while 在 jitted 函数中循环奇怪且不稳定的行为

Question

我发现当 numpy 数组的索引在 njit 装饰函数的 while 循环内越界时，函数处理 while 循环的方式可能会很奇怪，我不确定为什么会这样。

from numba import njit
import numpy as np


def func1(v):
    i= 0
    K= v[-1]+1
    while v[i] < K:
        i+=1
    return i

@njit        
def func2(v):
    i= 0
    K= v[-1]+1
    while v[i] < K:
        i+=1
    return i

x= np.arange(2)
result2 = func2(x)
result1 = func1(x)

以下是结果的简短摘要：

1) func2 不会加注 IndexError

2) func2 returns 不同的结果（比如有时是 4；有时是 5、9、12 等, 基本上不稳定的输出）每次我们运行控制台中的文件（我使用的是 ipython 版本 7.8.0）

我不确定为什么以及如何发生这种情况（可能是由于 numba 或 spyder 或 ipython 问题，也可能是我的 cpu 坏了无法修复）这就是我在这里寻求帮助的原因。

注意：我正在使用：

Anaconda的发行版python,python版本3.7.4,
spyder版本3.3.6,
ipython版本7.8.0,
numba 版本 0.45.1
OS windows 10 个 64 位

Answer 1

我以前听说过 Numba，但我自己从未使用过。

这里是刚刚对它（版本 0.45.1）进行一些修改的结果。

from numba import njit
import numpy as np

x = np.arange(2)

@njit        
def func2(v):
    i = 0
    k = v[-1]+1
    while v[i] < k:
        i += 1
    return i

@njit
def func3(x):
    return x[2]



func2(x)  # returns 2, but no error raised

func3(x)  # returns 32, no error raised 
func3(np.array([0]))   # returns 32, no error raised

func2([0, 1])  # IndexError raised
func3([0, 1])  # IndexError raised

所以对我来说，这个错误看起来是 Numba 的 jit 和 Numpy 数组之间某种交互的结果，因为正常的 Python 列表的行为符合预期。

Answer 2

出于性能原因，Numba 不会对 Numpy 数组进行边界检查。目前有选择性地打开它的工作（https://github.com/numba/numba/pull/4432）。当您超出数组的边界时，您将获得该位置内存中的任何内容或可能出现段错误。

while 在 jitted 函数中循环奇怪且不稳定的行为

while loop strange and unstable behavior in a jitted function

python

while-loop

python-3.x

spyder

numba