当我需要 numpy 数组的大小时，Cython 放弃 gil

Question

当我尝试编译以下代码时，出现错误

return sign_match.sum() / y_true.shape[0]
                                     ^
Converting to Python object not allowed without gil

有没有简单的方法可以克服这个问题？我能想到的最可行的解决方案是将数组的长度作为另一个参数传递。我正在使用 python 3.3.5.

cimport cython
cimport numpy as np


# Returns negative mean-squared error
cdef double negative_mse(np.ndarray[double, ndim=1] y_true,
                         np.ndarray[double, ndim=1] y_pred) nogil:
    cdef np.ndarray[double, ndim=1] err
    err = y_true - y_pred

    return -(err * err).sum()  / y_true.shape[0]

Answer 1

y_true 和 y_pred 是数组，因此 Python 对象。因此，使用它们的任何操作都需要 gil，而不仅仅是形状。

尝试不使用 nogil 进行编译，然后查看 -a html。哪些线是深黄色的，有很多 Python 个对象引用？

+11:     return -(err * err).sum()  / y_true.shape[0]
  __pyx_t_7 = PyNumber_Multiply(((PyObject *)__pyx_v_err), ((PyObject *)__pyx_v_err)); if (unlikely(!__pyx_t_7)) __PYX_ERR(0, 11, __pyx_L1_error)
  __Pyx_GOTREF(__pyx_t_7);
  __pyx_t_8 = __Pyx_PyObject_GetAttrStr(__pyx_t_7, __pyx_n_s_sum); if (unlikely(!__pyx_t_8)) __PYX_ERR(0, 11, __pyx_L1_error)
  __Pyx_GOTREF(__pyx_t_8);
  __Pyx_DECREF(__pyx_t_7); __pyx_t_7 = 0;
  ....

只是您文件的一部分扩展 C 代码。查看所有 Pyx.. 次通话。他们都需要 gil.

http://docs.cython.org/en/latest/src/userguide/memoryviews.html 表明您可以在 numpy 数组的内存视图上使用 nogil。

根据memoryview指南我写了这个替代函数

cpdef double neg_mse_view(double[:] y_true, double[:] y_pred):
    cdef double x, res
    cdef int I
    I = y_true.shape[0]
    res = 0
    for i in range(I):
        x = y_true[i]-y_pred[i]
        res += -(x*x)
    res = res/I
    return res

这个也可以这样调用。这些时序显示了 2 倍的加速。 nogil 有效，但没有什么不同。

In [10]: a=np.arange(1000000.)
In [11]: timeit negmse.negative_mse(a,a-10)
10 loops, best of 3: 16.9 ms per loop
In [12]: timeit negmse.neg_mse_view(a,a-10)
100 loops, best of 3: 7.17 ms per loop
In [13]: timeit negmse.neg_mse_nogil(a,a-10)
100 loops, best of 3: 7.19 ms per loop

这么简单的功能，纯numpy版基本一样好：

In [20]: timeit ((a-(a-10))**2).sum()/a.shape[0]
100 loops, best of 3: 16.8 ms per loop

当我需要 numpy 数组的大小时，Cython 放弃 gil

Cython letting go of gil when I need size of numpy array

python

numpy

cython

gil

python-3.3