Question

以下简单示例失败，并显示错误：

独立模块：

from numba.pycc import CC

cc = CC('foo')

@cc.export('product','float64(float64[:], float64[:])')
def product(a, b):
    prod = 0
    for i in range(a.size):
        prod += a[i] * b[i]
    return prod

if __name__ == "__main__":
    cc.compile()

测试程序：

import numpy as np
import foo

x = np.array([2,3,1,0])
y = np.array([2,3,1,0])

print(foo.product(x,y))

失败，并显示错误消息：

Traceback (most recent call last):
  File "\temp\test.py", line 7, in <module>
    print(foo.product(x,y))
SystemError: exception RuntimeError<class 'BytesWarning'> not a BaseException subclass

在Windows上使用的numba版本是0.42.0和Python 3.7.2。有提示吗？

Answer 1

所以，我终于让您的代码可以工作了：

from numba.pycc import CC

cc = CC('foo')
cc.verbose = True
@cc.export('producti','int64(int64[:], int64[:])')  #<--- Your data type was wrong
def product(a, b):
    prod = 0
    for i in range(a.size):
        y = a[i] * b[i]
        prod += y
    return prod

if __name__ == "__main__":
    cc.compile()

测试上述功能的代码：

import numpy as np
import foo

x = np.array([2, 3, 1, 0])
y = np.array([2, 3, 1, 0])

print(foo.producti(x, y))   # Output : 14

一些要注意的地方：

创建x和y数组的方式中，默认将dtype设置为int64，因此当您将其类型转换为float64时错误地转换。

print（x.dtype）

输出：dtype（'int64'）

因此，只需将类型固定为int64就可以了（或者您可以根据需要使用i8作为速记）。
使用运行代码链接到Google Colab笔记本：Notebook Link

参考：

Numba types

在numba中将数组作为函数参数

1 个答案: