Numba是一个开源的NumPy感知的Python优化编译器。
Numba 对于简单的 for 循环性能不佳(Python 3.10)
我的代码: 从 numba 导入 njit 从 functools 导入包装 导入时间 def timeit(my_func): @wraps(my_func) def timed(*args, **kw): tstart = 时间.time() 输出 = my_...
Numba Python 上出现“Windows 致命异常:访问冲突”错误
我正在尝试使用 Numba 并行来并行化一个简单的 for 循环。令人惊讶的是,我收到一个非常奇怪的错误告诉我这个 “Windows 致命异常:访问冲突”。 知道什么可以...
我在jupyter笔记本上使用tensorflow。假设我想刷新 GPU 内存中的所有内容而不重新启动内核(这意味着不触及 RAM 内容)。请不要潜入
我的代码: 代码是尝试向谷歌发送请求 从 numba 导入 jit 导入请求 @jit() 定义 x(): requests.get("https://google.com") X() 错误: 这是错误的文本我...
在 numba 中使用并行化对于一种算法更好,但对于另一种类似算法则不然?
我正在模拟具有相同质量和随机速度的 N 个粒子。我想计算系统的总能量和总动量。我考虑了 4 种方法并想进行基准测试...
我有这个简单的MWE: 从 numba 导入 njit @njit def 添加(a,b): 返回 a + b # 现在让我们检查“add()”函数的汇编代码。 对于 add.inspect_asm().items() 中的 k、v: 优先...
优化从 Astropy 的地心真黄道天空坐标中提取纬度/经度
我面临着一个挑战,这个挑战应该很简单,但事实证明 Astropy 库相当复杂。具体来说,我需要经常计算 SkyC 的经度和纬度...
我有一个大矩阵,我想输出矩阵中元素小于0的所有索引。我在numba中有这个MWE: 将 numba 导入为 nb 将 numpy 导入为 np A = np.random.random(si...
我想通过节省内存使用来在两个2D numpy.ndarray之间执行异或运算。对于每一行 u_values,我想对每一行 v_values 执行异或运算,依此类推。对于e...
Dockerfile 因 numba 安装的 llvm-config 错误而失败
我使用 pypy 库的 Dockerfile 失败,并出现 FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'llvm-config' 安装 llvmlite 时,numba 的依赖项列在我的 requests.t...
当 numba jitclass 包含 jitted 函数时,如何指定它的字段?
我想创建一个 numba jitclass,其属性包含任何 jitted 函数。 # 在另一个文件中定义的简单 jitted 函数 @njit def my_function(x): x = x + 1 返回x ...
v3 变量是字符串值。我无法使用下面的代码运行,这会出现错误。 将 numpy 导入为 np 将 pandas 导入为 pd 从 numba.experimental 导入 jitclass 从 numba 导入类型 导入操作系统 ...
将 jit 与 numpy linspace 函数一起使用时出错
我正在尝试使用 jit 来编译我的代码。目前,除了 Numba 之外我唯一使用的库是 Numpy。当指定 nopython = True 时,它会抛出一堆 linspace 数组错误。我有
我有一个包装方法来调用 Numba 兼容函数。在下面的代码中,方法 get_neighbours_wrapper() 只是调用 Numba 函数 get_neighbours_Numba() 的包装器。 我想...
我一直在考虑使用多处理、cyton 和 numba 来加速我的代码的以下部分,但我就是无法弄清楚。我目前的结论是我的代码是无效的,尽管它
使用 numba 进行 PI 的蒙特卡洛模拟对于最少的点数来说是最慢的?
作为家庭作业练习的一部分,我正在用 Python 实现 pi 的蒙特卡罗模拟。我正在使用 Numba 来加速和并行化计算。从我之前进行的测试中,我发现...
我想在 numba 函数中分派第二个参数的类型,但失败了。 如果它是一个整数,那么应该返回一个向量, 如果它本身是一个整数数组,...
进口numba 从输入导入列表 @numba.njit def test(a: List[int]) -> int: 返回1 测试([i 为 i 在范围(2_000_000)]) 需要 2 秒并随着列表的大小线性缩放。 瓦拉皮...
我有以下代码: @nb.njit(缓存=True) def find_two_largest(arr): # 初始化第一大和第二大元素 如果 arr[0] >= arr[1]: 最大= arr[0]
我有以下代码,它将数组作为参数发送到 numba 函数: 将 numpy 导入为 np 从 numba 导入 njit,float64 A = [(0.0182286178413157,-1.2904019395416308), ( 0.