conflict with matplotlib.pyplot
Nadie ha tomado este issue todavía.
Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 35/100
Línea de trabajo
Reproduce el ejemplo proporcionado de Python 3.6 con matplotlib.pyplot, ArrayFire, la operación aritmética y data.join. Inspecciona arrayfire/data.py en join, arrayfire/util.py en safe_call y la ruta indicada src/backend/cuda/jit.cpp para determinar por qué el orden de importación cambia el fallo de JIT; se considera terminado cuando el reproductor ya no produce errores sin requerir una solución basada en el orden de importación.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
These codes will trigger an error in just in time compiler
import matplotlib; matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
import arrayfire as af
a = af.data.range( 640, 1280, dim=0 )
b = af.data.range( 640, 1280, dim=0 ) - 1
af.data.join(0,a,b,)
and the error output is
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 8, in <module>
af.data.join(0,a,b,)
File "/home/herbert/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/arrayfire/data.py", line 320, in join
safe_call(backend.get().af_join(c_pointer(out.arr), dim, first.arr, second.arr))
File "/home/herbert/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/arrayfire/util.py", line 79, in safe_call
raise RuntimeError(to_str(err_str))
RuntimeError: In function std::vector<char> cuda::compileToPTX(const char*, std::string)
In file src/backend/cuda/jit.cpp:
However, without any major change, the following two will not,
# change the import order between pyplot and arrayfire
import matplotlib; matplotlib.use('Agg')
import arrayfire as af
import matplotlib.pyplot as plt
a = af.data.range( 640, 1280, dim=0 )
b = af.data.range( 640, 1280, dim=0 ) - 1
af.data.join(0,a,b,)
or
# do not perform the arithmetic operation on one of the array
import matplotlib; matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
import arrayfire as af
a = af.data.range( 640, 1280, dim=0 )
b = af.data.range( 640, 1280, dim=0 )
af.data.join(0,a,b,)
Here is my python environment obtained by running python in a terminal.
Python 3.6.8 |Anaconda, Inc.| (default, Dec 30 2018, 01:22:34)
[GCC 7.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 422
- Forks
- 63
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Guía de contribución
No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Más de arrayfire/arrayfire-python
-
Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100
arrayfire/arrayfire-python#271 ·
-
Unwrap phase function Abierto
Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100
arrayfire/arrayfire-python#270 ·
-
Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 35/100
arrayfire/arrayfire-python#269 ·
-
Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 38/100
arrayfire/arrayfire-python#268 · 1 comentario ·
-
Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 48/100
arrayfire/arrayfire-python#267 · 1 comentario · 1 reacción ·
Todos los issues de arrayfire/arrayfire-python
Issues similares
-
Add: hunch Abierto
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 74/100
AbdelStark/awesome-typesafe#104 ·
-
enhancement
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 72/100
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 68/100
DiamondLightSource/dodal#2211 ·
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 88/100
openml/openml-python#1749 ·
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 88/100
sipyourdrink-ltd/bernstein#6191 ·