Numba：根据转换规则“'safe'”，无法将输入强制转换为任何受支持的类型

Question

最近我一直在为 numba 苦苦挣扎。直接从 numba 文档复制此代码片段，它工作正常：

@guvectorize([(int64[:], int64, int64[:])], '(n),()->(n)')
def g(x, y, res):
    for i in range(x.shape[0]):
        res[i] = x[i] + y

a = np.arange(5)
g(a,2)

给 y 一个数组会得到一个网格。不过，我经常对 2 个数组求和，所以这是我通过修改代码片段得出的代码。

@guvectorize([(int64[:], int64[:], int64[:])], '(n),(n)->(n)')
def add_arr(x, y, res):
    for i in range(x.shape[0]):
        res[i] = x[i] + y[i]

p = np.ones(1000000)
q = np.ones(1000000)
r = np.zeros(1000000)

add_arr(p,q)

这给了我错误：

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-75-074c0fd345aa> in <module>()
----> 1 add_arr(p,q)

TypeError: ufunc 'add_arr' not supported for the input types, and the      inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

我以前遇到过几次这个错误，但我不知道它是什么意思或如何修复它。我怎样才能得到想要的结果？提前致谢。

Answer 1

您正在使用 numpy.ones 生成一个列表，并且根据文档 (https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ones.html)：

dtype : data-type, optional

The desired data-type for the array, e.g., numpy.int8. Default is numpy.float64.

np.ones(1000000) 是 numpy.float64 个的列表。但是您的 add_arr 规范需要 int64 的列表，因此 TypeError 爆炸了。

一个简单的修复：

p = np.ones(1000000, dtype=np.int64)
q = np.ones(1000000, dtype=np.int64)

Numba：根据转换规则“'safe'”，无法将输入强制转换为任何受支持的类型

Numba : inputs could not be coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

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