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沙龙
1
回答
在
C
中
支持
scipy
吗
?
或者
我们
如
何在
pycuda
中
使用
scipy
?
python
、
scipy
、
gpu
、
pycuda
实际上,我
在
我的python算法中
使用
了
scipy
库方法"solve“和"lstsq”。我需要在
pycuda
(即)中
使用
此方法,以便在GPU
中
执行。
在
C
中
支持
scipy
吗
?
或者
我们
如
何在
pycuda
中
使用
scipy
。 请帮我解决这个问题好吗?
浏览 28
提问于2021-07-12
得票数 0
回答已采纳
2
回答
图形处理器(AMD和Nvidia)上的NumPy + BLAS + LAPACK
python
、
numpy
、
lapack
、
blas
我们
有一个涉及昂贵的线性代数计算的Python代码。数据存储
在
NumPy数组
中
。代码
使用
numpy.dot,以及一些当前通过
scipy
.linalg.blas和
scipy
.linalg.lapack访问的BLAS和LAPACK函数。当前代码是为CPU编写的。
我们
希望转换代码,以便在图形处理器上执行一些NumPy、BLAS和LAPACK操作。 我正在尝试确定最好的方法是。据我所知,Numba不
支持
GPU上的BLAS和LAPACK函数。似乎
PyCU
浏览 0
提问于2017-11-10
得票数 4
4
回答
如何
使用
CUDA通过密集向量积加速稀疏矩阵,目前是通过
scipy
.sparse.csc_matrix.dot实现的?
python
、
matrix
、
cuda
、
gpu
、
sparse-matrix
我的最终目标是
在
Python中加速矩阵向量乘积的计算,可能是通过
使用
支持
CUDA的GPU。矩阵A约为15k x 15k且稀疏(密度约为0.05),向量x为15k个元素且密集,我正在计算Ax。我目前的非GPU“优化”是将A表示为
scipy
.sparse.csc_matrix对象,然后简单地计算A.dot(x),但我希望
在
连接了几个NVIDIA GPU的VM上加速这一过程,如果可能的话,只
使用
我已经成功地
使用
cudamat库加速了密集矩阵向量乘积,但不适用于稀疏情况。网上有
浏览 9
提问于2018-02-28
得票数 6
1
回答
不同的
scipy
版本为curve_fit提供了不同的结果
python
、
optimization
、
scipy
、
least-squares
我和我的合著者正在尝试
使用
非线性最小二乘法来估计参数。令人惊讶的是,
我们
从相同的代码
中
得到了不同的结果。
我们
在
scipy
.optimize包中
使用
curve_fit。
我们
正在
使用
不同的
scipy
版本。有没有可能是不同的版本导致了不同的结果?还是我漏掉了什么? curve_fit可以
使用
不同的搜索方法
吗
?不同版本的curve_fit是否
使用
不同的默认参数?
使
浏览 1
提问于2016-01-17
得票数 0
2
回答
基于
scipy
的寻根算法优化
python
、
optimization
、
scipy
、
numba
我
在
代码中
使用
scipy
.optimize
中
的root函数和"excitingmixing“方法,因为其他方法,
如
标准牛顿方法,不会收敛到我正在寻找的根。但是,我想
使用
不
支持
scipy
包的numba来优化我的代码。我试着
在
文档
中
查找“激动人心的混合”算法,自己编写它: 我没有发现任何有用的东西,除了这个方法“
使用
调整过的对角雅可比近似”这句不太有用的话。如果有人能告诉我一些关于算法的知识
浏览 0
提问于2018-05-22
得票数 1
1
回答
如何
使用
固定常数的最小值
python
、
scipy
我想
使用
scipy
.minimize,但有些常量是固定的。)import
scipy
.optimize return abs(
c
*b*
浏览 0
提问于2018-05-08
得票数 0
回答已采纳
6
回答
Python
中
的微分方程
python
、
differential-equations
我正在
使用
一个DE系统,我想知道哪个python库是解微分方程最常用的python库。 我的方程是非线性一阶方程。
浏览 0
提问于2011-05-01
得票数 21
5
回答
Python中最快的2D卷积或图像滤波
python
、
optimization
、
numpy
、
python-imaging-library
、
scipy
一些用户询问了numpy或
scipy
[,,,]
中
图像卷积的速度或内存消耗。从我
使用
Numpy的响应和经验来看,我相信与Matlab或IDL相比,这可能是numpy的一个主要缺点。常见的python模块是公平的游戏: numpy、
scipy
和PIL (其他模块?)。为了进行具有挑战性的比较,我想提出以下规则: 对普通
C
库的直接DLL调用是正常的-- scalapack或sc
浏览 5
提问于2011-04-19
得票数 22
回答已采纳
1
回答
一些问题和一个简单的代码给了我错误“标识符”"N“是未定义的。
cuda
、
pycuda
我认为我的主要问题是如
何在
pycuda
和cuda文件
中
的函数之间进行通信。所以,如果我有一个
C
++文件(库达文件),在这里我有一些函数,我想在其中一个them.For示例
中
实现
pycuda
,让我说我想要包含一些数组的函数“计算”,
在
them.What上进行计算将是我的方法?因为,如果只
在
“全局”中进行一些计算,那么我不知道如
何在
pycuda
和
c
++ functions.How之间进行通信,我将把我的
浏览 4
提问于2011-12-01
得票数 2
回答已采纳
2
回答
如何为sklearn_crfsuite.CRF定义的其他算法定义超参数
classification
、
scikit-learn
、
gradient-descent
、
perceptron
在为示例提供的雪橇_小套间中,需要传递给cross_validating类(
如
RandomizedSearchCV )的参数空间定义如下。params_space = { '
c
2':
scipy
.stats.expon(scale=0.05),
在
示例
中
sklearn_crfsuite中
支持
的其他算法有"l2sg
浏览 0
提问于2017-09-19
得票数 2
4
回答
用(python)
Scipy
拟合pareto分布
python
、
scipy
、
distribution
有人能告诉我如
何在
Scipy
中
拟合这个数据集
吗
?我运行了下面的代码,但我不知道返回给我的是什么(a,b,
c
)。另外,
在
获得a,b,
c
之后,我如何
使用
它们来计算方差?import
scipy
.stats as ss a,b,
c
=ss.pareto.fit(data)
浏览 0
提问于2010-07-14
得票数 11
1
回答
scipy
.sparse函数会释放GIL
吗
?
python
、
numpy
、
scipy
、
sparse-matrix
、
gil
问题上下文 包装外部代码(
如
C
)的Python函数通常在执行过程
中
释放GIL,从而启用多线程并行处理。这在numpy代码库
中
很常见。它在
scipy
.sparse
中
也很常见
吗
?如果是的话,哪些操作可以释放GIL?如果他们不释放吉尔,那么这里是否有一个根本的问题,为什么不释放,
或者
仅仅是缺乏人力资源?
浏览 3
提问于2015-01-11
得票数 4
回答已采纳
1
回答
对NumPy/
SciPy
健全版本对的测试
python
、
testing
、
numpy
、
scipy
、
integration-testing
针对NumPy/
SciPy
的测试包括针对它们的几个版本进行测试,因为需要
支持
Numpy 1.6和
Scipy
0.11之后的所有版本。测试所有的组合都会在连续集成
中
爆炸构建矩阵(比如travis-ci)。我
在
SciPy
主页上搜索了有关版本兼容性或合理组合的说明,但没有发现有用的东西。能在野外找到所有的组合
吗
?
或者
,
在
Scipy
和Numpy之间是否存在某种依赖关系?
浏览 1
提问于2014-10-14
得票数 1
回答已采纳
1
回答
mlpy,numpy,参与谷歌应用程序引擎
python
、
google-app-engine
、
numpy
、
scipy
MlPy /
SciPy
能用于GAE
吗
?谢谢。我
在
试着进口枕木。我所做的是: 将“App”文件夹
浏览 1
提问于2012-06-14
得票数 6
回答已采纳
1
回答
如何才能获得所有的
SciPy
发行版,
支持
范围从最多为零到无穷大?
python
、
scipy
我试图实现一个代码,它得到
SciPy
中所有概率分布的列表,但条件是:( a)分布是连续的,b)
支持
分布的下界最多是0,而
c
)分布的上界是无穷大的。 有一个快速的方法来实现这一点
吗
?也许是一种方法,可以提取所有rv_continuous发行版的列表,然后
在
发行版的
支持
下
使用
lambda函数?它会是什么样子的?查找
SciPy
站点上的所有连续发行版并获得所需的
支持
是很麻烦的,如果将发行版重命名、添加到
SciPy
中<
浏览 3
提问于2020-06-22
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何运行Python代码与熊猫,请求等依赖的Java?
java
、
python
、
jvm
当然还有JPython,它允许
在
JVM
中
运行Python。P.P.S Jython版本为2.7,与Python2.x兼容,可能不
支持
Python。更普遍的问题是 Python是实验性的,但目标是Python3.8并
支持
SciPy</em
浏览 7
提问于2021-06-03
得票数 0
1
回答
尽管专门设置了float32,但cython float64错误
python
、
cython
、
pycuda
我正在尝试将用户的@rkp solution实现到他们自己的question
中
,了解如何
使用
pycuda
库通过cython来加速稀疏矩阵乘法(请注意,这是他们
在
帖子
中
的第二个解决方案)。
在
安装了
pycuda
、pymetis等并运行了它们完全相同的代码(
在
IDLE Python3.5.2
中
)之后,我得到了: TypeError: 'numpy.float64' object cannotfrom
pycuda
浏览 26
提问于2019-10-17
得票数 1
回答已采纳
3
回答
scipy
.misc.imshow RuntimeError(“无法执行图像视图”)
python
、
image
、
scipy
、
centos7
、
imshow
我
使用
Python3.4并在CentOS 7上运行它。import
scipy
.miscassert len(img.shape) == 3img_answer = (img_resized/255.0).astype('float32')
scipy
.misc.
浏览 3
提问于2016-10-25
得票数 6
2
回答
Python -稀疏向量/距离计算
python
、
vector
、
scipy
、
distance
、
sparse-matrix
我正在寻找Python
中
动态增长的向量,因为我事先不知道它们的长度。此外,我想计算这些稀疏向量之间的距离,最好
使用
scipy
.spatial.distance
中
的距离函数(尽管欢迎任何其他建议)。你知道该怎么做
吗
?(最初,它不需要是高效的。) 提前谢谢你!
浏览 0
提问于2012-01-03
得票数 0
回答已采纳
1
回答
给定一个“冻结”的
SciPy
离散随机变量,我如何知道它的
支持
度?
python
、
random
、
scipy
如果我
使用
scipy
.stats.rv_discrete手动创建一个离散随机变量,我可以通过提供一个下限、一个上限和增量(尽管后者是)
或者
通过提供一个具体的values参数来控制它的
支持
(它可能得到的值给定一个随机变量,该分布是通过给出具体的values=来构造的,我可以通过检查rv.dist.xk来确定它的
支持
(实际上,这还不够;如果values=包含零概率,那么
我们
真的应该检查rv.dist.xk和rv.dist.pk以丢弃
支持
中
的零概率值)。但是
浏览 2
提问于2014-06-25
得票数 0
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