cupy.full() 方法 fill_value 不能带数组？

Question

我注意到numpy.full() 中的fill_value 参数可以是一个数组。

>>> a = np.arange(5)
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4])
>>> b = np.full( (5,10), a[:,None], dtype=np.int16 )
>>> b
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3],
       [4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4]], dtype=int16)

但是，我注意到 CuPy 中的 fill_value 参数不能。

>>> b_gpu = cp.full( (5,10), a[:,None], dtype=np.int16 )
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#25>", line 1, in <module>
    b_gpu = cp.full( (5,10), a[:,None], dtype=np.int16 )
  File "/home/master/.local/lib/python3.6/site-packages/cupy/creation/basic.py", line 271, in full
    a.fill(fill_value)
  File "cupy/core/core.pyx", line 499, in cupy.core.core.ndarray.fill
  File "cupy/core/core.pyx", line 510, in cupy.core.core.ndarray.fill
ValueError: non-scalar numpy.ndarray cannot be used for fill

是否缺少功能或我编写 CuPy 的方式有错误？

Answer 1

我找到了一种使用cp.repeat 和reshape 在GPU 中重现b = np.full( (5,10), a[:,None], dtype=np.int16 ) 的方法。

>>> b_gpu = cp.repeat( a, 10 ).reshape(5,10)
>>> b_gpu
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3],
       [4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4]])