小编Esk*_*kil的帖子

有没有办法使unittest.TextTestRunner完全安静,这意味着它永远不会打印到输出？即使verbosity=0它在完成时打印结果.

我希望在打印任何内容之前处理由跑步者返回的TestResult对象.

CUDA初学者在这里.

在我的代码中,我目前在主机代码的循环中多次启动内核.(因为我需要块之间的同步).所以我想知道我是否可以优化内核启动.

我的内核启动看起来像这样:

MyKernel<<<blocks,threadsperblock>>>(double_ptr, double_ptr, int N, double x);

因此,为了启动一个内核,一些信号显然必须从CPU到GPU,但我想知道参数的传递是否会使这个过程明显变慢.

内核的参数每次都是相同的,所以也许我可以通过复制它们来节省时间,通过由内核定义的名称在内核中访问它们.

__device__ int N;
<and somehow (how?) copy the value to this name N on the GPU once>

并简单地启动没有参数的内核

MyKernel<<<blocks,threadsperblock>>>();

这会让我的程序更快吗？这样做的最佳方式是什么？AFAIK参数存储在一些常量全局内存中.如何确保手动传输的值存储在快速或更快的内存中？

在此先感谢您的帮助.

我试图使用Matplotlib中的剪辑来剪切圆形和椭圆形等形状,但是必须有一些我缺少的东西..为什么不将圆圈剪成两半？:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Circle
from matplotlib.transforms import Bbox

clip_box = Bbox(((-2,-2),(2,0)))
circle = Circle((0,0),1,clip_box=clip_box,clip_on=True)

plt.axes().add_artist(circle)
plt.axis('equal')
plt.axis((-2,2,-2,2))
plt.show()

在Sympy中,是否可以修改使用latex()输出函数派生的方式？默认是非常麻烦的.这个:

f = Function("f")(x,t)
print latex(f.diff(x,x))

将输出

\frac{\partial^{2}}{\partial x^{2}}  f{\left (x,t \right )} 

这是非常冗长的.如果我喜欢像

f_{xx}

有没有办法强迫这种行为？

这是我的最小例子:

program test    
  implicit none
  real :: testfunc
  write(*,*) "Writing from main"
  write(*,*) testfunc()
end program test

function testfunc() result(y)
  real             :: y
  write(*,*) "Write from function g"
  y=1.0
  return
end function testfunc

用简单的编译时

gfortran test.f90

或者包括像Slatec这样的图书馆

gfortran test.f90 -lslatec

它工作正常.

但是,当将库更改为-lback的-llapack时,程序在调用testfunc()时会在运行时挂起.请注意,我的示例代码实际上并不使用任何这些库.我看到的最后一件事是"从主要写作",然后没有任何反应,我必须按CTRL-C重新获得控制权.挂起时,该过程似乎没有使用任何CPU周期.

现在奇怪的是,如果我在testfunc()中注释掉write语句,它会一直有效.

所以我的问题是:这些库真的可以阻止我在我自己的函数中打印吗？为什么？怎么样？

(我实际上正在开发一个需要lapack和blas的大型程序,所以我显然不能只是停止链接它们.)

我在pyplot中使用contourf来绘制一些标量数据,但是当我的域是非正方形时,我觉得数据被错误表示,因为它总是将它绘制成正方形(尽管轴的值在一侧会增加得更快.)我可以强制轴缩放相等,这样如果我的域在x方向上是两倍长,那么图像实际上是用这个属性绘制成一个矩形吗？

我正在做这样的事情:

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
contour = ax.contourf(X,Y,Z)
fig.colorbar(contour)
fig.canvas.draw()