python - 无法从 njit 函数内部调用 numba 函数

Question

与 numba 合作，我偶然发现了非常意想不到的行为。我创建了一个 nb.njit我试图在其中创建一个 nb.typed.List 的函数的 int8 numpy数组，所以我尝试创建一个对应的 numba类型。

nb.int8[:]  # type of the list elements

因此，我将此类型设置为 nb.typed.List通过 lsttype关键词。

l = nb.typed.List(lsttype=nb.int8[:])  # list of int8 numpy ndarrays

我得到的是:

numba.core.errors.TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step: nopython frontend)
No implementation of function Function(<built-in function getitem>) found for signature:
 
 >>> getitem(class(int8), slice<a:b>)
 
There are 16 candidate implementations:
   - Of which 16 did not match due to:
   Overload in function 'getitem': File: <built-in>: Line <N/A>.
     With argument(s): '(class(int8), slice<a:b>)':
    No match.

我想，这意味着 numba正在尝试切片 nb.int8类型对象，就好像它不理解符号一样。
所以，我尝试了另一种方式，创建了一个空数组 np.int8类型，并使用 nb.typeof功能。

nb.typeof(np.array([], dtype=np.int8))

它返回:

numba.core.errors.TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step: nopython frontend)
Unknown attribute 'typeof' of type Module(<module 'numba' from '/Users/.../venv37/lib/python3.7/site-packages/numba/__init__.py'>)

这个我不明白!怎么可以 numba看不到 本身 ?
最小的例子非常简单:

import numba as nb
import numpy as np

@nb.njit
def v():
    print(nb.typeof(np.array([], dtype=np.int8)))

v()

所以我尝试使用相同的功能，但没有 @nb.njit .
和它打印!

array(int8, 1d, C)

另外，我尝试在函数内部导入 numba，因为它没有看到模块，但它产生了:

numba.core.errors.UnsupportedError: Failed in nopython mode pipeline (step: analyzing                    bytecode)
Use of unsupported opcode (IMPORT_NAME) found

我尝试重新安装和更新 numba和 numpy ， 还。
这是什么诡计？

Answer 1

我发现了一个讨厌的解决方法。

@nb.njit
def f(types=(nb.int8[::1], nb.float64[::1])):
    a = nb.typed.List.empty_list(types[0])
    b = nb.typed.List.empty_list(types[1])
    # and so on...

[::1]表示一维 numpy.ndarray C型。