一尘不染

Python / Numba:scipy.special.gammainc()出现未知属性错误

python

使用@jit装饰器运行代码时出现错误。似乎无法找到函数scipy.special.gammainc()的某些信息:

Failed at nopython (nopython frontend)
Unknown attribute 'gammainc' for Module(<module 'scipy.special' from 'C:\home\Miniconda\lib\site-packages\scipy\special\__init__.pyc'>) $164.2 $164.3 = getattr(attr=gammainc, value=$164.2)

没有@jit装饰器,代码将正常运行。也许需要一些使scipy.special模块的属性对Numba可见的东西?

在此先感谢您的任何建议,评论等。


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2021-01-20

共1个答案

一尘不染

问题在于这gammainc不是Numba固有的一小部分函数(请参阅http://numba.pydata.org/numba-
doc/dev/reference/numpysupported.html)-实际上没有的功能。不幸的是,这意味着您不能在“ nopython”模式下使用它-
它只需要将其视为普通的python函数调用即可。

如果删除nopython=True,它应该可以工作。但是,这并不十分令人满意,因为它可能会更慢。没有看到您的代码,很难知道确切的建议。但是,通常:

  • gammainc即使没有nopython,循环(不包含)的速度也会加快。

  • gammainc 是一个“ ufunc”,这意味着它可以一次轻松地应用于整个阵列,并且无论如何应该快速运行。

  • 您可以致电func.inspect_types()查看它是否可以编译。

作为一个简单的例子:

from scipy.special import gammainc
import numba as nb
import numpy as np

@nb.jit # note - no "nopython"
def f(x):
  for n in range(x.shape[0]):
    x[n] += 1
  y = gammainc(x,2.5)
  for n in range(y.shape[0]):
    y[n] -= 1
  return y

f(np.linspace(0,20)) # forces it to be JIT'd and outputs an array

然后f.inspect_types()将这两个循环标识为“提升循环”,这意味着它们将被准时化并快速运行。与的位gammainc不是JIT’d,而是立即应用于整个数组,因此也应该很快。

2021-01-20