It fails with the following output:
Change Dir: /home/CUDF/cudf/cpp/build/CMakeFiles/CMakeTmp/ -x cu -c /home/CUDF/cudf/cpp/build/CMakeFiles/CMakeTmp/main.cu -o CMakeFiles
我对推荐的从密集的numpy对象创建cudf DataFrames的快速方法很感兴趣。我见过许多这样的例子:将2dnumpy矩阵的列拆分成元组,然后对元组列表调用cudf.DataFrame --这是相当昂贵的。使用numba.cuda.to_device是相当快的。In [1]: import cudf
CPU times: user 96
我使用colab并对一个巨大的csv文件(3 3GB,17540000条记录)运行cudf.read_csv(),但结果是错误的。import cudfimport pandas as pdg_df = cudf.read_csv('drive/MyDrive/m1./_lib/csv.pyx in cudf._lib.csv.read_csv()
RuntimeError: cuDF fa
我想在我的图形处理器上加速pandas,所以我决定使用cudf库。请推荐其他库(如果有)。Collecting cudf-cuda92
ERROR: Could not find a version thatsatisfies the requirement cudf-cuda92 (from version