强化学习技巧五：numba提速python程序

本文主要是介绍强化学习技巧五：numba提速python程序，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

numba是一款可以将python函数编译为机器代码的JIT编译器，经过numba编译的python代码（仅限数组运算），其运行速度可以接近C或FORTRAN语言。

numba使用情况

• 使用numpy数组做大量科学计算时
• 使用for循环时

1.numba使用

导入numpy、numba及其编译器

import numpy as np
import numba
from numba import jit

传入numba装饰器jit，编写函数

# 使用numba的情况
@jit(nopython=True)
def t():x = 0for i in np.arange(5000):x += ireturn x
%timeit(t())

nopython = True选项要求完全编译该函数（以便完全删除Python解释器调用），否则会引发异常。这些异常通常表示函数中需要修改的位置，以实现优于Python的性能。强烈建议您始终使用nopython = True。

2.不适用场景

numba目前只支持Python原生函数和部分Numpy函数，其他场景下无效。

这篇关于强化学习技巧五：numba提速python程序的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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