コード例 #1
0
def test():
    a = 0
    for i in range(4):
        val[i] = i * 10
        ti.print(val[i])
        if i % 2 == 0:
            a += i
        ti.print(a)
コード例 #2
0
ファイル: diffmpm_llvm.py プロジェクト: AnimatedRNG/taichi 
def p2g(f: ti.i32):
    for p in range(n_particles):
        base = x[f, p] * inv_dx
        ti.print(f)
        ti.print(p)
        new_F = (F[f, p]) @ F[f, p]

        F[f + 1, p] = new_F
コード例 #3
0
ファイル: llvm_gpu.py プロジェクト: qingyuanhucn/taichi 
 def test():
   for i in range(n):
     ti.print(i)
     s = 0
     for j in range(10):
       s += j
     a = ti.Vector([0.4, 0.3])
     val[i] = s + ti.cast(a.norm() * 100, ti.i32) + i
コード例 #4
0
ファイル: regression.py プロジェクト: qingyuanhucn/taichi 
def update():
    for i in ti.static(range(number_coeffs)):
        ti.print(i)
        ti.print(coeffs[i][None])
        ti.print(coeffs[i].grad[None])
        coeffs[i][None] -= learning_rate * coeffs[i].grad[None]
        coeffs[i].grad[None] = 0
コード例 #5
0
 def func():
     while True:
         a = 0
     ti.print(a)
コード例 #6
0
 def func():
     for i in range(10):
         a = i
     ti.print(a)
コード例 #7
0
 def func():
     if True:
         a = 0
     else:
         a = 1
     ti.print(a)
コード例 #8
0
        def func():
            if 1 > 0:
                val = 1

            ti.print(val)
コード例 #9
0
def test_numpy(arr: np.ndarray):
    for i in range(4):
        ti.print(arr[i])
        arr[i] = i * i
コード例 #10
0
ファイル: param.py プロジェクト: qingyuanhucn/taichi 
def kernel2(x: ti.i32, y: ti.f32):
    ti.print(x + y)
コード例 #11
0
ファイル: param.py プロジェクト: qingyuanhucn/taichi 
def kernel(x: ti.i32):
    ti.print(x)
コード例 #12
0
def torch_kernel_2(t_grad: ti.ext_arr(), t: ti.ext_arr(),
                   o_grad: ti.ext_arr()):
    for i in range(n):
        ti.print(o_grad[i])
        t_grad[i] = 2 * t[i] * o_grad[i]
コード例 #13
0
def test_struct():
    for i in y:
        y[i] = i + 1
        ti.print(i)
コード例 #14
0
def test1():
    for i in range(4):
        val[i] = i * 20
        ti.print(val[i])
コード例 #15
0
def torch_kernel_2(t_grad: np.ndarray, t: np.ndarray, o_grad: np.ndarray):
    for i in range(n):
        ti.print(o_grad[i])
        t_grad[i] = 2 * t[i] * o_grad[i]