我已经读过这个问题和答案--尽管我的系统有多个内核,但Cythonnogil with ThreadPoolExecutor not giving speedups和我的Cython代码也有类似的问题,没有得到预期的加速。我在Ubuntu 18.04实例上有4个物理核心,如果我在下面的代码中将作业数设为1,它的运行速度会比我设为4时更快。使用top查看CPU使用率,我发现CPU<
我必须顺序地使用numpy数组的行,所以我使用了一个循环。我试着用prange来加速,但最后还是结冰了。我很可能做错了什么,在这种情况下,我可能误解了种族状况的含义。以下是IPython细胞的可复制代码:import numpy as np@cython.wraparound(False)
cpdef d
我有一个C++类,它使用了一些使用std::线程的方法,这些线程是我通过Cython使Python可以访问的。你知道在我的Cython代码中我想把nogill指令放在哪里吗?我是想在声明类方法时还是在创建Cython包装类时使用它?我使用了以下Cython文档中的示例类:cdef extern from "Rectangle.h" namespa
我试图将用c++编写的并行排序包装为模板,以便与任何数字类型的numpy数组一起使用。我试着用Cython来做这件事。我的问题是,我不知道如何将指向numpy数组数据(类型正确)的指针传递给c++模板。我认为我应该使用融合的数据类型,但我不太明白如何做到这一点。.pyx文件中的代码如下cdef extern from "test.cpp":
void in
我想设计一个cdef类,它的方法可以并行运行,因此我需要将它们设置为nogil。我知道我可以在cdef方法中这样做,但是由于某些原因,我无法理解我不能对cpdef方法做同样的事情。这尤其失败。cdef class Test: def __init__(self): cpdef int incr(self) nogil这有点令人惊讶,因为在普通的cpdef函数中,允许使用nogil属性:
对于m in 0,m_max,对于m_max的各种值(通常在400左右),z和a。我需要快速完成这一操作。目前,这一步在我的代码中是最慢的,大约是2倍。然而,完整的代码要花费一天的时间来运行,所以将这个步骤的计算时间减少2可以节省大量的墙时间。我使用以下cython代码进行计算:cimport numpy as np