Question

我正在尝试使用numba来加快计算速度。它可以与@njit装饰器一起很好地工作，但是我真的需要它作为预编译的ahead-of-time（AOT）模块来工作。可悲的是，我无法使其正常工作。这是我用来编译AOT模块的代码：

from numba.pycc import CC
import numpy as np

cc = CC('window_cloud_scores')
cc.verbose = True
cc.output_dir='/cache'
cc.output_file='window_cloud_scores.so'


@cc.export('run', 'f8[:,:](u1[:,:], i4)')
def run(clouds,window):
    r=int(window/2)
    assert clouds.ndim==2
    assert clouds.shape[0]==clouds.shape[1]
    rows,cols=clouds.shape
    score_map=np.full(clouds.shape,-1)
    scores=[]
    for j in range(r,rows-r):
        score_cols=[]
        for i in range(r,cols-r):
            clouds_window=clouds[j-r:j+r+1,i-r:i+r+1]
            score_cols.append(clouds_window.mean())
        scores.append(score_cols)
    return np.array(scores)


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

我在编译模块时会创建window_cloud_scores.so文件，但会发出以下警告：

/ Users /.../ lib / python3.6 / site-packages / numba / pycc /../ runtime / _nrt_python.c：234：55：警告：传递“ PyTypeObject *”的不兼容指针类型（又名“ struct _typeobject *'） 'PyObject *'类型的参数（又名'struct _object '）[-Wincompatible-pointer-types] mi =（MemInfoObject ）PyObject_CallFunctionObjArgs（＆MemInfoType，addr，NULL）; ^ ~~~~~~~~~~~~ /Users/.../python3.6m/abstract.h:425:68：注意：此处将参数传递给参数“ callable” PyAPI_FUNC（PyObject *）PyObject_CallFunctionObjArgs（PyObject * callable，

然后当我尝试运行

import window_cloud_scores as wcs
wcs.run(...)

我在python控制台中得到一个segmentation fault: 11，它是内核死去的jupyter笔记本。

再次

@njit
def run(clouds,window):
    r=int(window/2)
    assert clouds.ndim==2
    assert clouds.shape[0]==clouds.shape[1]
    rows,cols=clouds.shape
    score_map=np.full(clouds.shape,-1)
    scores=[]
    for j in range(r,rows-r):
        score_cols=[]
        for i in range(r,cols-r):
            clouds_window=clouds[j-r:j+r+1,i-r:i+r+1]
            score_cols.append(clouds_window.mean())
        scores.append(score_cols)
    return np.array(scores)

效果很好。有想法吗？

NUMBA：提前问题

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