当使用Numba在for循环中加速纯numpy代码时,我想了解这些收益从何而来。是否有任何分析工具可以让您查看jitted函数?
演示代码(如下所示)只是使用非常基本的矩阵乘法来为计算机提供工作。所观察到的收益是:
一个更快的loop,
numpy函数在编译过程中被jit截获的重定向,或
减少jit作为numpy的开销,通过包装函数将执行外包给低级别库(如LINPACK )
%matplotlib inline
import numpy as np
from numba import jit
import pandas as pd
#Dimensions of Matri
我只是好奇地听到其他人的想法,为什么这段特定的代码在Python3.11中的运行速度可能比Python3.10.6慢。交叉-从 发帖。我是新来的-如果我做错了什么请告诉我。
test.py脚本:
import timeit
from random import random
def run():
for i in range(100):
j = random()
t = timeit.timeit(run, number=1000000)
print(t)
命令:
(base) conda activate python_3_10_6
(python_3_10
对装饰器进行更好的动态控制的最佳方法是从numba.cuda.jit、numba.jit和none (纯python)中进行选择。请注意,一个项目可以有10或100的功能,所以这应该是很容易应用到所有的功能,这里是一个例子,从numba网站。
import numba as nb
import numpy as np
# global control of this --> @nb.jit or @nb.cuda.jit or none
# some functions with @nb.jit or cuda.jit with kwargs like (nopython=Tru
我正在尝试用Numba代码处理一些由CuPy逻辑产生的数据。但是得到了不同的错误。例如,简化的示例 import cupy as cp
import numba
from numba import void, int32, int64, float32, float64
import numpy as np
@numba.jit
def numba_test(a, b, n, m):
for i in range(n):
for j in range(m):
a[i, j] += b[i, j]
a = cp.zeros((100, 10)
我准备好将pytorch模块转换为ScriptModule,然后将其加载到c++,but中。我被这个错误This attribute exists on the Python module, but we failed to convert Python type: 'Vocab' to a TorchScript type阻塞了,Vocab是我定义的python对象。演示代码如下: import torch
class Vocab(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def
我遵循本教程:创建自定义BERT模型的跟踪,但是当运行完全相同的dummy_input时,我会收到一个错误:
TracerWarning: Converting a tensor to a Python boolean might cause the trace to be incorrect.
We cant record the data flow of Python values, so this value will be treated as a constant in the future.
在我的模型和令牌程序中加载之后,创建跟踪的代码如下:
text = "[CLS
我正在将Python2.7 numba代码转换为Python3.4。此函数pairwise_distance从多维数组X和Y转换距离矩阵。
但是,我使用numba装饰器@jit来加速代码:
import numpy as np
from numba import double
from numba.decorators import jit
@jit(arg_types = [double[:,:], double[:,:]])
def pairwise_distance(X, D):
M = X.shape[0]
N = X.shape[1]
for i in ra
此代码失败:
import numpy as np
from numba import jit
import scipy.special as sp
@jit(nopython=True)
def f(a):
return sp.xlogy(a, a)
a = np.array([1,2,0,1], dtype=float)
f(a)
它给出了以下错误
TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step: nopython frontend)
Unknown attribute 'xlogy' of type
我刚刚尝试在Ubuntu16.04上安装FEniCS,当我尝试使用python3.5运行第一个示例代码时,我得到了以下两个错误: RuntimeError: Expecting a string or list of strings, not
{'slepc_real', 'sz', 'mpi', 'mpi_cxx', 'hdf5', 'boost_timer', 'm',
'boost_filesystem', 'z', 'dolfi
我尝试使用Numba并访问GPU以加速代码,但我得到以下错误:
in jit raise NotImplementedError("bounds checking is not supported for CUDA")
NotImplementedError: bounds checking is not supported for CUDA
我看到提出了另一个问题,但没有完全详细说明,也没有回答。当我看到矢量化代码(y = corr*x + np.sqrt(1.-corr**2)*z)不能工作时,我实现了2-for循环(同样的错误)。我还尝试使用boundscheck选项,但
我发现当我对Python提出更多的要求时,python并没有100%地使用我的机器资源,而且它并不是真的很快,如果与许多其他解释语言相比,它是很快的,但当与编译语言相比时,我认为差异真的是非常显著的。
在Python3中使用Just In Time (JIT)编译器可以加速吗?
通常,JIT编译器是唯一可以提高解释型语言性能的东西,所以我指的是这个,如果有其他解决方案,我很乐意接受新的答案。
这是我面临的问题的一个示例代码:
import numba, numpy as np
@numba.jit
def f_plain(x):
return x * (x - 1)
@numba.jit
def integrate_f_numba(a, b, N):
s = 0
dx = (b - a) / N
for i in range(N):
s += f_plain(a + i * dx)
return s * dx
@numba.jit
def apply_integrate_f_numba(col_a, col_b, col_N):
我对Python和IronPython比较陌生。我被告知了我编写的一段相对简单的代码的性能(应该说慢一点):
matrix_column_count=1000
matrix_row_count=2000
matrix=[[random.uniform(0,100) for i in range(matrix_column_count)] for j in range(matrix_row_count)]
在IronPython 2.7.10上运行这个程序需要花费大约1秒的时间(有些小的变化)!在Python3.8.6上运行需要0.55秒,在C#中运行类似的东西需要0.03秒!
对于和C#开发,