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我想使用 joblib.Memory
库缓存一个类的成员函数的输出。这是一个示例代码:
import joblib
import numpy as np
mem = joblib.Memory(cachedir='/tmp', verbose=1)
@mem.cache
def my_sum(x):
return np.sum(x)
class TestClass(object):
def __init__(self):
pass
@mem.cache
def my_sum(self, x):
return np.sum(x)
if __name__ == '__main__':
x = np.array([1, 2, 3, 4])
a = TestClass()
print a.my_sum(x) # does not work
print my_sum(x) # works fine
但是,我收到以下错误:
/nfs/sw/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/joblib/memory.pyc in _get_output_dir(self, *args, **kwargs)
512 of the function called with the given arguments.
513 """
--> 514 argument_hash = self._get_argument_hash(*args, **kwargs)
515 output_dir = os.path.join(self._get_func_dir(self.func),
516 argument_hash)
/nfs/sw/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/joblib/memory.pyc in _get_argument_hash(self, *args, **kwargs)
505 def _get_argument_hash(self, *args, **kwargs):
506 return hashing.hash(filter_args(self.func, self.ignore,
--> 507 args, kwargs),
508 coerce_mmap=(self.mmap_mode is not None))
509
/nfs/sw/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/joblib/func_inspect.pyc in filter_args(func, ignore_lst, args, kwargs)
228 repr(args)[1:-1],
229 ', '.join('%s=%s' % (k, v)
--> 230 for k, v in kwargs.items())
231 )
232 )
ValueError: Wrong number of arguments for my_sum(self, x):
my_sum(array([1, 2, 3, 4]), ) was called.
有没有办法使用 Memory 或任何其他装饰器来缓存类的成员函数?
最佳答案
以下摘自https://joblib.readthedocs.io/en/latest/memory.html#gotchas
caching methods: you cannot decorate a method at class definition,because when the class is instantiated, the first argument (self) isbound, and no longer accessible to the Memory object. The followingcode won’t work:
class Foo(object):
@mem.cache # WRONG
def method(self, args):
passThe right way to do this is to decorate at instantiation time:
class Foo(object):
def __init__(self, args):
self.method = mem.cache(self.method)
def method(self, ...):
pass
关于python - 如何使用 joblib.Memory 缓存 Python 类的成员函数的输出,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/39020217/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!