arrayfire-python conflict with pycuda on anaconda with Linux
Nessuno ha ancora preso questa issue.
Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- anaconda, linux, python
- Ambito
- operating-systems, tooling
Direzione di ricerca
Il fallimento viene segnalato tramite arrayfire/tests/simple/array_test.py e arrayfire/tests/simple/_util.py, con la formattazione in arrayfire/array.py e la gestione degli errori in arrayfire/util.py. Riprodurre la configurazione Anaconda/Linux con pycuda installato, quindi confrontarla con la soluzione alternativa separate-PYTHONPATH. Il lavoro è completo quando i test semplici passano senza richiedere tale soluzione alternativa e l’interazione tra le dipendenze è documentata o corretta.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Hi,
I am using anaconda on linux, I have been previously using arrayfire on windows fine. I installed latest arrayfire on the Linux OS.. The error was
ERROR:root:Traceback (most recent call last):
File "/home/sabih/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/arrayfire/tests/simple/_util.py", line 32, in run
test(verbose)
File "/home/sabih/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/arrayfire/tests/simple/array_test.py", line 26, in simple_array
display_func(b)
File "/home/sabih/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/arrayfire/tests/simple/_util.py", line 50, in print_func_impl
_print_log += str(arg) + '\n'
File "/home/sabih/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/arrayfire/array.py", line 1281, in __str__
return self._get_metadata_str(dims=False) + self._as_str()
File "/home/sabih/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/arrayfire/array.py", line 1301, in _as_str
safe_call(be.af_array_to_string(c_pointer(arr_str), "", self.arr, 4, True))
File "/home/sabih/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/arrayfire/util.py", line 79, in safe_call
raise RuntimeError(to_str(err_str))
RuntimeError: In function void print(const char*, af_array, int, std::ostream&, bool) [with T = int; af_array = void*; std::ostream = std::basic_ostream<char>]
In file src/api/c/print.cpp:
After spending a day trying to think as to what the problem could be, I discovered that the problem is due to conflict with the install of pycuda, as soon as I removed pycuda, the arrayfire tests passed. The different version of pycuda give the same error.
Now I solved the issue by installing pycuda in a separate folder and adding that to the PYTHONPATH instead of the default in anaconda.
- 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.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
Altre issue di arrayfire/arrayfire-python
-
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 25/100
arrayfire/arrayfire-python#271 ·
-
Unwrap phase function Aperta
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 25/100
arrayfire/arrayfire-python#270 ·
-
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 35/100
arrayfire/arrayfire-python#269 ·
-
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 38/100
arrayfire/arrayfire-python#268 · 1 commento ·
-
Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 48/100
arrayfire/arrayfire-python#267 · 1 commento · 1 reazione ·
Tutte le issue di arrayfire/arrayfire-python
Issue simili
-
Add: hunch Aperta
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 74/100
AbdelStark/awesome-typesafe#104 ·
-
enhancement
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 72/100
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 68/100
DiamondLightSource/dodal#2211 ·
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 88/100
openml/openml-python#1749 ·
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 88/100
sipyourdrink-ltd/bernstein#6191 ·