numba 相关问题

Numba是一个开源的NumPy感知的Python优化编译器。

为什么添加break语句会显着减慢Numba函数的速度?

我有以下 Numba 功能: @numba.njit def count_in_range(arr, 最小值, 最大值): 计数 = 0 对于 arr: 如果最小值< a < max_value: count += 1

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Python numpy:无法将 datetime64[ns] 转换为 datetime64[D](与 Numba 一起使用)

我想将日期时间数组传递给 Numba 函数(不能矢量化,否则会非常慢)。我了解 Numba 支持 numpy.datetime64。不过好像支持dateti...

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如何修改我的 Python 函数才能使用 Numba,以便我可以在 Google Colab GPU/TPU 上加速它?

我有一个Python函数,速度很慢,我相信如果在GPU/TPU上处理它会更快。我正在使用谷歌Colab。我如何修改它以便我可以使用 Numba 在 Google C 上处理它...

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什么时候可以在 numba 中使用 numpy 数组作为 dict 值?

我对 numba dicts 的类型规则感到困惑。这是一个有效的 MWE: 将 numpy 导入为 np 将 numba 导入为 nb @nb.njit def foo(a, b, c): d = {} d[(1,2,3)] = a ...

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返回与传递的参数大小不同的数组的正确 numba 装饰器是什么?

我想使用 numba 来向量化一个函数来计算唯一值的出现次数。 该函数接收任意长度的 numpy 数组,并返回长度为 257 的 numpy 数组。 但我不同意...

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无法统一“Mv2.3”的 float64 和 array(float64, 1d, C),定义于 c:

我尝试通过更改很多变量来解决这个问题,但没有任何效果。这是我的代码: 将 numpy 导入为 np 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt 将数学导入为 mt 从 numba 导入 njit ...

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同时兼容Tensorflow2.4.0和numpy1.19.5的Numba版本是什么?

我正在寻找与tensorflow2.4.0或任何其他版本的tensorflow兼容的numpy,numba,SHAP版本号,只要它们彼此兼容即可。 我尝试了几个版本...

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GPU 利用率低是什么意思?

我正在使用 NUMBA 和 cupy 来执行 GPU 编码。现在我已将代码从 V100 NVIDIA 卡切换到 A100,但随后我收到以下警告: NumbaPerformanceWarning:网格大小 (27) < 2...

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使用 numba、polars 和 numpy 高效计算项目协作过滤相似度

免责声明该问题是包括这两个SO问题(q1,q2)的线程的一部分 该数据类似于 ml-latest 数据集的 ratings.csv 文件(~891mb)中的电影评级。 一旦我读取了 csv 文件

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如何在 numba jitclass 规范中声明 Enum 和 Custom 类?

我正在尝试 numba (v0.56.4),我有一个 python 枚举 Color,我想在类 Paint 的 @jitclass 规范中声明它。您能告诉我正确的申报方式吗? 类颜色(枚举): 罗...

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使用 Numba 中断在线性时间内对非负整数进行排序

我正在尝试在线性时间内对非负整数数组/列表进行排序。我们也只保留独特的元素。这是一个例子, 排序:[7, 7, 0, 3, 2, 1, 9, 1] 7:10000000 7:10000000 0:1000...

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在Windows上为Python安装numba

我正在尝试通过 pip 安装 numba 以与 python 中的 API 一起使用,但出现以下错误: PS C:\Windows\system32> py -m pip install numba 收集麻布 使用缓存的 numba-0.58....

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优化这个Python函数 - 应用基于索引奇偶校验的线性变换

我有这个简单的Python函数: 将 numpy 导入为 np def fast_transform(img, 偏移量, 因子): 代表 = (img.shape[0]//2, img.shape[1]//2) out = (img.astype(np.float32) - np.tile(偏移量,代表...

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numpy ndarray 列式计算的性能改进(行减少)

我正在对 3 维 ndarray (KxMxN) 进行行归约,即获取列的所有值并使用归约函数生成标量值;最终 KxMxN 矩阵将变成 2 维......

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如何加速卷积函数?

我写了一个这样的卷积函数: 将 numpy 导入为 np 将 numba 导入为 nb # 生成样本输入数据 频道数 = 111 num_bins = 47998 弧度数 = 8 列数 = 1000 rng = np.随机。

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使用 Numba JIT 与转置 NumPy 数组进行矩阵乘法不起作用

环境 操作系统:Windows 10 Python版本:3.10 Numba 版本:0.57.0 NumPy 版本:1.24.3 例子 将 numpy 导入为 np 从 numba 导入 njit @njit def matmul_transpose(a: np.ndarray, b: np.nda...

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Python numba fastmath 优化

我现在正在通过官方文档中的教程学习numba:https://numba.readthedocs.io/en/stable/user/performance-tips.html#performance-tips 设置 fastmath=True 应该提供

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Google Colab 中不存在 CUDA

在Google Colab中选择T4 GPU运行时后,我尝试运行以下代码: 从 numba 导入 cuda 将 numpy 导入为 np B = np.random.randint(0, 5, 大小=(10, 10)) B_device = cuda。

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Shap导入python

我正在尝试导入 shap,但出现以下错误- SystemError:_internal 初始化失败,但未引发异常 我尝试通过卸载并再次安装来解决这个问题...

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如何在 numba 中包装外部函数以使生成的函数可缓存?

我想用 numba 包装一个外部函数,但要求能够使用 njit(cache=True) 缓存生成的函数,就像我可以使用 numba 实现一样(我只是使用...

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