在 cupy 中不需要时尝试进行 numpy 转换

Question

使用 python3.8 与 cupy-cuda111

创建一个 cupy 数组并尝试转换为 cp.int_ 导致 cupy 假设隐式转换为 numpy 数组

import cupy as cp

def test_function(x):
    y = cp.int_(x * 10)
    return(y)

x = cp.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5])
y = test_function(x)

print(y)

我假设这会乘以标量和 return ([1, 2, 3, 4, 5], dtype=cp.int_) 而是给出：

TypeError: Implicit conversion to a NumPy array is not allowed. Please use `.get()` to construct a NumPy array explicitly.

为什么会产生这个错误？

如何将 cp.array 相乘并转换为 int_？

Answer 1

你可以做到

x = x * 10
y = x.astype(cp.int_)
return y

问题是 cp.int_ 是 np.int_，所以调用它会调用主机函数来操作 GPU 数组，这是不允许的。

Answer 2

现在数据在GPU中运行，可以在GPU中查看数据，也可以通过设备功能CPU查看数据。

错误提示可以通过get()函数将其转换为CPU，然后通过type()函数检查数据类型，会发现是numpy.ndarray，但不是cupy.core.core.ndarray

最后：

def test_function(x):
    y = (x * 10).astype(cp.int_)
    return y

在 cupy 中不需要时尝试进行 numpy 转换

Attempting numpy conversion when not needed in cupy

python

gpu

numpy

python-3.8

cupy