泡菜半胱氨酸类

2024-06-16 09:59:08 发布

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我必须保存并加载一个cython类实例。 我的cython类是这个加上几个方法:

import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython    
cdef class Perceptron_avg_my:
    cdef int wlen,freePos
    cdef np.ndarray w,wtot,wac,wtotc #np.ndarray[np.int32_t]
    cdef np.ndarray wmean  #np.ndarray[np.float32_t]    
    cdef public dict fpos    

    def __cinit__(self,np.int64_t wlen=4*10**7):
        self.fpos= dict()
        self.freePos=1
        self.wlen=wlen
        self.w=np.zeros(wlen,np.int32)
        self.wtot=np.zeros(wlen,np.int32)
        self.wac=np.zeros(wlen,np.int32)
        self.wtotc=np.zeros(wlen,np.int32)
        self.wmean=np.zeros(wlen,np.float32)

    cpdef evaluate_noavg(self,list f):
        cdef np.ndarray[np.int32_t] w = self.w
        cdef dict fpos = self.fpos        
        cdef bytes ff
        cdef int i
        cdef long int score=0

        for ff in f:
            i=fpos.get(ff,0)  
            if i != 0: 
                score += w[i]
        return score

我在考虑使用cPickle模块。 我知道我必须实现一个uuu reduce_uuu(self)方法,但是我在寻找一个例子和理解文档方面有一些问题

我试着在Perceptron_avg_my中添加类似的内容,但没有成功:

    def rebuild(self,l):
        self.fpos=l[0]
        self.freePos=l[1]

    def __reduce__(self):
        #print 'reduce call'
        return (Perceptron_avg_my.rebuild,(self.fpos,self.freePos))

有什么建议吗? 谢谢!!!


Tags: selfmynpzerosdictcythonintavg
3条回答

自Cython 0.26(2017年7月发布)起,不再需要执行pickle协议。所有不包含指针或联合的cdef类都可以自动进行pickle。对于包含结构的类,由于(除其他原因外)较高的代码开销,默认情况下会禁用自动选取。可以使用@cython.auto_pickle(True)装饰器为具有结构的类启用自动pickling。

更多信息可以在changelogthe website of Stefan Behnel中找到。

我用了这个解决方法,但我不确定它是否是最好的解决方案。

我创建了一个新的支持文件来声明reduce调用的函数(如果我把它放在cython模块中,它就不工作了):

#perceptron_supp.py

from perceptron import Perceptron

def rebuild_perceptron(wlen,freePos,fpos,w,nw_avg,wtot_avg,wsup_avg,wmean_avg,wtot_my,wac_my,wtotc_my,wmean_my):
    return Perceptron(wlen,True,freePos,fpos,w,nw_avg,wtot_avg,wsup_avg,wmean_avg,wtot_my,wac_my,wtotc_my,wmean_my)

然后我在cython模块中导入这个函数:

#perceptron.pyx

import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython

#added
from perceptron_supp import rebuild_perceptron

cdef class Perceptron:
    cdef int wlen,freePos
    cdef dict fpos

    cdef np.ndarray w #np.ndarray[np.int32_t]

    cdef int nw_avg
    cdef np.ndarray wtot_avg,wsup_avg #np.ndarray[np.int32_t]
    cdef np.ndarray wmean_avg  #np.ndarray[np.float64_t]

    cdef np.ndarray wtot_my,wac_my,wtotc_my #np.ndarray[np.int32_t]
    cdef np.ndarray wmean_my  #np.ndarray[np.float64_t]

    def __cinit__(self,int wlen=4*10**7,setValues=False,freePos=0,fpos=0,w=0,nw_avg=0,wtot_avg=0,wsup_avg=0,wmean_avg=0,wtot_my=0,wac_my=0,wtotc_my=0,wmean_my=0):
        if not setValues:            
            self.wlen=wlen
            self.freePos=1
            self.fpos= dict()

            self.w=np.zeros(wlen,np.int32)

            self.nw_avg=1
            self.wtot_avg=np.zeros(wlen,np.int32)            
            self.wsup_avg=np.zeros(wlen,np.int32)
            self.wmean_avg=np.zeros(wlen,np.float64)

            self.wtot_my=np.zeros(wlen,np.int32)    
            self.wac_my=np.zeros(wlen,np.int32)
            self.wtotc_my=np.zeros(wlen,np.int32)
            self.wmean_my=np.zeros(wlen,np.float64)
        else:           
            self.wlen=wlen
            self.freePos=freePos
            self.fpos=fpos

            self.w=w

            self.nw_avg=nw_avg
            self.wtot_avg=wtot_avg
            self.wsup_avg=wsup_avg
            self.wmean_avg=wmean_avg

            self.wtot_my=wtot_my
            self.wac_my=wac_my
            self.wtotc_my=wtotc_my
            self.wmean_my=wmean_my

    def __reduce__(self):
        return (rebuild_perceptron,(self.wlen,self.freePos,self.fpos,self.w,self.nw_avg,self.wtot_avg,self.wsup_avg,self.wmean_avg,self.wtot_my,self.wac_my,self.wtotc_my,self.wmean_my))

当我使用感知器模块时,我只需要做:从感知器导入感知器,现在我可以在需要时执行cPyckle.dump或cPickle.load。

如果有人有更好的解决方案,非常感谢!!!

我不知道您是否找到了它,但是正式的Python文档中有a section on pickling extension types(不幸的是,这个文档似乎没有Python 3版本,但它在python3中的工作原理相同)。

我想你有三个问题。首先,由__reduce__返回的函数应该从头创建一个新对象并返回它,而rebuild函数只设置一些属性。其次,由__reduce__返回的元组本身必须是可拾取的,并且作为一种方法,Perceptron_avg_my.rebuild是不可拾取的(我认为在python 3.3或3.4中应该会修复这个问题)。相反,您可以将其转换为模块级函数。最后,参数(self.fpos,self.freePos)单独传递给rebuild您不必自己解包元组。

以下内容似乎对我有用(尽管您可能也希望存储其他属性的值,否则它们的初始值将由__init__设置):

#inside the class definition
def __reduce__(self):
    return (rebuild, (self.wlen, self.fpos, self.freePos))

#standalone function
def rebuild(wlen, fpos, freePos):
    p = Perceptron_avg_my(wlen)
    p.fpos = fpos
    p.freePos = freePos
    return p

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