[英]Julia: type stability using the base.ntuples function
我最近开始使用 Julia,目前在打字的某些方面苦苦挣扎。 I am trying to define a type TensorTrain ( https://www.researchgate.net/profile/Ivan_Oseledets2/publication/220412263_Tensor-Train_Decomposition/links/5bbfb5c5299bf1004c5a56e3/Tensor-Train-Decomposition.pdf ), but I cannot get one of the methods我定义为稳定:
abstract type AbstractTensorTrain <: Any end
struct TensorTrain{T<:AbstractFloat} <: AbstractTensorTrain
cores::Vector{Array{T,3}}
end
Base.size(t::TensorTrain, d::Int) = size(t.cores[d],2)
Base.size(t::TensorTrain) = ntuple(d->size(t,d),length(t.cores))
但是,如果我运行:
@code_warntype TensorTrain([rand(2,3,4)]);
我得到:
Variables
#self#::Core.Compiler.Const(size, false)
t::TensorTrain{Float64}
#19::var"#19#20"{TensorTrain{Float64}}
d::Int64
Body::Tuple{Vararg{Int64,N} where N}
1 ─ %1 = Base.getproperty(t, :cores)::Array{Array{Float64,3},1}
│ (d = Main.length(%1))
│ %3 = Main.:(var"#19#20")::Core.Compiler.Const(var"#19#20", false)
│ %4 = Core.typeof(t)::Core.Compiler.Const(TensorTrain{Float64}, false)
│ %5 = Core.apply_type(%3, %4)::Core.Compiler.Const(var"#19#20"{TensorTrain{Float64}}, false)
│ (#19 = %new(%5, t))
│ %7 = #19::var"#19#20"{TensorTrain{Float64}}
│ %8 = Main.ntuple(%7, d)::Tuple{Vararg{Int64,N} where N}
└── return %8
为什么是这样?
因为d = length(t.cores)
仅在运行时才知道,所以ntuple
无法静态推断N
参数。 有一种方法采用Val
,这在其他情况下对类型稳定性很有用,但在这里它不会改变任何东西—— d
仍然是动态的。
不过,您可以将cores
NTuple
或StaticVector
(它们实际上是相同的东西),那么这将起作用。 但在深入研究类型级编程之前,请检查它是否真的有影响。
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