Python ValueError：包含多个元素的数组的真值不明确。使用cupy数组时，请使用.any（）或.all（）

我有一个密码，是从

下面的一个可以很好地处理numpy数组，但会抛出 ValueError：包含多个元素的数组的真值不明确。与cupy数组一起使用时，请使用.any（）或.all（）。 对于行

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）：
镜头=cp阵列（代表和（轴=-1））
maxlen=lens.max（）
ret_val=cp.zeros（（arr.shape[0]，int（maxlen）））
遮罩=（镜头[：，无]>cp.arange（maxlen））
ret_val[mask]=cp.repeat（arr.ravel（），rep.ravel（））
返回返回值

关于StackOverflow的第一个贡献的约定：）

我用以下代码复制了错误：

将cupy作为cp导入
arr=cp.array（[5,1,4]，'float32'）
rep=cp.array（[3,2]，'int32'）
结果=cp.重复（arr，rep）

这个错误消息有点误导人：这段代码不起作用的原因是完全不同的

简而言之，您不能将

cp.ndarray

作为

cp.repeat（）

的第二个参数传递

为什么?？这是因为

result

的形状是根据该参数的值确定的。 如果它是一个

ndarray

，那么在CuPy（但在NumPy中不是）中会有问题，因为数组的值在GPU中。为了确定输出形状，CuPy必须等待GPU完成所有排队计算，然后将值传输到CPU。这只会破坏异步计算的好处。丘比故意禁止这种操作

---

例如，在您的特定情况下，您可以手动将

rep

转换为

np.ndarray

（通过

ret.get（）

）或从一开始就将

rep

计算为

np.ndarray

。

您能提供实际的样本输入吗？在我的试验中，代码在另一个地方失败了：

lens[：，None]

（因为

lens.shape

总是

（）

），在NumPy和CuPy。对于arr

[[1234][1234][1234][1234][1234][1234][1234][/code>，对于rep code>来说，它也很相似

related？：将

rep

转换为

np.ndarray

对我的情况没有帮助，因为rep来自另一个函数，该函数使用cupy操作来获得加速比。因此，对

rep

使用numpy将无法达到获得GPU加速的目的。还尝试使用

cp.asnumpy

将cupy数组转换为numpy数组。虽然，它会导致另一个错误

ValueError:object\uuuuu array\uuuuu方法不生成数组

，但如果没有同步，原则上是不可能做到的。数组的形状存储为Python对象（这意味着在CPU内存上）。如果确定形状的信息（

rep

）在GPU上，则不可避免地首先同步GPU并将数据传输到CPU。是的，我想。我通过使用

rep.get（）

和

arr.get（）

并使用numpy.rep对这段小代码进行重复，使其正常工作。你能解释一下

.get（）

到底做什么吗？我在cupy文档中找不到任何关于这方面的文档。正如我所看到的，它返回np.ndarray，但它与

cp.asnumpy（）

有何区别？文档中说

cp.asnumpy（）

可以将任何对象转换为

np.ndarray

。例如，

np.asnumpy（numpy\u数组）

相当于

numpy\u数组

，如果它已经是

np.ndarray

。另一方面，

cp.ndarray.get（）

总是需要

cp.ndarray

来调用它。

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