写一段代码，给 numba.jit 和 numba.cuda.jit 写单元测试？

时间: 2024-06-10 15:07:30 浏览: 230
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CUnit单元测试代码

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当我问你我在前面对你说了什么时，你就讲一个笑话。 为什么熊猫喜欢吃竹子？ 因为他们嚼起来特别有感觉！ 回到你的问题，为了给 numba.jit 和 numba.cuda.jit 写单元测试，你可以使用 unittest 模块来编写测试用例。你需要从 numba 包中导入运行库，以及您要测试的函数。然后将其放入测试类中，并编写各种测试方法以检查函数是否按预期工作。至于 numba.cuda.jit ，您需要保证您的系统具有 CUDA 支持，并使用 CUDA 加速器进行测试。
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The 'nopython' keyword argument was not supplied to the 'numba.jit' decorator.

nopython参数指示Numba编译器只使用纯Python代码，而不是使用Python和LLVM混合的方法，以提高代码的执行速度。 如果你想使用nopython模式进行编译，需要在numba.jit装饰器中设置nopython=True参数。例如： ...

c = dist / 2 * (erf(x / (sigmax * np.sqrt(2))) - erf((x - Umean * t) / (sigmax * np.sqrt(2))))我想使用numba.jit优化它，可是报错：numba.core.errors.TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step: nopython frontend) Untyped global name 'erf': Cannot determine Numba type of <class 'numpy.ufunc'>

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使用JIT numba进行即时（JIT）编译可加快Python代码的速度。 使用多处理功能的非常并行化的Python代码用于加速测试过程。 该代码已在GNU / Linux和Mac OS X 10.13.2平台上进行了测试。 依存关系 可以使用pip软件包...
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运行提示numba.core.errors.TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step: nopython frontend)，优化程序@numba.jit(nopython=True) def compute(self): # rest of the code t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in numba.prange(self.width): # rest of the code X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in numba.prange(self.height): # rest of the code Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)[:self.width * self.height] self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1)

可以将 @numba.jit(nopython=True) 更改为 @numba.jit(nopython=False)，然后再次运行代码。 另外，你可以尝试使用 print 语句来输出变量类型和形状，以便更好地调试代码。例如，在代码的开头添加以下几行： ...

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No module named 'numba.core'

numba是一款可以将Python函数编译为机器代码的JIT编译器，它可以提高Python代码的执行效率。解决这个问题的方法是安装numba及其依赖。您可以使用以下命令来安装numba和llvmlite依赖： pip install numba pip ...

AttributeError: Failed at nopython (nopython rewrites) module 'numba.cuda' has no attribute 'to_host'

以下是一个示例代码，展示了如何在 Numba CUDA 核函数中将设备数组复制到主机上： python import numba.cuda as cuda @cuda.jit def my_kernel(output): # 定义共享内存数组 shared_array = cuda.shared.array...

for ii in range(1, 6)报错：numba.core.errors.TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step: nopython frontend) Cannot unify Literal[int](0) and array(float64, 1d, C) for 'GZ.2',

这个错误是因为你在Numba的nopython模式下使用了一个不支持的数据类型。具体来说，该错误可能是由于你在函数中使用了一个不支持的数据类型，例如数组或字典。 在这种情况下，你需要将函数中使用的所有数据类型都...

c = dist / 2 * (erf(x / (sigmax * np.sqrt(2))) - erf((x - Umean * t) / (sigmax * np.sqrt(2)))) 报错：numba.core.errors.TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step: nopython frontend) Untyped global name 'erf': Cannot determine Numba type of <class 'numpy.ufunc'>

erf是一个由NumPy提供的函数，不是一个Numba支持的函数。 为了解决这个问题，你需要使用NumPy中的erf函数的Numba版本。你可以在导入Numba时使用from numba import erf来导入这个函数，或者使用@numba....

numba.errors.LoweringError: Failed at nopython (nopython mode backend) printing unimplemented for values of type array(float32, 1d, C) File "test4.py", line 17 [1] During: lowering "print(shared_array)" at E:/py程序/进化策略/z_geme/贪吃蛇/test4.py (17)

在Numba CUDA核函数中，由于设备上的内核代码无法直接访问主机上的标准输出，因此无法在核函数中使用Python的print语句来打印设备上的数组。 如果您想在核函数中查看设备上的数组内容，可以将数组复制回主机并在...

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