JIT issues when using jupyter notebook
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 35/100
Direzione di ricerca
Inizia riproducendo af.gaussian_kernel(128,128,5,5) negli ambienti Jupyter e IPython segnalati, quindi traccia il problema attraverso arrayfire/image.py e arrayfire/util.py fino a src/backend/cuda/jit.cpp. Il lavoro è completato quando la chiamata funziona in Jupyter con la configurazione segnalata e l’errore CUDA JIT è compreso o impedito.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Hi, after updating to the latest arrayfire jupyter notebook seems to have a problem with af.gaussian_kernel() function. Standard ipython works without a problem but in notebook the call ends up with:
RuntimeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-e9e47878ee5a> in <module>()
----> 1 lala = af.gaussian_kernel(128,128,5,5)
~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/arrayfire/image.py in gaussian_kernel(rows, cols, sigma_r, sigma_c)
778 safe_call(backend.get().af_gaussian_kernel(c_pointer(out.arr),
779 c_int_t(rows), c_int_t(cols),
--> 780 c_double_t(sigma_r), c_double_t(sigma_c)))
781 return out
782
~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/arrayfire/util.py in safe_call(af_error)
77 err_len = c_dim_t(0)
78 backend.get().af_get_last_error(c_pointer(err_str), c_pointer(err_len))
---> 79 raise RuntimeError(to_str(err_str))
80
81 def get_version():
RuntimeError: In function std::vector<char> cuda::compileToPTX(const char*, std::string)
In file src/backend/cuda/jit.cpp:
I tried complete reinstall of python, cleaned any personal settings in .local .bashrc .config and installed completely new anaconda. Still whatever I do I cant get it to run
NOTE: af.constant() function works without problem
SYSTEM: ubuntu 17.10; CUDA 9-2; arrayfire v3.6 binary; arrayfire-python git master
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 422
- Fork
- 63
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Guida per i contributori
Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
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- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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