这是一个简单的问题,但我说我有一个MxN矩阵.我想要做的就是提取特定的列并将它们存储在另一个numpy数组中,但是我得到了无效的语法错误.这是代码:
extractedData = data[[:,1],[:,9]].
似乎上面的行应该足够了,但我猜不是.我环顾四周,但在这个具体情况下找不到任何语法方面的明智之处.
更新:while()下面的条件由编译器优化,因此两个线程都跳过条件并进入CS甚至带有-O0标志.有谁知道为什么编译器这样做？顺便说一句,声明全局变量volatile会导致程序因某些奇怪的原因而挂起...
我阅读了CUDA编程指南,但我仍然不清楚CUDA如何处理与全局内存相关的内存一致性.(这与内存层次结构不同)基本上,我正在运行试图破坏顺序一致性的测试.我使用的算法是Peterson的内核函数内两个线程之间互斥的算法:
flag[threadIdx.x] = 1; // both these are global
turn = 1-threadIdx.x;
while(flag[1-threadIdx.x] == 1 && turn == (1- threadIdx.x));
shared_gloabl_variable_x ++;
flag[threadIdx.x] = 0;
这非常简单.每个线程通过将其标志设置为1并通过将转向设置为另一个线程来获得关键部分来请求关键部分.在评估时while(),如果其他线程没有设置其标志,则请求线程可以安全地进入临界区.现在,这种方法的一个微妙问题是,如果编译器重新排序写入,那么写入将turn在写入之前执行flag.如果发生这种情况,两个线程将同时在CS中结束.这很容易用普通的Pthreads来证明,因为大多数处理器都没有实现顺序一致性.但GPU呢？
这两个线程都将处于相同的warp中.并且他们将以锁步模式执行他们的语句.但是当它们到达turn变量时,它们正在写入相同的变量,因此内部执行变为序列化(无论顺序是什么).现在,此时,获胜的线程是否继续进入while条件,还是等待另一个线程完成其写入,以便两者可以同时进行评估while()？路径将再次分叉while(),因为只有其中一个会赢,而另一个等待.
运行代码后,我得到它一直打破SC.我读取的值总是1,这意味着两个线程每次都以某种方式进入CS.这怎么可能(GPU按顺序执行指令)？(注意:我已经编译了它-O0,因此没有编译器优化,因此没有使用volatile).
我是新手使用numpy类,我遇到操作数组内容的问题.这是代码:
# finance equation to apply to each element of array
for row in cum_ret:
for col in row:
if sum(row)!=0:
row[col] = prev_row[col]*(1+row[col])
else:
row[col] = 1
cum_ret[row][col] = row[col]
prev_row = row
# see changed contents
for row in cum_ret:
print row
现在我收到一个错误,说使用的数组索引必须是整数或布尔类型.我得到它,因为'row'值也是一个数组,因此它不能索引数组对象.那么这样做的正确语法是什么,或者是我应该使用的方法呢？
预先感谢
cum_ret数组是float64s的2d ndarray,是我想要修改的数组.这是输出的简短片段:
[[ 0. 0. 0. 0. 0. ]
[ 0.00046187 0.00836672 0.00020435 -0.00048292 0.00342209]
[-0.07633505 -0.00514199 -0.04133778 -0.02450642 -0.01865075]
...,
[ 0.01229435 0.00175341 0.00709808 0.00213371 0.0061171 ]
[-0.0118614 -0.00994933 -0.00557095 -0.00141945 -0.00347423]
[ …