有所帮助!如有任何其他问题,请随时向我提问。
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