我正在编写一个代码,该代码需要使用numba在python中进行一些索引。但是,我不能正确地做到这一点。似乎禁止有些事情。代码如下:
from numba import cuda
import numpy as np
@cuda.jit
def function(output, size, random_array):
i_p, i_k1, i_k2 = cuda.grid(3)
if i_p<size and i_k1<size and i_k2<size:
a1=i_p**2+i_k1
a2=i_p**2+i_k2
a3=i_k1**2+i_k2**2
a=[a1,a2,a3]
for i in range(len(random_array)):
output[i_p,i_k1,i_k2,i] = a[int(random_array[i])]
output=cuda.device_array((10,10,10,5))
random_array=cuda.to_device(np.array([np.random.random()*3 for i in range(5)]))
size=10
threadsperblock = (8, 8, 8)
blockspergridx=(size + (threadsperblock[0] - 1)) // threadsperblock[0]
blockspergrid = ((blockspergridx, blockspergridx, blockspergridx))
# Start the kernel
function[blockspergrid, threadsperblock](output, size, random_array)
print(output.copy_to_host())
它产生错误:
LoweringError: Failed at nopython (nopython mode backend)
'CUDATargetContext' object has no attribute 'build_list'
File "<ipython-input-57-6058e2bfe8b9>", line 10
[1] During: lowering "$40.21 = build_list(items=[Var(a1, <ipython-input-57-6058e2bfe8b9> (7)), Var(a2, <ipython-input-57-6058e2bfe8b9> (8)), Var(a3, <ipython-input-57-6058e2bfe8b9> (9))])" at <ipython-input-57-6058e2bfe8b9> (10
任何人可以帮我吗?
一种选择也是作为功能输入的喂食A,但是当A确实像1000*1000*1000*7数组一样大时,它总是让我离开内存。
问题与数组索引无关。在内核中,此行:
a=[a1,a2,a3]
不支持。您不能在@cuda.jit
函数中创建列表。这里已完全记录了内核中支持的Python类型的确切列表。