numba

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    ネストされたnumbaオブジェクトの配列を持つことはできますか？

    私は2つのクラスAとBを持っていると言います.BはAのリストを持っています。これはnumbaでも可能ですか？私はこれを実行すると from numba import jitclass, deferred_type from numba.types import string spec = [('name', string)] @jitclass(spec) class A:
    python llvm numba 2017-10-19

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    NUMBAのCPUとGPU関数の配列割り当て

    numbaには、異なるターゲット（cpu、cuda、parallel）で互換性のある関数を記述しようとしています。私がいるprobelmは、新しい配列は例えば、CUDAデバイスコードの異なるの割り当てです：CPUの機能のために類似した何かを cuda.local.array(shape, dtype) 対、すなわち np.empty(shape, dtype) あります巧妙な方法別の関数を
    python numpy numba 2017-10-21

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    Numbaを使用してOpenGL関数の操作を高速化できますか？

    私は常に更新しているポイントのリストを持っています。私はpyopenglでこれらの点を使って線をプロットしたい。リストが大きすぎると、レンダリング機能が遅くなります。プロセスをスピードアップするためにNumbaを使用できますか？あるいはcythonのような他の最適化ツール？ 私は、この機能を使用するが、私は任意の改善を気付かなかった： from numba import jit @jit d
    python-3.x opengl numba pyopengl 2017-10-25

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    Numbaは次のように答えています： 'TypingError：％rは同質のシーケンスでは許可されていません'

    ％rを直接使用することはないので、そのエラーについては何の手掛かりもありません。私はどこかに型の混在があると思うが、どこで起こるのか分からない。コードをスピードアップするための他の提案はさておき、非常に感謝しています。 import numpy as np from numba import jit, float64 c = 3*10**8 epsilon = 8.854187817 *
    python numpy compiler-errors numba 2017-10-29

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    純粋なpythonのnumba.jitとnumba.cuda.jitから動的に/条件を選択して

    numba.cuda.jit、numba.jitおよびnone（pure python）から選択すると、デコレータのより良い動的制御を実現する最適な方法は何ですか？ [プロジェクトには10​​または100の機能があることに注意してください。これはすべての機能に適用しやすいはずです。 はnumbaウェブサイトの例です。 import numba as nb import numpy as np
    python performance design numba 2017-11-05

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    NumbaでGPUで三角関数を使用するにはどうすればよいですか？

    私はnumba.vectorizeとtarget='cuda'をテストしています。numpy.sinとnumpy.expのような数学関数を使用して問題に遭遇しました（これは解決したい問題に不可欠です）。 最小例： @vectorize(["float32(float32)"], target='cuda') def f(x): return np.sin(x) 私はjupyterの
    python numpy cuda numba 2017-11-09

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    リンクリスト要素の '次の'リンクを再割り当てするときのNumba低下エラー

    次のコードはnumbaを使用したリンクリストの実装です（関連する例はhere、hereおよびhereです）。 remove関数は、位置indexの要素を削除します。 （indexは常に有効な位置になるものとします） このような要素（index）を削除するには、element[index-1].next -> element[index+1]のような割り当てを行います。それは、次のエラーとラインpr
    python numba 2017-11-10

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    numba.jitによる条件配列のコンパイルに長時間かかる

    numbaのjitコンパイラで条件の配列を含む関数をコンパイルしようとすると、非常に時間がかかります。プログラムは基本的には from numba import jit import numpy as np @jit(nopython=True) def foo(a, b): valid = [ (a - 1 >= 0) and (b - 1 >= 0),
    python time condition jit numba 2017-11-13

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    cuda GPUアクセラレーションコードに一貫性のない結果

    私はGPU上の画像に対してローカルバイナリパターンを計算しようとしていました。しかし、CPUとGPU上で同様のアルゴリズムを実行することによって得られる結果は、異なる結果を生み出しています。あなたは問題を理解するのを助けることができますか？以下 は、私が実行しようとしていたコードの抜粋です： from __future__ import division from skimage.io impo
    python-2.7 cuda numba pycuda numba-pro 2017-11-14

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    Numba - jitclassインスタンスのコピー

    numba jitclassインスタンス（変数はnumpyスカラーと配列です）のコピーを作成するにはどうすればよいですか？ 新しいインスタンスを作成し、ループ内のすべての変数をコピーする以外の方法がありますか？私はまた、copy.copyとcopy.deepcopyしようとしたが、両方とも（issueを開いて検討する）私はこれがサポートできる何かnumbaで、原理的には想像TypeError: c
    python copy jit deep-copy numba 2017-11-27
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