Numba 中的生成器参数

Question

这个问题的后续：numba 中的函数类型。

我正在编写一个需要将生成器作为其参数之一的函数。粘贴在这里太复杂了，所以考虑这个玩具示例：

def take_and_sum(gen):
    @numba.jit(nopython=False)
    def inner(n):
        s = 0
        for _ in range(n):
            s += next(gen)
        return s
    return inner

它返回n生成器的第一个元素的总和。用法示例：

@numba.njit()
def odd_numbers():
    n = 1
    while True:
        yield n
        n += 2

take_and_sum(odd_numbers())(3) # prints 9

它是咖喱，因为我想编译，nopython=True然后我不能将gen(a pyobject) 作为参数传递。不幸的是，nopython=True我收到一个错误：

TypingError: Failed at nopython (nopython frontend)
Untyped global name 'gen'

即使我nopython编译了我的生成器。

真正令人困惑的是，对输入进行硬编码是有效的：

def take_and_sum():
    @numba.njit()
    def inner(n):
        gen = odd_numbers()
        s = 0.0
        for _ in range(n):
            s += next(gen)
        return s
    return inner

take_and_sum()(3)

我也尝试将我的生成器变成一个类：

@numba.jitclass({'n': numba.uint})
class Odd:
    def __init__(self):
        self.n = 1
    def next(self):
        n = self.n
        self.n += 2
        return n

同样，这在对象模式下有效，但在 nopython 模式下，我得到了无法搜索的信息：

LoweringError: Failed at nopython (nopython mode backend)
Internal error:
NotImplementedError: instance.jitclass.Odd#4aa9758<n:uint64> as constant unsupported

Answer 1

我实际上无法解决您的问题，因为据我所知，这是根本不可能的。我只是强调一些方面（适用于numba 0.30）：

您无法创建 numba-jitclass生成器：

import numba

@numba.jitclass({'n': numba.uint})
class Odd:
    def __init__(self):
        self.n = 1

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        n = self.n
        self.n += 2
        return n

你试一试：

>>> next(Odd())
TypeError: 'Odd' object is not an iterator

当你删除它时，它numba.jitclass会起作用：

>>> next(Odd())
1

您使用硬编码生成器的示例并不等效。您最初的尝试创建一个生成器对象，将其传递给 numba 函数并修改生成器。您可能希望它更新生成器的状态。

>>> t = odd_numbers()
>>> take_and_sum(t)(3)
9
>>> next(t)   # State has been updated, unfortunatly that requires nopython=False!
7

但这对于 numba 来说根本不可能（目前）。

第二个示例有所不同，因为每次调用函数时都会创建生成器，因此函数外部没有需要更新的状态：

>>> take_and_sum()(3) # using your hardcoded version
9.0
>>> take_and_sum()(3) # no updated state so this returns the same:
9.0

绝对可以更改它，但不能选择使用任意函数：

@numba.jitclass({'n': numba.uint})
class Odd:
    def __init__(self):
        self.n = 1

    def calculate(self, n):
        s = 0.0
        for _ in range(n):
            s += self.n
            self.n += 2
        return s

>>> x = Odd()
>>> x.calculate(3)
9.0
>>> x.calculate(3)
27.0

我知道这不是你想要的，但至少它在某种程度上有效:-)