Question

我尝试使用NumbaPro CUDA Python在矩阵上执行一个非常基本的邻居算法。

功能：

@autojit(target="gpu")    
def removeNeighboursMatCUDA(tmp_frame):
    for j in range(255):
        for i in range(255):
            if tmp_frame[i][j]!=0:
                if tmp_frame[i+1][j]!=0: 
                    tmp_frame[i][j]=0
                    tmp_frame[i][j+1]=0
                if tmp_frame[i][j+1]!=0:
                    tmp_frame[i][j]=0
                    tmp_frame[i+1][j]=0
                if tmp_frame[i+1][j+1]!=0:
                    tmp_frame[i][j]=0
                    tmp_frame[i+1][j+1]=0
                if i>0 and tmp_frame[i-1][j-1]!=0:
                    tmp_frame[i][j]=0
                    tmp_frame[i-1][j-1]=0
    return tmp_frame

函数输入是2D数组（256x256）：

tmp_frame = coo_matrix((c_tmp,(x_tmp,y_tmp)),shape=(256,256)).todense()
M = removeNeighboursMatCUDA(tmp_frame)

当目标是CPU时，此代码执行时没有任何问题，但对于GPU，我收到以下错误：

TypingError: No conversion from array(int16, 2d, C) to none for '$333.2'

我找不到任何关于此错误的信息。任何人都知道什么是错的或问题是什么？

编辑：错误是由return语句引起的。删除return会修复代码。

Answer 1

我自己发现了。正如EDIT中已经说明的那样，问题是return语句。固定代码附在下面：

@jit(target="gpu")  
def removeNeighboursMatCUDA(tmp_frame,res_frame):
    for j in range(255):
        for i in range(255):
            if tmp_frame[i][j]!=0:
                if tmp_frame[i+1][j]!=0: 
                    res_frame[i][j]=0
                    res_frame[i][j+1]=0
                if tmp_frame[i][j+1]!=0:
                    res_frame[i][j]=0
                    res_frame[i+1][j]=0
                if tmp_frame[i+1][j+1]!=0:
                    res_frame[i][j]=0
                    res_frame[i+1][j+1]=0
                if i>0 and tmp_frame[i-1][j-1]!=0:
                    res_frame[i][j]=0
                    res_frame[i-1][j-1]=0
    tmp_frame=res_frame

CUDA / Python：矩阵运算的转换错误

1 个答案: