使用scipy.weave.inline时出错

Question

我正在使用几种技术（ NumPy ， Weave ， Cython ， Numba ）来执行Python性能基准测试。 该代码采用两个大小为NxN的numpy数组，并将它们按元素相乘并将值存储在另一个数组C中。

我的weave.inline()代码给了我一个scipy.weave.build_tools.CompileError 。 我创建了一个极简主义的代码片段，它会产生相同的错误。 有人可以帮忙吗？

import time

import numpy as np
from scipy import weave
from scipy.weave import converters


def benchmark():

    N = np.array(5000, dtype=np.int)

    A = np.random.rand(N, N)
    B = np.random.rand(N, N)
    C = np.zeros([N, N], dtype=float)

    t = time.clock()
    weave_inline_loop(A, B, C, N)
    print time.clock() - t


def weave_inline_loop(A, B, C, N):
    code = """
           int i, j;
           for (i = 0; i < N; ++i)
           {
               for (j = 0; j < N; ++j)
               {
                   C(i, j) = A(i, j) * B(i, j);
               }
           }
           return_val = C;
           """
    C = weave.inline(code, ['A', 'B', 'C', 'N'], type_converters=converters.blitz, compiler='gcc')

benchmark()

Answer 1

两个问题。 首先，您不需要return_val = C 。 您正在内联代码中直接操作变量C中的数据，因此它已经可用于python并且不需要显式地将其返回到环境中（并且尝试这样做会导致在尝试执行适当的类型转换时出错） 。 所以将你的功能改为：

def weave_inline_loop(A, B, C, N):
    code = """
           int i, j;
           for (i = 0; i < N; ++i)
           {
               for (j = 0; j < N; ++j)
               {
                   C(i, j) = A(i, j) * B(i, j);
               }
           }
           """
    weave.inline(code, ['A', 'B', 'C', 'N'], type_converters=converters.blitz, compiler='gcc')
    return C

第二个问题。 您正在将i和j （两个int ）与N长度为1的数组进行比较。这也会产生错误。 但是，如果您将代码称为：

def benchmark():

    N = np.array(5000, dtype=np.int)

    A = np.random.rand(N, N)
    B = np.random.rand(N, N)
    C = np.zeros([N, N], dtype=float)

    t = time.clock()
    print weave_inline_loop(A, B, C, int(N)) 
    # I added a print statement so you can see that C is being 
    # populated with the new 2d array
    print time.clock() - t

Answer 2

需要进行三项小改动：

• N不能是0D-numpy数组（它必须是一个整数，以便i < N在C代码中起作用）。 您应该写N = 5000而不是N = np.array(5000, dtype=np.int) 。

• C阵列正在进行就地修改，因此不必返回。 我不知道对象类型的限制比return_val可以处理，但如果你试图保持return_val = C; 它编译失败： don't know how to convert 'blitz::Array<double, 2>' to 'const py::object&' 。

• 之后， weave.inline返回None 。 保持赋值C = weave.inline(...使代码看起来很混乱，即使它工作正常，名为C的数组也会将结果保存在benchmark范围内。

这是最终结果：

import time
import numpy as np
from scipy import weave
from scipy.weave import converters


def benchmark():
    N = 5000

    A = np.random.rand(N, N)
    B = np.random.rand(N, N)
    C = np.zeros([N, N], dtype=float)

    t = time.clock()
    weave_inline_loop(A, B, C, N)
    print time.clock() - t


def weave_inline_loop(A, B, C, N):
    code = """
           int i, j;
           for (i = 0; i < N; ++i)
           {
               for (j = 0; j < N; ++j)
               {
                   C(i, j) = A(i, j) * B(i, j);
               }
           }
           """
    weave.inline(code, ['A', 'B', 'C', 'N'], type_converters=converters.blitz, compiler='gcc')