from numba import jit
import numpy as np
import time

SIZE = 2000
x = np.random.random((SIZE, SIZE))

“””# Numba简介

Python有解释器，比C语言满十倍甚至一百倍。

使用JIT（just-in-time）技术，使python实现c的速度

Python解释器工作原理

python自带虚拟机，用解释器将源代码转换成可执行的字节码。字节码在虚拟机上运行。

使用python example.py执行源代码时，Python解释器，会在后台启动字节码编译器，将源代码转换成字节码。字节码只能在虚拟机上运行，字节码默认后缀.pyc，python生成.pyc后一般放在内存中继续使用。pyc 字节码通过Python虚拟机与硬件交互, 虚拟机的出现导致程序和硬件之间增加了中间层, 运行效率折扣.Just-In-Time(JIT)技术为解释语言提供了优化.JIT编译器将python源代码编译成可执行的机器语言,可以在CPU等硬件上运行,跳过虚拟机.

入门Python Numba

Numba时开源JIT编译器,可以对Python代码进行CPU和GPU加速.

使用Numba只需要在原生函数上加一个装饰器.这些函数使用及时编译方式生成机器码,近乎机器码的速度运行.

安装方式

$conda install numba

使用方式

在原来的函数上添加一行注释

from numba import jit
import numpy as np

SIZE = 2000
x = np.random.random((SIZE, SIZE))

@jit
def jit_tan_sum(a):
    tan_sum = 0
    for i in range(SIZE):
        for j in range(SIZE):
            tan_sum += np.tanh(a[i, j])
    return tan_sum
print(jit_tan_sum(x))

只需要在原来的上添加一行@jit,就可以将一个函数编译成机器码.代码执行效率提升很多倍.

Numba使用场景

Numba只支撑了Python原生函数和部分的NumPy函数

from numba import jit
import pandas as pd
x = { 
   'a' : [1, 2, 3], 'b' : [20, 30, 40]}

@jit
def use_pandas(a): # 不支持
    df = pd.DataFrame.from_dict(a)
    df += 1
    return df.cov()

print(use_pandas(x))

pandas是高层次封装,Numba不理解内部做了什么, 所以无法对其加速.而scikit-learn, tensorflow, pytorch等,已经做了大量优化,也不适合使用Numba加速.

同时, Numba不支持:

• try...except异常处理
• with语句
• 类定义 class
• yield from

Numba的@jit装饰器,使得用户不需要关注具体如何优化,如果发现不支持,Numba会继续使用Python原有的方式执行.也就是静茹object模式.

Numba还有nopython模式.将装饰器改为@jit(nopython=True)或者@njit, 使用强制加速模式, 不会进入object模式.

推荐将代码中计算密集的部分作为函数, 使用nopython进行优化. Numba可以与NumPy紧密结合, 可以将for循环单独提出来, 使用Numba加速.

编译开销

C/C++需要提前将整个程序编译好, 再执行可执行文件. Numba库提供的是一种懒编译, 再运行过程中第一次发现代码中有@jit, 所以叫懒编译. Numba使用时, 总时间 = 编译时间 + 运行时间. 编译开销很小. 对于多次调用的 Numba函数, 只需要编译一次.

from numba import jit
import numpy as np
import time

SIZE = 2000
x = np.random.random((SIZE, SIZE))

""" 给定n*n矩阵，对矩阵每个元素计算tanh值，然后求和。 因为要循环矩阵中的每个元素，计算复杂度为 n*n。 """
@jit
def jit_tan_sum(a):   # 函数在被调用时编译成机器语言
    tan_sum = 0
    for i in range(SIZE):   # Numba 支持循环
        for j in range(SIZE):
            tan_sum += np.tanh(a[i, j])   # Numba 支持绝大多数NumPy函数
    return tan_sum

# 总时间 = 编译时间 + 运行时间
start = time.time()
jit_tan_sum(x)
end = time.time()
print("Elapsed (with compilation) = %s" % (end - start))

# Numba将加速的代码缓存下来
# 总时间 = 运行时间
start = time.time()
jit_tan_sum(x)
end = time.time()
print("Elapsed (after compilation) = %s" % (end - start))

第一次执行需要编译, 第二次使用缓存的代码, 运行时间大大降低.

原生Python速度慢的另一个原因是变量不确定. 声明一个变量的语法简单, 如 a = 1, 但是没有指定a是一个整数还是浮点数. Python解释器要进行大量的类型判断. Numba要推断输入输出的类型, 才能转化为机器码. 针对该问题, 给出了 Eager Compilation的优化方式

from numba import jit, int32
@jit("int32(int32, int32)", nopython=True)
def f2(x, y):
    return x + y

Numba的更多功能

@vectorize装饰器可以将函数向量化, 变成类似NumPy函数一样, 直接处理矩阵和张量.
给定nn矩阵，对矩阵每个元素计算tanh值，然后求和。
因为要循环矩阵中的每个元素，计算复杂度为 nn。
“””
@jit
def jit_tan_sum(a): # 函数在被调用时编译成机器语言
tan_sum = 0
for i in range(SIZE): # Numba 支持循环
for j in range(SIZE):
tan_sum += np.tanh(a[i, j]) # Numba 支持绝大多数NumPy函数
return tan_sum

总时间 = 编译时间 + 运行时间

start = time.time()
jit_tan_sum(x)
end = time.time()
print(“Elapsed (with compilation) = %s” % (end – start))

Numba将加速的代码缓存下来

总时间 = 运行时间

start = time.time()
jit_tan_sum(x)
end = time.time()
print(“Elapsed (after compilation) = %s” % (end – start))

今天的文章Numba简介分享到此就结束了，感谢您的阅读。