numpy - 是否无法在使用@njit 并行化的自定义 python 函数中调用内置函数，例如 svd？

Question

尝试运行涉及 svd 函数的 for 循环时出现以下错误

TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step: nopython frontend)
Untyped global name 'svd': cannot determine Numba type of <class 'function'>

代码如下所示。

from scipy.linalg import svd
import numpy as np
from numba import jit

PatchSize = 5
@jit(nopython=True)
def svd_solver(image):
  Hight = image.shape[0]
  Width = image.shape[1]
  for i in range(PatchSize):
    for j in range(PatchSize):
       Count    =  Count+1
       Patch  =  ImgInput[i:Hight-PatchSize+i+1,j:Width-PatchSize+j+1]
       SG_S, SG_V, SG_D  =  svd(Patch)
  return SG_V

Answer 1

在撰写本文时，Scipy 不在 Numba 中官方支持的模块列表中（请参阅此处和此处的文档）。

但是，根据文档numpy.linalg.svd支持（并不是说它可能与 不同）。这种支持是部分的，因为“仅支持 2 个第一个参数”。在您的情况下，这应该没问题。scipy.linalg.svd