cupy sum方法给出了奇怪的值
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.sum()方法用于计算数组中所有元素的总和。如果cupy.sum()方法给出了奇怪的值，可能有以下几个原因：
- 数据类型不匹配：cupy.sum()方法对于不同的数据类型有不同的处理方式。如果数组中的元素类型不匹配，可能会导致计算结果异常。确保数组中的元素类型一致，或者在计算之前进行类型转换。
- 数组维度不正确：cupy.sum()方法默认对整个数组进行求和操作。如果数组的维度不正确，可能会导致计算结果异常。确保数组的维度正确，或者使用axis参数指定要沿着哪个轴进行求和。
- 数组中存在NaN或无穷大的值：cupy.sum()方法对于包含NaN或无穷大的数组有特殊处理。如果数组中存在这些特殊值，可能会导致计算结果异常。可以使用cupy.isnan()和cupy.isinf()等函数来检查数组中是否存在这些特殊值，并进行相应的处理。
- GPU内存不足：cupy.sum()方法在计算过程中需要使用GPU内存。如果GPU内存不足，可能会导致计算结果异常。可以尝试减少数组的大小，或者使用cupy.cuda.Device().use()方法切换到其他可用的GPU设备。
总结起来，当cupy.sum()方法给出奇怪的值时，需要检查数据类型、数组维度、特殊值以及GPU内存等因素，以确定问题的根源并进行相应的处理。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云GPU计算服务：https://cloud.tencent.com/product/gpu
- 腾讯云容器服务：https://cloud.tencent.com/product/tke
- 腾讯云人工智能平台：https://cloud.tencent.com/product/tai
- 腾讯云物联网平台：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
- 腾讯云移动开发平台：https://cloud.tencent.com/product/mpe
- 腾讯云对象存储：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云区块链服务：https://cloud.tencent.com/product/bcs
- 腾讯云元宇宙服务：https://cloud.tencent.com/product/mu
相关·内容
1回答
cupy sum方法给出了奇怪的值
python、cupy
我运行以下代码 import cupy as cpprint(cp.sum(x)) 然后它会显示0.0作为输出。此外， x = cp.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(cp.sum(x)) 输出为72340172838076673。有什么问题吗？如何正确使用sum方法？
浏览 22提问于2021-11-07得票数 0
1回答
_.sum方法给出了奇怪的结果
javascript、double、lodash、precision
当我使用它的_.sum方法时，这里我使用的是lodash版本4.17.15，对于某些值，我得到了一些奇怪的结果--这里有一些例子这给出了正确的结果#7.87但当我这么做的时候结果是#8.870000000000001
我找不到任何理由或任何支持文件，关于这个和方法是如何
浏览 9提问于2022-04-21得票数 0
回答已采纳
1回答
需要帮助将cuDF数据转换为cupy ndarray
python、nvidia、cupy、rapids、cudf
我想将cuDF数据转换为cupy ndarray。我在下面使用以下代码：import numpy as npimport cudfdf =cudf.read_csv('titanic.csv')输出：<
浏览 5提问于2020-05-07得票数 2
回答已采纳
1回答
ValueError:包含多个元素的数组的真值不明确。使用cupy数组时使用a.any()或a.all()
python、arrays、cupy
我有一个从Numpy repeat for 2d array得到的代码 下面的方法适用于numpy数组，但抛出了ValueError:一个包含多个元素的数组的真值是不明确的。在使用cupy数组时，请使用a.any()或a.all()。对于行ret_val[mask] = cp.repeat(arr.ravel(), rep.ravel() 我尝试使用cupy中已经存在的逻辑操作，但它们仍然抛出错误。def repeat2dvect(a
浏览 13提问于2019-05-28得票数 0
回答已采纳
1回答
使用统一分配器的DASK GPU耗尽内存
python、dask、cupy
我试过敲击DASK懒散论坛和他们的讨论论坛，但都没有用。我在网上搜索过，有人指出，一个问题可能是内存分配器，它可以被设置为自动完成。但是，我一直得到内存错误。import cupy as cpimport dask.array as dafrom, 100,
浏览 6提问于2022-10-17得票数 0
回答已采纳
3回答
pytorch中有没有类似于tensorflow的tf.contrib.distributions.percentile的函数？
python、tensorflow、pytorch
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
2回答
使用CuPy或NumPy高效地计算分区和
python、arrays、numpy、cupy
我有一个非常长的数组*，长度为L (让我们称它为values)，我想对它求和，还有一个长度与L相同的排序一维数组，它包含用来划分原始数组的N整数-让我们将这个数组称为labels。我现在做的是这样的(module是cupy还是numpy)：for i in range(N):但这可能不是最有效的方法(
浏览 1提问于2020-07-10得票数 1
1回答
使用cupy时，变量值无端更改
python、machine-learning、gradient、cupy
我正在使用cupy实现机器学习的梯度公式。然而，我遇到了一个奇怪的bug，变量temp_value无缘无故地发生了变化。下面是我的代码： import cupy as cp grad = cp.zeros_like(x) for(x**2) return cp.sum(x**2, axis=1)
x = c
浏览 17提问于2020-06-24得票数 0
回答已采纳
2回答
用cupy求解矩形稀疏线性方程组
tensorflow、python-3.6、linear-algebra、chainer、cupy
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：b = cp.random.random(100)x = cp.sparse.linalg.lsqr (A, b)它给出了矩形系统尺寸不匹配
浏览 5提问于2018-08-30得票数 2
我尝试用cupy并行化下面的操作:我有一个数组。对于该数组的每一列，我将生成2个随机向量。我取该数组列，添加其中一个向量，减去另一个，并将该新向量设为数组的下一列。我继续下去，直到我完成数组。但这是不同的，因为我相信我遵循了并行化操作的建议，使用一个"for loop“而不是两个”for loop“，并且只迭代数组列而不是行和列。vector_one = x * 0for i in range(number_of_
浏览 153提问于2019-08-18得票数 0
1回答
我想计算用在Excel电子表格收集的不同类型活动上的时间。 "00:20:53","00:30:11","00:10:12"))
我需要将游泳和滑冰栏的CHR值转换为一个时间期限来操作它们。如何以
浏览 0提问于2019-01-01得票数 0
1回答
如何使用CUDA将“零拷贝”内存固定在内存映射文件中？
numpy、memory-management、cuda、chainer、cupy
目标/问题在先前的溢出帖子[ ]中我之前的尝试都是针对Cupy的，但我对任何cuda方法都持开放态度。到目前为止我尝试过<em
浏览 0提问于2019-09-02得票数 5
回答已采纳
1回答
在矩阵堆栈上应用cupy.linalg.svd
python、cupy
我想通过cupy.linalg.svd对一堆矩阵进行奇异值分解，计算每个矩阵的奇异值分解。import cupy as cpsing_vals = cp.linalg.svd(arr, compute_uv=False, full_matrices=False)
这会产生一个错误，声称arr不是2D的。显然，cp.linalg.svd只能计算单个二维矩阵的<
浏览 2提问于2019-04-04得票数 1
回答已采纳
2回答
Django为queryset注解字段值
django、django-orm
我想像下面这样给QS附加一个字段值(id)，但是Django抛出了一个'str‘对象没有属性'lookup’错误。Book.objects.all().annotate(some_id='somerelation__id')Book.objects.all().annotate(something=Sum('somerelation__id'))
我在想，有没有一种<e
浏览 0提问于2015-07-27得票数 1
1回答
"import numpy as cp“是否是处理非GPU情况的好方法？
numpy、cupy
我正在写的代码，是理想的运行在图形处理器上的速度，使用CuPy。但是，我希望代码能够使用numpy实现运行(尽管速度较慢)。目前，我正在做以下工作：if gpu_present:else:我担心我以后会遇到问题这是一个很好的实践吗？
浏览 0提问于2019-09-23得票数 3
1回答
Chainer -使用GPU进行预测
python、deep-learning、gpu、chainer
我有一个经过训练的Chainer模型，我想用它来进行预测。默认情况下，我可以预测CPU上的图像，但我想使用GPU，我不知道该如何做。下面是我的代码：chainer.serializers.load_npz("snapshot", model)
用CuPy将图像转换为image =
浏览 0提问于2018-07-30得票数 1
回答已采纳
1回答
dplyr中的Count给出了不同的结果
r、dplyr
我正在与dplyr中一个奇怪的行为作斗争，给出了df。$n %>% sumdf %>% group_by(x1, x2) %>% count %>% sum(.$n)
第一个给出了正确的结果(6)。但是第二个给了26?！
浏览 1提问于2018-10-03得票数 0
1回答
一起使用Cupy-Numpy的优雅方法
python、numpy
我正在构建一个Python包，其中的定义/方法使用了Numpy。我想让我的未来用户在加载包时选择Cupy或Numpy。什么是优雅的，或者让我说是正确的方法呢？为了提供更多的上下文，我的库位于一个名为mynewlibrary的文件夹中，并且该文件夹中只有一个文件：__init__.py。在目前的__init__.py中，我按如下方式导入了这两个文件。import numpy as np_cp
浏览 19提问于2019-12-30得票数 0
1回答
在本地函数范围内使用的全局语句
python、function、namespaces
我想我完全知道LEGB规则是如何工作的，直到我发现了这一点。本质上，我将访问函数本地命名空间中的“完全”变量。，但是无论出于什么原因，当我尝试运行这个函数时，我都会得到以下错误: UnboundLocalError:局部变量'total‘在赋值前引用total = 0
for i in str(n): return total
print(two_digit_sum
浏览 4提问于2021-08-10得票数 1
1回答
当使用默认参数调用方法时，如何省略前面的值？
scala、parameters、default
我有一个如下的函数 var sum: Int = 0 return sum现在，我想将默认值赋给a，并且只传递b。我尝试过add(, 6)，但它给出了一个错误。
浏览 2提问于2016-04-03得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
