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我有一个代码，我从Numpy repeat 获得的二维数组

下面的一个适用于 numpy 数组，但会抛出 ValueError：具有多个元素的数组的真值是不明确的。与 cupy 数组一起使用时使用 a.any() 或 a.all()。对于线路ret_val[mask] = cp.repeat(arr.ravel(), rep.ravel()

我尝试使用cupy中已经存在的逻辑操作，但它们仍然会抛出错误。

def repeat2dvect(arr, rep):
    lens = cp.array(rep.sum(axis=-1))
    maxlen = lens.max()
    ret_val = cp.zeros((arr.shape[0], int(maxlen)))
    mask = (lens[:,None]>cp.arange(maxlen))
    ret_val[mask] = cp.repeat(arr.ravel(), rep.ravel())
    return ret_val
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祝贺对 StackOverflow 的第一次贡献:)

我使用以下代码复制了错误：

import cupy as cp

arr = cp.array([5, 1, 4], 'float32')
rep = cp.array([3, 2], 'int32')
result = cp.repeat(arr, rep)

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

此错误消息有点误导：此代码不起作用的原因是完全不同的。

简而言之，您不能cp.ndarray将cp.repeat().

为什么？这是因为 的形状result是根据该参数的值确定的。如果它是ndarray，那么在 CuPy 中（但在 NumPy 中没有）会有问题，因为数组的值在 GPU 中。为了确定输出形状，CuPy 必须等待 GPU 完成所有排队的计算，然后将值传输到 CPU。那只会破坏异步计算的好处。CuPy 有意禁止此类操作。

在您的特定情况下，您可以例如手动转换rep为np.ndarray(by ret.get()) 或从头开始rep计算。np.ndarray

于 2019-05-28T16:29:09.810 回答