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Cython、PyPy、または Numba を使用してテンプレートのループを高速化することは可能ですか?

私の意図は、テンプレートのレンダリングの目的でループを高速化できるかどうかを試すことです。

Numba の何かを次のように試すことができます

テンプレートを関数として渡そうとすると、失敗します。

ファイル "C:\Python27\lib\site-packages\numba\dispatcher.py"、123 行目、_compile_and_call で assert not kws AssertionError ; テンプレートを関数として呼び出すとエラーが発生する

次のクラス定義があります。

次に、別のファイルで次のようにします。

しかし、その後、次のエラーが発生します。

デコレータは非常に紛らわしいと思います。このエラーが発生するまで、実装でもデコレータが使用されていることに気付きましたjit! または、少なくともそうだと思います。

次のようなNumbaでPython関数をコンパイルした後：

コンパイルされた関数の生成された LLVM コードを (文字列として) 取得するにはどうすればよいですか?

これは、コンパイルされた関数の lfunc プロパティを介して以前のバージョンの Numba で利用できたかのように見えますが、これは機能していません。

同様の機能が、生成された LLVM アセンブリを (コンパイル中に) ダンプするという形で存在するようにも見えました。ただし、これはもう機能していないようです-何か間違ったことをしていない限り。サブプロセスでこれを実行できることはわかっていますが、Python内のコードが本当に好きなので、端末コマンドを実行する必要があるのは理想的ではありません。

これは、実行時に変換される Python コードの移植可能なバージョンを作成しようとするものです。これに関する提案を歓迎します。

ありがとう

2 つの大きな行列の内積を計算しようとしています。numpy内積を計算しようとすると行列のコピーが作成されるようで、メモリの問題が発生します。numbaグーグルで調べた後、パッケージが有望であることがわかりました。しかし、私はそれを正しく動作させることはできません。これが私のコードです：

実行時間は次のとおりです。

ここで何が欠けているのか誰か教えてもらえますか?

@jitコードを高速化するために数日間取り組んできました。@jit最後に、オブジェクトメソッドへ の追加について説明して、これに出くわしました: http://williamjshipman.wordpress.com/2013/12/24/learning-python-eight-ways-to-filter-an-image

と呼ばれるクラスがGentleBoostCあり、その中の と呼ばれるメソッドを高速化したいと考えていtrainます。 train3 つの引数 (2D 配列、1D 配列、および整数) を受け入れ、何も返しません。

これは私がコードに持っているものです:

しかし、train 関数を定義する行を指しているインデント エラーが発生し続けます。私のインデントには何の問題もありません。コード全体を再インデントしました。で行をコメントアウトすると@jit、問題はありません。

正確なエラーは次のとおりです。

私のコードには 2 つの 2D numpy 配列zとweights. 私はこのようにそれらを繰り返しています（それらを転置しながら）：

コードを高速化するために Numba を使い始めるまでは、これで問題ありません。Numba を使用すると、次のエラーが発生します。

この問題を解決するには、次のようにするだけでよいと思います。

しかし、私はまだPythonが得意ではないので、それが最善の方法であるかどうかを知りたいだけですか? または、別のより最適な方法がある場合は？

hereからフォローアップすると、次のようなコードが得られます。

今、私は次のエラーが発生しています:

@jitコードを高速化するために追加しようとする前に、実際にこれに問題はありませんでした。