AttributeError는 'STR'객체는 Numba에는 속성 '_PTR을'이없는 @autojit 기능

Question

내가 Numba를 시작하기 위해 노력하고있어, 그것이 나의 첫 경험은 다음과 같은 코드로했다 설치 입수 한 :

from numba import autojit 

@autojit 
def trial(a,b): 
    return a+b 

trial(1,1) 

다음 오류가 발생합니다. autojit이 변수 유형을 오해하고 있지만 더 이상 알려주지 않는다는 것을 알 수 있습니다. (예를 들어, @jit(...)과 같은 다른 방법으로 함수를 래핑하는 경우에도 마찬가지입니다.) 문제는 this과 비슷하지만 조작에 구애되지 않습니다. 함수가 수행하는 작업이나 수행 방법에 관계없이 발생합니다 (예를 들어 보여줍니다). 문제가 무엇인지에 대한 제안? Ubuntu 12.04에서 실행되고 Github의 지침에 따라 설치됩니다.

--------------------------------------------------------------------------- 
AttributeError       Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-1-653102b59b98> in <module>() 
     5  return a+b 
     6 
----> 7 trial(1,1) 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numba/numbawrapper.so in numba.numbawrapper._NumbaSpecializingWrapper.__call__ (numba/numbawrapper.c:3934)() 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numba/wrapping/compiler.pyc in compile_from_args(self, args, kwargs) 
    67  def compile_from_args(self, args, kwargs): 
    68   signature = self.resolve_argtypes(args, kwargs) 
---> 69   return self.compile(signature) 
    70 
    71  def compile(self, signature): 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numba/wrapping/compiler.pyc in compile(self, signature) 
    86      env=self.env, func_ast=self.ast, **self.flags) 
    87 
---> 88   compiled_function = dec(self.py_func) 
    89   return compiled_function 
    90 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numba/decorators.pyc in _jit_decorator(func) 
    222   sig, lfunc, wrapper = compile_function(env, func, argtys, 
    223            restype=return_type, 
--> 224            nopython=nopython, func_ast=func_ast, **kwargs) 
    225   return numbawrapper.create_numba_wrapper(func, wrapper, sig, lfunc) 
    226 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numba/decorators.pyc in compile_function(env, func, argtypes, restype, func_ast, **kwds) 
    131  assert kwds.get('llvm_module') is None, kwds.get('llvm_module') 
    132 
--> 133  func_env = pipeline.compile2(env, func, restype, argtypes, func_ast=func_ast, **kwds) 
    134 
    135  function_cache.register_specialization(func_env) 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numba/pipeline.pyc in compile2(env, func, restype, argtypes, ctypes, compile_only, func_ast, **kwds) 
    142   pipeline = env.get_pipeline(kwds.get('pipeline_name', None)) 
    143   func_ast.pipeline = pipeline 
--> 144   post_ast = pipeline(func_ast, env) 
    145   func_signature = func_env.func_signature 
    146   symtab = func_env.symtab 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numba/pipeline.pyc in __call__(self, ast, env) 
    189 
    190   if self.is_composed: 
--> 191    ast = self.transform(ast, env) 
    192   else: 
    193    try: 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numba/pipeline.pyc in transform(self, ast, env) 
    654     stage_tuple = (stage, utils.ast2tree(ast)) 
    655     logger.debug(pprint.pformat(stage_tuple)) 
--> 656    ast = stage(ast, env) 
    657   return ast 
    658 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numba/pipeline.pyc in _stage(ast, env) 
    639    def _stage(ast, env): 
    640     stage_obj = getattr(env.pipeline_stages, name) 
--> 641     return _check_stage_object(stage_obj)(ast, env) 
    642    _stage.__name__ = name 
    643    stage = _stage 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numba/pipeline.pyc in __call__(self, ast, env) 
    192   else: 
    193    try: 
--> 194     ast = self.transform(ast, env) 
    195    except error.NumbaError as e: 
    196     func_env = env.translation.crnt 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numba/pipeline.pyc in transform(self, ast, env) 
    551    **func_env.kwargs) 
    552 
--> 553   func_env.translator.translate() 
    554   func_env.lfunc = func_env.translator.lfunc 
    555   return ast 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numba/codegen/translate.pyc in translate(self) 
    327   self.lfunc = None 
    328   try: 
--> 329    self.setup_func() 
    330    if isinstance(self.ast, ast.FunctionDef): 
    331     # Handle the doc string for the function 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numba/codegen/translate.pyc in setup_func(self) 
    304 
    305   # TODO: Put current function into symbol table for recursive call 
--> 306   self.setup_return() 
    307 
    308   if self.have_cfg: 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numba/codegen/translate.pyc in setup_return(self) 
    471    llvm_ret_type = self.func_signature.return_type.to_llvm(self.context) 
    472    self.return_value = self.builder.alloca(llvm_ret_type, 
--> 473              "return_value") 
    474 
    475   # All non-NULL object emporaries are DECREFed here 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/llvm/core.pyc in alloca(self, ty, size, name) 
    2303 
    2304  def alloca(self, ty, size=None, name=""): 
-> 2305   sizeptr = size._ptr if size else None 
    2306   return _make_value(self._ptr.CreateAlloca(ty._ptr, sizeptr, name)) 
    2307 

AttributeError: 'str' object has no attribute '_ptr' 

편집 : @JoshAdel에 대응하여, 내 LLVM_BUILD_DIR=/opt/으로 Github에서 페이지의 "사용자 정의 파이썬 환경"에 대한 지침을 사용했다. repo의 CHANGE_LOG에서 설치 한 버전을 0.11로 가져옵니다. 난 당신이 제공하는 예제를 실행하면, 나는

from numba import autojit, typeof 

@autojit 
def trial(a,b): 
    print typeof(a), typeof(b) 
    return a+b 

trial(1,1) 

어떤

File "<unknown file>", line 2 
    print typeof(a), typeof(b) 
      ^
SyntaxError: invalid syntax 

나는 그것을 확인 작동 @autojit 제거 할 경우 얻을. 그것 @autojit와 함께 호출 던졌습니다 확실히 단서이지만, 내가 충분히 말할 수 없었을 정도로이 새로운 ...

나는 또한 중요한, 나는 IPython 시동시 numpy, scipy 및 matplotlib가 자동으로로드되도록 노트북.

Answer 1

나는 생각한다 문제는이 커밋 관련이있을 수 있습니다

https://github.com/llvmpy/llvmpy/commit/b9752e1e981499879823f1f371e61b037706be4b

당신은 (두 번째 인수 대신 이름으로, 지금 크기) 변경 alloca 함수에 대한 API를 볼 수 있습니다. NUMBA 코드가 두 번째 인수로 이름 (예 : 'return_value')을 전달하는 것 같습니다. 당신이 바꿀 수 있다고 생각할 것입니다. numbur의은 None을 전달합니다.

 self.return_value = self.builder.alloca(llvm_ret_type, 
               "return_value") 

로 전환 : 예를 들어, 여기에 내가 같은 오류가있어 한 줄입니다

 self.return_value = self.builder.alloca(llvm_ret_type, None, 
               "return_value") 

그리고 당신은 올바른 동작을 얻을 것입니다.

Answer 2

이 코드는 OSX의 Anaconda 배포판에서 Numba 0.11.1을 사용하는 데 적합합니다. 어떤 버전을 사용하고 있습니까? github의 지침에 따라 설치했다고 말했지만, 그렇게하기 위해 나열된 몇 가지 옵션이 있습니다. 또한,이 약간의 변화의 출력은 무엇인가 (당신이 그것을 실행 얻기 위해 return 문을 드롭처럼, 더 일을 조정할해야 할 수도 있습니다) :

from numba import autojit, typeof 

@autojit 
def trial(a,b): 
    print typeof(a), typeof(b) 
    return a+b 

print trial(1,1) 

를 내가 얻을 :

int int 
2