JIT issues when using jupyter notebook
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu bằng cách tái hiện af.gaussian_kernel(128,128,5,5) trong các môi trường Jupyter và IPython đã được báo cáo, sau đó lần theo lỗi qua arrayfire/image.py và arrayfire/util.py đến src/backend/cuda/jit.cpp. Được xem là hoàn tất khi lệnh gọi hoạt động trong Jupyter với thiết lập đã báo cáo và lỗi CUDA JIT được hiểu rõ hoặc được ngăn chặn.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
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
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 422
- Fork
- 63
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Hướng dẫn đóng góp
Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của arrayfire/arrayfire-python
-
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 25/100
arrayfire/arrayfire-python#271 ·
-
Unwrap phase function Đang mở
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 25/100
arrayfire/arrayfire-python#270 ·
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
arrayfire/arrayfire-python#269 ·
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 38/100
arrayfire/arrayfire-python#268 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 48/100
arrayfire/arrayfire-python#267 · 1 bình luận · 1 reaction ·
Tất cả issue của arrayfire/arrayfire-python
Issue tương tự
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 90/100
learningequality/ricecooker#747 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
BSData/horus-heresy-3rd-edition#3171 ·
-
enhancement
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
run-llama/llama_index#23199 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 84/100
KhronosGroup/glTF-Blender-IO#2769 ·