Question

我正在尝试numba优化一些代码。我已经完成了0.26.0用户指南（http://numba.pydata.org/numba-doc/0.26.0/user/jit.html）中1.3.1节中的初始示例并得到了预期的结果，所以我认为问题不是安装。

这是我的代码：

import numba
import numpy
import random

a = 8
b = 4

def my_function(a, b):
    all_values = numpy.fromiter(range(a), dtype = int)
    my_array = []
    for n in (range(a)):
        some_values = (all_values[all_values != n]).tolist()
        c = random.sample(some_values, b)
        my_array.append(sorted([n] + c))
    return my_array

print(my_function(a, b))

my_function_numba = numba.jit()(my_function)

print(my_function_numba(a, b))

从my_function调用中打印出预期结果后，返回以下错误消息：

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-8-b5d8983a58f6> in <module>()
     19 my_function_numba = numba.jit()(my_function)
     20 
---> 21 print(my_function_numba(a, b))

ValueError: cannot compute fingerprint of empty list

空列表的指纹？

Answer 1

我对这个错误并不确定，但一般情况下，快速numba需要numpy / python的特定子集（有关详情，请参阅here和here）。所以我可能会像这样重写它。

@numba.jit(nopython=True)
def fast_my_function(a, b):
    all_values = np.arange(a)
    my_array = np.empty((a, b + 1), dtype=np.int32)
    for n in range(a):
        some = all_values[all_values != n]
        c = np.empty(b + 1, dtype=np.int32)
        c[1:] = np.random.choice(some, b)
        c[0] = n
        c.sort()
        my_array[n, :] = c
    return my_array

需要注意的主要事项：

没有名单，我正在预先分配所有内容。
不使用生成器（在python 2＆amp; 3 for n in range(a)中都将转换为快速原生循环）
将nopython=True添加到装饰器使得如果我使用无法有效JIT的东西，numba会抱怨。

python numba指纹错误

1 个答案: