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Better error checking during initialization

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Avaliação

Dificuldade
4/5
Tempo estimado
3-5 dias
Facilidade para iniciantes
38/100
Tipo de issue
Bug
Clareza
Razoavelmente clara
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
python

Direção de pesquisa

Comece rastreando a inicialização do backend a partir de arrayfire.backend.name(), passando por arrayfire.Array() e pelo caminho de safe_call mostrado no traceback. Confirme como a disponibilidade do dispositivo é verificada atualmente e faça com que o relatório de erro apresente um erro útil de driver ou dispositivo; verifique o comportamento com o cenário de inicialização descrito na issue.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

Today I came across the following cryptic error message when trying to use arrayfire-python:


In [1]: import arrayfire
In [2]: arrayfire.backend.name()
Out[2]: 'cuda'
In [5]: arrayfire.Array()
---------------------------------------------------------------------------
RuntimeError                              Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-6dffbbbc7abd> in <module>()
----> 1 arrayfire.Array()

/home/filipe/.local/lib/python2.7/site-packages/arrayfire-3.2.20151211-py2.7.egg/arrayfire/array.pyc in __init__(self, src, dims, dtype, is_device)
    422             for n in range(numdims):
    423                 idims[n] = dims[n]
--> 424             self.arr = _create_empty_array(numdims, idims, to_dtype[type_char])
    425
    426     def as_type(self, ty):

/home/filipe/.local/lib/python2.7/site-packages/arrayfire-3.2.20151211-py2.7.egg/arrayfire/array.pyc in _create_empty_array(numdims, idims, dtype)
     36     c_dims = dim4(idims[0], idims[1], idims[2], idims[3])
     37     safe_call(backend.get().af_create_handle(ct.pointer(out_arr),
---> 38                                              numdims, ct.pointer(c_dims), dtype.value))
     39     return out_arr
     40

/home/filipe/.local/lib/python2.7/site-packages/arrayfire-3.2.20151211-py2.7.egg/arrayfire/util.pyc in safe_call(af_error)
     73         err_len = ct.c_longlong(0)
     74         backend.get().af_get_last_error(ct.pointer(err_str), ct.pointer(err_len))
---> 75         raise RuntimeError(to_str(err_str), af_error)
     76
     77 def get_version():

RuntimeError: ('Error in /var/lib/jenkins-slave/workspace/arrayfire-linux-mkl-graphics-installer/src/api/c/data.cpp(197):\n\n\n', 998)

The error was caused by a bad driver version:

$ nvidia-smi
Failed to initialize NVML: GPU access blocked by the operating system

I think it could be useful if arrayfire would test if a device is really available, instead of just checking if it can dlopen the relevant library. For example by calling arrayfire.Array(). If that would fail a more useful error could be returned to the user.

Linguagem predominante
Python
Estrelas
422
Forks
63
Métricas de merge de PRs
Nenhum PR com merge em 30d

Guia de contribuição

Nenhum guia de contribuição indexado para este repositório

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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