问题标签 [julia-gpu]
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julia - 在 Julia 中使用带有 GPU 的通量时出错
以上是我第一个使用flux和julia的深度学习项目。尝试使用 GPU 时出现以下错误。
RuntimeError: <PyCall.jlwrap (在从 Python 调用的 Julia 函数中) JULIA: InvalidIRError: 编译内核 getindex_kernel(CUDA.CuKernelContext, CuDeviceArray{Float32,4,1}, CuDeviceArray{Float32,4,1}, NTuple{4,Int64 }, Base.Slice{Base.OneTo{Int64}}, Base.Slice{Base.OneTo{Int64}}, Base.Slice{Base.OneTo{Int64}}, CuDeviceArray{Int64,1,1}) 导致无效LLVM IR 原因：不支持的动态函数调用（调用 pointerref(ptr::Core.LLVMPtr{T,A}, i::Int64, ::Val{align}) where {T, A, align} in LLVM.Interop at /root/.julia/packages/LLVM/F9DFY/src/interop/pointer.jl:7)
任何帮助都会很棒。我正在为这个项目使用 Kaggle 环境。
julia - 如何在 Julia 中调整贝叶斯 ODE 的超参数？
我一直在尝试复制https://diffeqflux.sciml.ai/dev/examples/BayesianNODE_NUTS/，使用不同的 ODE 方程，但我收到的结果没有不确定性量化，是不是因为我的初始值 u0 更高：
你能告诉我出了什么问题吗？
dataframe - 如何在 julia 的 DataFrames 上应用 Cuda.jl
我dataframes.jl在下面提到的代码中使用包来执行某些操作。
- 我想知道，
CUDA.jl如果可能的话，我如何在保留数据框方面的同时应用此代码？ CPU其次，是否可以让代码GPU根据可用性自动选择？
代码
请提出一个解决方案以使此代码与CUDA.jl.
提前致谢！！