Numba python3获取错误[GPU ufunc要求数组参数具有确切的类型。]

我正在尝试使用numba在我的GPU上执行np.diff。
这是我使用的脚本

import numpy as np
import numba

@numba.vectorize(["float32(float32, float32)"], target='cuda')
def vector_diff_axis0(a, b):
    return a + b

def my_diff(A, axis=0):
    if (axis == 0):
        return vector_diff_axis0(A[1:], A[:-1])
    if (axis == 1):
        return vector_diff_axis0(A[:,1:], A[:,:-1])

A = np.matrix([
    [0, 1, 2, 3, 4],
    [5, 6, 7, 8, 9],
    [9, 8, 7, 6, 5],
    [4, 3, 2, 1, 0],
    [0, 2, 4, 6, 8]
    ], dtype='float32')

C = my_diff(A, axis=1)
print (str(C))

这是我得到的错误

TypeError: No matching version.  GPU ufunc requires array arguments  
to have the exact types.  This behaves like regular ufunc with casting='no'.

有人知道原因吗

PS：我用这个视频来做我的脚本；

编辑： 谢谢你的快速回答

我在np.matrix中添加了dtype='float32'，但现在出现了这个错误； 已知签名： *（float32，float32）->float32 文件“”，第5行 [1] 期间：解析被调用方类型：函数（ 签名=（float32，float32）->float32>） [2] 期间：在（5）处键入呼叫

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我还尝试在签名中使用float32[：]，但它不起作用，在我随后的视频中，他们没有这样做

矩阵的数据类型将是

int32

，这与

向量差异轴0

的签名不匹配，因为它需要

float32

。您需要使矩阵

float32

，即在调用

np.matrix

时传递参数

dtype='float32'