numba nopython 模式 "Undefined variable '3.3'"

Question

这是我从图像构建最小树的代码（f 是 scipy 提供的图像）

是我写的一个拼缝程序的基础

此代码段正常工作 python。当我在没有 nopython=True 的情况下使用 @numba.jit 时，它也可以工作（性能提高约 200%！），但这是在对象模式下。

当我尝试使用 nopython=True 模式时，它无法编译并且出现错误：

Failed at nopython (nopython frontend)
Undefined variable '3.3'

我不明白为什么这不会编译，因为我没有看到任何可能未定义的东西。

from numba import jit
from scipy import misc
import numba

f = misc.face()
@jit(nopython=True)
def explorethisx(inar, x):
    places = []
    places.append((x,0))
    x1,y1 = x,0
    s = numba.int64(0)
    co = 0
    #for _ in range( 799):

    while co != numba.int16(799):
        co += 1
        a1,a2,a3 = 999,999,999
        a1 = inar[y1 + 1][x1-1][1]
        a2 = inar[y1 + 1][x1][1]
        a3 = inar[y1 + 1][x1 + 1][1]
        m = a1
        ch = -1
        if m > a2:
            m = a2
            ch = 0
        if m > a3:
            m = a3
            ch = 1
        x1 = x1 + ch
        y1 = y1 + 1
        s += inar[y1][x1][1]
        places.append((x1,y1))
    return([s, places])
explorethisx(f,3)
explorethisx.inspect_types()

Numba 是一个非常酷的项目，即使在 python 对象模式下，性能改进也给我留下了深刻的印象。

Answer 1

异常消息具有误导性。只是 numba 只支持同类列表，所以当你尝试 return [s, places] 你 return 一个包含一个 "integer" 和一个 "list of tuples of integers" 的列表这不再是同质的了。

请注意，这个最小示例已经演示了该异常：

from numba import jit

@jit(nopython=True)
def test():
    places = []
    places.append((1, 2))
    places.append((2, 3))
    return [10, places]

>>> test()
...
TypingError: Failed at nopython (nopython frontend)
Undefined variable '[=10=].12'

你可以简单地 return 一个元组：

return (s, places)

而不是旧的

return([s, places])

即使这可以编译 - 该函数在调用函数时包含越界内存访问（我遇到了段错误），因此您肯定还需要检查内存访问。

numba nopython 模式 "Undefined variable '3.3'"

numba nopython mode "Undefined variable '$313.3'"

python

numpy

numba