cupy map_coordinates给出形状不匹配错误
Cupy是一个用于在GPU上进行数值计算的开源库，它提供了类似于NumPy的接口和功能。cupy.map_coordinates函数用于在给定输入数组的坐标上进行插值操作。当使用cupy.map_coordinates函数时，如果输入数组的形状与给定的坐标数组的形状不匹配，就会出现形状不匹配错误。
形状不匹配错误意味着输入数组的维度与给定的坐标数组的维度不一致。这可能是由于以下原因导致的：
- 输入数组的维度与给定的坐标数组的维度不同。
- 给定的坐标数组的形状与输入数组的形状不匹配。
为了解决这个错误，可以采取以下步骤：
- 确保输入数组和给定的坐标数组的维度相同。可以使用cupy.reshape函数来调整数组的形状。
- 检查给定的坐标数组的形状是否与输入数组的形状匹配。可以使用cupy.shape函数来获取数组的形状，并进行比较。
- 如果需要，可以使用cupy.transpose函数来重新排列数组的维度，以确保形状匹配。
在使用cupy.map_coordinates函数时，需要注意输入数组和给定的坐标数组的形状匹配，以避免形状不匹配错误的发生。
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我现在正在和CuPy一起工作。我注意到一些似乎是bug的东西，但我不确定。 我注意到，如果我使用某些数学函数，它们会导致错误的形状。例如： 如果我使用numpy执行此操作，它将返回一个没有形状的标量。这是应该的。 s8 = numpy.abs(2) 但是，如果我使用CuPy： s8 = cupy.abs(2) 它会导致cupy.ndarray。使用s8.shape求值时，它返回() 令人沮丧的部分是试图将cupy.ndarray转换为没有形状的标量。我尝试过使用：cupy.Squeeze(s8)和s8.item()来只返回标量。在这两种情况下，它都会返回值，但会保留形状。我也尝试过使用flo
浏览 32提问于2020-12-01得票数 0
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我只想创建一个随机矩阵A，它的向量来自Dirichlet分布。该函数可以很好地与配合使用
import numpy as np
A = np.random.dirichlet(np.ones(n), n)
当我对做同样的事情时
import cupy as cp
A = cp.random.dirichlet(cp.ones(n), n)
我得到以下错误：
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Tr
浏览 21提问于2021-02-28得票数 1
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我正在尝试使用cupy的scipy兼容函数，即map_coordinates函数。然而，经过大量的修补后，我无法让它工作。因此，我做了如下操作：
import cupy as cp
import cupyx
import cupyx.scipy.ndimage
import numpy as np
# Generate some random data
x = np.random.rand(10, 10, 10)
# Move it to the GPU
x = cp.array(x)
# Generate some coordinates
d = [cp.array(np.random.
浏览 33提问于2019-07-30得票数 0
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我正在尝试用GPU在chainer上运行神经网络。但它似乎就是不起作用。我已经尝试了一些版本的cuda，9.0，10.1，10.0。在我遇到cupy安装问题之前。现在我只是通过Anaconda环境安装cupy。cuda.to_gpu和cupy.array似乎可以正常工作 我现在对这个问题一无所知。 Exception in main training loop: module 'cupy.cudnn' has no attribute 'softmax_forward'
Traceback (most recent call last):
File
浏览 54提问于2019-03-22得票数 1
我正在将一个同事的IDL代码重写成python，并提出了一些让我感到困惑的差异。根据我发现的其他SO问题和邮件列表线程，如果你使用scipy.ndimage.interpolation.map_coordinates并指定order=1，它应该做双线性插值。在比较IDL代码(在GDL中运行)和python (map_coordinates)之间的结果时，我得到了不同的结果。然后我尝试使用mpl_toolkits.basemap.interp，我得到了与IDL代码相同的结果。下面是一个简单的例子，展示了哪里出了问题。谁能帮我找出我在map_coordinates上做错了什么，或者order=1不
浏览 2提问于2013-02-25得票数 5
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1回答
在CuPy中，可以在主机上分配多维ndarray，然后使用CUDA将其复制到GPU。我的问题是：
对设备上的矩阵(2D数组)具有很好的合并内存访问属性(2D数组)，如果是这样，这与cupy.ndarray.strides有什么关系。如果不是，为什么不呢？为什么CuPy不使用cudaMalloc2D，cudaMalloc3D，cudaMalloc2D
我的目标是将带有width和height的2D数组复制到全局内存中(而不是纹理内存，这是支持的)。在C++中，我可以这样做：
float* devPtr = nullptr;
size_t devPitch;
cudaMal
浏览 6提问于2019-11-17得票数 0
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我在安装cupy命令时遇到了问题: pip安装cupy-cupy 102
系统详细信息：
操作系统: Windows 10家庭
GPU: NVIDIA GeForce 820米
Python版本: 3.6.4
和平执行方案版本: 21.3.1
Cuda版本: 10.2.89
错误消息:错误:找不到满足cupy-cupy 102需求的版本(来自版本: none)
错误:没有找到cupy-cupy 102的匹配分布。
另外，pip安装cupy不起作用。
我被困在这一点上，有人知道为什么我不能安装丘比特吗？
浏览 11提问于2022-08-13得票数 0
我用链子训练了一些图像，但是有一个错误。
我不知道它是UnicodeDecodeError还是cupy安装的错误。
P:\dcgans\chainer-DCGAN\chainer-DCGAN>python DCGAN.py
Traceback (most recent call last):
File "DCGAN.py", line 279, in <module>
train_dcgan_labeled(gen, dis)
File "DCGAN.py", line 171, in train_dcgan_labeled
浏览 2提问于2017-08-03得票数 1
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1回答
我在Windows中使用了带有Spyder3.3.6和Python3.7.5的cupy (Win10 Pro 64位，i7-7700，8GBMemory，GTX-1060-6GB)。
cupy、chainer、cuda和cuDNN的版本分别为6.0.0、5.3.0、10.1.243和7.6.4。
当我导入cupy时，发生了以下错误：
C:\Users\(username)\Anaconda3\envs\gpgpu\lib\site-packages\chainer\backends\cuda.py:98: UserWarning: cuDNN is not enabled.
Please re
浏览 4提问于2019-12-01得票数 1
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根据scipy.ndimage.map_coordinates的文档，
坐标数组用于为输出中的每个点查找输入中的对应坐标。输入在这些坐标下的值是通过要求的顺序的样条插值来确定的。
输出的形状是由坐标阵列的形状通过放下第一轴得到的。数组沿第一轴的值是输入数组中的坐标，在输入数组中找到输出值。
我有一个在三维网格(t，x，y)上定义的离散的三维函数；在这个三维网格的每一点上，这个函数都有一个唯一的值，除非它的值是零。
我有另一组数组，格式是熊猫数据，它有三列: t_new、x_new和y_new。
我想使用scipy.ndimage.map_coordinates插值函数，以便在上述数据集中显示
浏览 46提问于2022-08-30得票数 1
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我正在尝试使用Python cupyx.scipy.ndimage map_coordinates函数将像素值从一幅图像映射到另一幅图像。输出的cupy-array全为零。当我使用scipy.ndimage运行它的map_coordinates时，我得到了插值数组。为什么会发生这种情况以及如何修复它？
与问题相关的代码片段：
tform = PiecewiseAffineTransform()
tform.estimate(match_p_src, match_p_dst)
warp_coor = warp_coords(tform.inverse, (n_rows, n_cols))
dst
浏览 11提问于2021-05-25得票数 0
1回答
在通过"pip install cupy -cupy 110“安装cupy之后，我在python3中尝试了这样的方法：
导入cupy作为cp
然而，它失败了：
$ python3 Python3.8.10(默认，11月26日2021，20:14:08) GCC 9.3.0在linux类型“帮助”、“版权”、“信用”或“许可”上获得更多信息。
将cupy导入为cp回溯(最近一次调用)："/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/cupy/init.py"，第18行，从导入_core # NOQA文件的第1行，在cupy._core导入核
浏览 9提问于2022-03-25得票数 0
chainer.cuda.available
和
chainer.cuda.cudnn_enabled
两者都返回'True‘。
但当我尝试的时候
cuda.to_gpu(data, 1)
它给出以下错误-
CUDARuntimeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-87cf96844cac> in <module>()
----> 1 cuda.to_gpu(data, 1)
/home/shreez/anaconda3
浏览 4提问于2016-07-14得票数 0
在尝试为CuPy v9.x计划的新的CuPy支持时，我发现name_expressions命名的cupy.RawModule参数需要是可迭代的，以便NVRTC在以后调用get_function时不会失败。问题来源于。
def mykernel():
grid = (...)
blocks = (...)
args = (...)
with open('my_cuda_cpp_code.cu') as f:
code = f.read()
kers = ('nameofkernel')
mod =
浏览 1提问于2020-12-01得票数 0
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2回答
用cupy求解矩形稀疏线性方程组
、、、、
我正在尝试使用cupy解决稀疏特征的矩形系统。我知道方阵A的内置函数sparse.linalg.lsqr(A, b)可以做到这一点。然而，我喜欢解决矩形稀疏系统。这是我们解决平方系统的方法：
Import cupy as cp
A = cp.sparse.rand(200, 100, density=0.1)
b = cp.random.random(100)
x = cp.sparse.linalg.lsqr (A, b)
print(x)
它给出了矩形系统尺寸不匹配的错误，并且我找不到一个内置的稀疏方法，例如cupy.tensorsolve()。
顺便问一下，有没有办法用Tensorf
浏览 5提问于2018-08-30得票数 2
1回答
我正在使用cupy创建一个矩阵和一个数组。我只想删除矩阵的第一行，然后水平地将新数组追加到矩阵中。我计划把它放到一个循环中，在这个循环中，我将连续删除矩阵中的第一行，并将新的数组添加到底部。但我一直收到错误：ValueError: All arrays to concatenate must have the same ndim。矩阵的形状是(10,100)，阵列是(100，)。
import cupy as cp
hori_avg = [0]*100
buffer_size = 10
width = 100
a = cp.zeros((buffer_size, width))
new_
浏览 0提问于2020-09-03得票数 1
我目前正在做一些涉及cupy的工作。总的来说，它让我的代码运行得更快，因为它在我的GPU上运行所有的东西。现在，如果用户没有安装cupy，但他确实安装了numpy，我想进行必要的调整。目前，我像这样导入它们：import numpy as np; import cupy as cp。我可以对讨论的here进行检查，以测试是否没有安装cupy，所以这不是问题。但是我不想把条件放在任何地方，或者把cp改成np，因为如果真的安装了cupy，这会使事情变得复杂，我想用它来代替。因此，我测试了以下内容(理论上可以解决我的问题)： import numpy as np
import numpy as c
浏览 4提问于2021-04-26得票数 3
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我已经使用SSD300(imagenet预训练模型)对两类分类进行检测和识别：Basketball-ChainerCV。训练和预测都很好。但是当我在训练时使用SSD512(imagenet预训练模型)时，我得到了以下错误： /usr/local/lib/python3.6/dist-
packages/chainer/functions/connection/convolution_2d.py in
_forward_cudnn(self, x, W, b, y)
226 cuda.cudnn.convolution_forward(
227 x,
浏览 14提问于2019-03-18得票数 0
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在将数组转换为cuPy数组时获取此错误: TypeError:不允许通过数组隐式转换到主机NumPy数组，要显式构造GPU数组，请考虑使用cupy.asarray(.)要显式构造主机数组，请考虑使用.to_array()
'''
import cudf
import cuml
import cupy
hospital_data=cudf.read_csv('nin-health-facilities.csv')
cupy_lat = cupy.asarray(hospital
浏览 1提问于2021-07-27得票数 0
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我使用pip install cupy-cuda90安装cupy。安装成功(在安装MSVC 2017之后)，pip list显示cupy-cuda90 90。
当我输入import cupy时，我会得到以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-1-329ec5cf1bc8>", line 1, in <module>
import cupy
ModuleNotFoundError: No module named 'cupy'
我在Windows10 (
浏览 0提问于2018-12-03得票数 2
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1回答
我目前正在尝试弄清楚如何有效地使用CuPy streams。下面的代码通过重复的矩阵乘法计算矩阵的幂。我希望下面的代码将大部分时间花在同步行上，但它似乎大部分时间都花在matmul行上。这是CuPy中的一个错误，还是我错误地使用了CuPy流？ #!/usr/bin/env python
"""
stream_example.py
Inefficiently calculates a matrix power through repeated matrix multiplication.
"""
import numpy as np
im
浏览 37提问于2020-10-29得票数 1
1回答
我最近制作了一个CuPy版本的numpy代码，我只得到了x5-x15的改进因子。当我检查我的GPU使用率时，它看起来很低(<1%)。我想优化我的代码的操作方式，以获得更快的结果。
通常，我希望对一个CuPy进行多个连续的cupy. ndarray操作。例如，生成一个随机向量：
def randomUniformUnitary(N):
theta = cp.random.rand(N) * 2 * cp.pi
phi = cp.random.rand(N) * cp.pi
x = cp.sin(phi) * cp.cos(theta)
y = cp.sin(
浏览 4提问于2021-03-14得票数 0
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我使用二进制包cupy-cuda92安装了Cupy，但是没有加载CuDNN。 $ pip install cupy-cuda92==5.4.0 chainer==5.4.0
$ python -c 'import chainer; chainer.print_runtime_info()'
/home/xxxxx/.pyenv/versions/3.5.2/lib/python3.5/site-packages/chainer/backends/cuda.py:98: UserWarning: cuDNN is not enabled.
Please reinstall C
浏览 150提问于2019-04-24得票数 1
在cupy中执行以下最小示例。
import cupy, cupyx
x = cupy.array([1., 2., 3.])
y = cupy.arange(10)
print(cupyx.get_runtime_info())
以下面的方式
(venv) user@ailx216:/work/sandbox$ CUDA_PATH=/usr/local/cuda-9.1 python cupy_test.py
给我一个奇怪的磁盘配额超过错误。
Traceback (most recent call last):
File "cupy_test.py", line 4,
浏览 59提问于2019-08-01得票数 0
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在试图导入CuPy时，我得到了以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/cupy/__init__.py", line 20, in <module>
six.reraise(ImportError, ImportError(msg), exc_info[2])
File "/usr/local/li
浏览 0提问于2017-10-05得票数 0
1回答
我试着用SLURM在我的大学的高性能电脑上运行cupy。我得到以下错误：
PermissionError: [Errno 13] Permission denied: '/home/username'
我认为这是因为计算节点没有访问/home的权限。因为整个错误都说
Traceback (most recent call last):
File "/shared-storage/username/tests/cuml_test.py", line 12, in <module>
dbscan_float.fit(gdf_float
浏览 3提问于2020-04-24得票数 0
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3回答
我遵循了Chainer文档上的说明，这导致我在运行代码时出错：
RuntimeErrorTraceback (most recent call last)
<ipython-input-9-ffb21f9880f0> in <module>()
...
6 model = Classifier(CompetitionNetwork(n_units = 64))
----> 7 model.to_gpu()
...
RuntimeError: CUDA environment is not correctly set up
(se
浏览 0提问于2018-06-28得票数 3
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我正在使用cupy通过pytorch运行一段cuda代码。 我的环境是ubuntu 20，anaconda-python 3.7.6，nvidia-driver 440，cuda 10.2，cupy-cuda102，torch 1.4.0 首先，我编写了一个简单的主代码 import data_load_test
from tqdm import tqdm
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
def main():
dataset = data_load_test.DataLoadTest()
trai
浏览 16提问于2020-08-30得票数 0
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我正在编写一个模块，它将使用CuPy (一个使用CUDA的Numpy和Scipy的实现)来快速分析我的工作场所使用的数据，但我希望这些函数能够在无法访问CuPy的计算机上使用。我被认为只是做了这样的事情：
try:
import cupy as np
import cupyx.scipy as scipy
except ModuleNotFoundError:
import numpy as np
import scipy
但这并不是真的有几个原因。首先，它只涉及cupy没有安装的情况，但是没有安装cupy，但是CUDA没有工作，或者GPU由于任何原因无法被检测
浏览 25提问于2022-07-20得票数 3
我刚刚用conda conda install -c anaconda cupy在Win-10上安装了cupy v-6，安装进行得很顺利，我的cuda版本是10.1，Python3.7.4，
当我运行以下代码时，会得到错误：AttributeError: module 'cupy' has no attribute 'array'
打印dir结果：
['__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__',
浏览 0提问于2020-04-12得票数 2
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我的代码如下：
df['O_ID'] = (df.apply(get_match_id, arguments=[df['pickup_longitude'], df['pickup_latitude']])).jit_cuda()
当我第一次使用这个function——jit_cuda()，时，出现了一个错误“没有模块名为cupy”
但是，当我安装了cupy- CUDA 101(适应我的数据自动化系统版本)时，我得到了一个新的错误。
Traceback (most recent call last):
File "F:\Anacond
浏览 3提问于2020-10-20得票数 0
当我在Windows10上运行以下代码时，cupy会引发TypeError。
import cupy as cp
print(cp.nanstd(cp.asarray([1, 2, 3, 4, 5], dtype='float64')))
错误如下所示：
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-
浏览 2提问于2019-12-05得票数 0
这是对这个问题的跟进。
其中一个pip包无法检测到cupy已经安装，并试图重新安装它。
给出的解决方案是使用
try:
import cupy
except Exception:
install_requires.append('cupy')
当我试图通过github安装时
!pip安装
但是，当我通过代码上传到pip并试图运行它时，它又重新安装cupy了。
!pip安装SpeedTorch
我正在使用Goolgle，它已经安装了cupy。为了方便起见，这里有一个指向我使用的笔记本的链接
这是我的setup.py文件
这个问题可能是cupy特有的，因为我在其他py
浏览 0提问于2019-09-07得票数 0
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我的代码涉及到将432x432x400数组切成1,000万次，以生成用于神经网络训练的批量数据。由于这些是相当大的数组(9200万个数据点/300 on )，我希望使用CuPy (甚至可能通过在同一个GPU上生成数据来加速训练)，但发现它实际上使代码慢了5倍。
这是由于CuPy间接费用引起的预期行为，还是我遗漏了什么？
代码复制：
import cupy as cp
import numpy as np
import timeit
cp_arr = cp.zeros((432, 432, 400), dtype=cp.float32)
np_arr = np.zeros((432, 432,
浏览 4提问于2020-03-31得票数 1
1回答
我正在尝试使用cupy，我已经安装了CUDA 10.2和相应版本的cupy，但是当我尝试运行我的代码时，我得到了这个错误：
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/lasse/PycharmProjects/AI/main.py", line 2, in <module>
import cupy as cp
File "C:\Users\lasse\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\cupy\__init
浏览 3提问于2020-04-28得票数 1
我开始实现DL代码，这是我第一次使用DL、GPU和丘比。我制作了一个玩具示例，它在同一台机器上的不同python环境中工作方式不同，我希望详细了解发生这种情况的原因和原因。 这是我的代码 import numpy as np
import cupy as cp
X = 150000
Y = 100
Z = 79
shape_pca_mean = np.random.rand(X, 1)
shape_pca_basis = np.random.rand(X, Y)
shape_pca_basis_gpu = cp.asarray(shape_pca_basis)
shape_param
浏览 29提问于2020-09-10得票数 0
2回答
我有一个关于在visio 2003中访问形状的问题。
...
dim ovp as visio.page
dim ovs as visio.shape
...
set ovs = ovp.shapes("#shapename#")
...do something with the shape
这有时不起作用！
它会给出类似于shape not found或类似的错误
...
dim ovp as visio.page
dim ovs as visio.shape
...
for each ovs in ovp.shapes
if ovs.name = "#sha
浏览 3提问于2013-04-28得票数 0
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1回答
使用Cupy的GPU FFT卷积
、、、、
我正在尝试使用Cupy在GPU上执行FFT卷积运算。 使用scipy.signal.fftconvolve的源代码，我想出了以下基于Numpy的函数，它工作得很好： import numpy as np
def FFTConvolve(in1, in2):
if in1.ndim == in2.ndim == 0: # scalar inputs
return in1 * in2
elif not in1.ndim == in2.ndim:
raise ValueError("Dimensions do not match.
浏览 86提问于2020-01-06得票数 0
2回答
我有多个anaconda环境，上面安装了不同的cuda工具包。
env1有cudatoolkit 10.0.130
env2有cudatoolkit 10.1.168
env3有cudatoolkit 10.2.89
我通过在每个环境上运行conda list找到了这些。
当我执行nvidia-smi时，无论我处于哪种环境中，都会得到以下输出
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVI
浏览 3提问于2020-02-18得票数 2
回答已采纳
我在处理丘比特的问题。我目前正在使用丘比特，它工作在一个非常满意的高速。但是当我使用cupy.einsum()方法时，我遇到了一个问题，我在Numpy中使用了相同的语法，没有任何错误。但是当使用Cupy时，它给了我一个错误。这是代码部分
import numpy as np
A = np.random.randn(2,3,10)
B = np.random.randn(3,4)
C = np.einsum('ijk,jl->ijl',A,B)
这很好，我得到了我一直想要的结果。但是，当我用Cupy编写相同的代码时
import cupy as cp
A = cp.rand
浏览 2提问于2020-09-22得票数 0
1回答
考虑使用cupy进行模拟的类中使用多处理的简化示例。这部分
obj = FUNC(par)
obj.simulate()
在cupy中完成，然后将数据复制到CPU。多处理不涉及GPU上的数据，但仍然会出现以下错误：
import tqdm
import cupy as cp
import numpy as np
from multiprocessing import Pool
class FUNC:
def __init__(self, par) -> None:
self.x = par['x']
def simulate(sel
浏览 13提问于2022-03-17得票数 0
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1回答
我想使用经过训练的模型进行预测，但该模型似乎不能将cupy数据作为输入。下面列出了我的代码片段： import cupy as cp
model_evaluator = my_model()
model_evaluator.build_model()
model_evaluator.model.load_weights(trained_model)
model_evaluator.model.predict(my_cupy_data) # throws error here
model_evaluator.model.predict(cp.asnumpy(my_cupy_data)) #
浏览 14提问于2021-07-28得票数 0
2回答
我正试图在google上使用GPU运行链子。这需要安装cupy，但是我无法正确地安装它，因为它在我的colab vm中找不到cuda环境。
错误信息如下..。
从命令python setup.py egg_info: cc1plus:警告:命令行选项cc1plus收集cupy下载cupy-2.4.0.tar.gz ( 1.7MB ) 100% C++ /tmp/740 is /s的完整输出对于C/ObjC有效，但对C++ /tmp/tmpds3ikncy/a.cpp:1无效。:10:致命错误: cublas_v2.h:没有这样的文件或目录#包括^编译终止。选项：{‘配置文件’：False，&
浏览 0提问于2018-03-06得票数 10
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我试图根据以下文档设置地理位置：
我正在使用selenium==4.0.0b2
我运行的是远程webdriver，而不是本地的，并且我得到了以下错误：
AttributeError: 'WebDriver' object has no attribute 'execute_cdp_cmd'
这是我的示例代码：
from selenium.webdriver.common.desired_capabilities import DesiredCapabilities
from selenium import webdriver
import time
drive
浏览 0提问于2021-03-26得票数 0
在cupy中执行以下最小示例。
import numpy, cupy, cupyx
print( cupyx.get_runtime_info() )
mydata = numpy.empty((3,), dtype='f')
#gpu = False
gpu = True
if not gpu:
xp = numpy
else:
xp = cupy
mydata_like = xp.zeros_like(mydata)
以下面的方式
(venv) user@ailx216:/work/sandbox$ CUDA_PATH=/usr/local/
浏览 113提问于2019-08-02得票数 1
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我已经按照所提供的自述文件中的要求执行了以下命令。给出了heaconv的主要代码。当我尝试运行GrouPy的单独代码时，也会收到相同的错误。
python train_cifar.py --modelfn=experiments/CIFAR10/models/P4WideResNet.py --epoch 300 --save_freq=100 --gpu 0 --opt=MomentumSGD --lr_decay_factor=0.1 --lr_decay_schedule=50-100-150 --batchsize 125 --transformations='' --
浏览 5提问于2018-07-25得票数 0
PyTorch中有没有一个函数可以和Tensorflow的做同样的事情？
浏览 1提问于2019-07-09得票数 0
我试图用内存映射模式在cupy中加载一些更大的.npy文件，但是我一直运行在OutOfMemoryError中。
我认为，由于它是以内存映射模式打开的，所以这个操作不应该占用太多内存，因为内存映射实际上并不会将整个数组加载到内存中。
我可以很好地用np.load加载这些文件，这似乎只发生在cupy.load上。我的环境是谷歌Colab，与特斯拉K80 GPU。它有大约12G的CPU内存，12G的GPU内存和350 gb的磁盘空间。
下面是一个重现错误的最小示例：
import os
import numpy as np
import cupy
#Create .npy files.
for
浏览 0提问于2019-09-01得票数 1
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2回答
使用python3.8和cupy-cuda111 创建cupy数组并尝试强制转换为cp.int_会导致cupy假定为numpy数组的隐式转换 import cupy as cp
def test_function(x):
y = cp.int_(x * 10)
return(y)
x = cp.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5])
y = test_function(x)
print(y) 我假设这会将标量相乘并返回([1, 2, 3, 4, 5], dtype=cp.int_)，但结果却是： TypeError: Implicit conv
浏览 595提问于2020-11-25得票数 0
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1回答
我一直在尝试使用一些用于python的cuda库来进行线性代数运算。到目前为止，最直截了当的似乎是cupy。 然而，我遇到的所有这些操作的问题是，每当操作变得足够大，以至于gpu计算感兴趣时，我就会遇到内存错误。 在cupy或类似的库中，有什么方法可以自动进行内存管理吗？
浏览 13提问于2020-04-30得票数 0
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