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尝试找出如何在使用 jitclass 时跳过类方法。
有一个相当大的递归模型(几乎是一个巨大的 for 循环),在给定路径相关计算的情况下,无法使用直接 Numpy 进行矢量化。
该类运行一系列 numpy 数组,通常具有 numba 友好的语法,但是我有一个部分以有序的方式调用一些方法:
def operations(self, i, ops_order_config):
ops_dict = self.ops_dict
for index in range(len(waterfall_config)):
try:
if isinstance(ops_config[index], tuple):
ops_dict[ops_config[index][0]](i, ops_config[index][1])
else:
ops_dict[ops_config[index]](i)
except KeyError:
pass
模型的这一部分对于灵 active 非常重要 - “配置”是元组的有序列表,其中包含要调用的适当方法以及相应的参数。 ops_dict 保存实际的 self。这是从配置中调用的,带有适当的参数。
如果我正在制作一个 jitclass,有什么方法可以跳过这个字典方面的 jitting 吗?
最佳答案
不,如果您创建 jitclass
每个属性都必须输入,并且从 numba 0.34 开始不支持包含函数(即使是 jitted)的字典或列表/元组。例如尝试使用 dict
或object
作为类型:
import numpy as np
from numba import jitclass
spec = [('dct', dict)]
@jitclass(spec)
class ClsWithObject(object):
def __init__(self, value):
self.dct = {}
抛出 TypeError
:
TypeError: spec values should be Numba type instances, got
<class 'dict'>
此外,使用 isinstance
以及 try
和except
在 nopython 模式下也不起作用。
您最好的选择是使用 jit
从纯 Python 类中调用的 ted 函数。
关于python - Numba、Jitclass w/nopython 模式和字典,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45924666/
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