Python 使用numba加速odeint，在尝试传递字典和自定义对象时会出现问题

我正在做一个个人项目，用Python编写一个四直升机模拟（和控制），作为一个学习项目。我使用的是

scipy

integrator

odeint

，计算时间太长，让我非常失望。因此，我希望使用

numba

来加速我的集成。我在每个时间步调用

odeint

，因为我必须在每个模拟时间步之后创建命令

起初，当我的集成函数（

state\u dot

）是

Quadcopter

类的一种方法时，我遇到了一些问题。因此，我将其作为一个单独的函数，但当我使用

@jit

装饰函数时，我现在在定义正确的类型方面遇到了问题。

state\u dot

函数有一个dictionary（

params

）作为输入参数（我读到numba支持dictionary），但它也是一个自定义类（

wind

），因为我的wind模型是该类的一个方法。如果我现在排除

wind

，使用

numba.typed.Dict

导入字典似乎不起作用

要在函数中导入

wind

对象，我看到使用了numba类型

object

，但是Python在numba中找不到

object

我使用的是numba版本0.45.0和Python 3.7

将numpy导入为np
从scipy.integrate导入odeint
从numba导入jit、void、float、int_
进口麻木
四级直升机：
定义初始化（自）：
#四参数
# ---------------------------
mB=1.2#质量（kg）
参数={}
参数[“mB”]=mB
self.params=params
#初始状态
# ---------------------------
self.state=np.zero（3）
def更新（自身、t、Ts、cmd、风）：
self.state=odeint（state_点，self.state[t，t+Ts]，args=（cmd，self.params，wind））[1]
@jit（void（float_[：]，float，float_[：]，numba.typed.Dict））#（nopython=True）
def状态（状态、t、cmd、参数、风）：
#导入参数
# ---------------------------    
mB=参数[“mB”]
#导入状态向量
# ---------------------------  
x=状态[0]
y=状态[1]
z=状态[2]
#电机动力学和转子力（二阶系统：https://apmonitor.com/pdc/index.php/Main/SecondOrderSystems)
# ---------------------------
打印（cmd）
#风模型
# ---------------------------
[velW，qW1，qW2]=风。随机风（t）
打印（velW）
#状态导数向量
# ---------------------------
sdot=np.零（3）
sdot[0]=x*t+0.1
sdot[1]=y*t+0.1
sdot[2]=z*t+0.1
返回sdot
风力等级：
定义初始化（自）：
#通常情况下，平均风速将随机设置在此处
self.velW_med=5.0
self.qW1_med=0.2
self.qW2_med=0.1
def随机风（自身，t）：
#通常，风值是一个正弦函数，取决于当前时间
velW=自我。velW\u med
qW1=self.qW1_-med
qW2=self.qW2_-med
回流阀，qW1，qW2
#设定时间
Ti=0
Ts=0.005
Tf=10
#初始化四轮直升机和风机
quad=Quadcopter（）
风=风
#模拟
t=Ti
圆形（t，3）

收到的错误是

Traceback (most recent call last):
  File "c:/Users/JOHN-Laptop/Documents/Code Dev/Test/question_quad.py", line 29, in <module>
    @jit(void(float_[:], float_, float_[:], numba.typed.Dict )) #(nopython = True)
  File "C:\Users\JOHN-Laptop\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\numba\decorators.py", line 186, in wrapper
    disp.compile(sig)
  File "C:\Users\JOHN-Laptop\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\numba\compiler_lock.py", line 32, in _acquire_compile_lock
    return func(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\JOHN-Laptop\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\numba\dispatcher.py", line 676, in compile
    args, return_type = sigutils.normalize_signature(sig)
  File "C:\Users\JOHN-Laptop\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\numba\sigutils.py", line 48, in normalize_signature
    check_type(ty)
  File "C:\Users\JOHN-Laptop\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\numba\sigutils.py", line 43, in check_type
    "instance, got %r" % (ty,))
TypeError: invalid type in signature: expected a type instance, got <class 'numba.typed.typeddict.Dict'>

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“c:/Users/JOHN Laptop/Documents/Code Dev/Test/question_quad.py”，第29行，在
@jit（void（float_[：]，float，float_[：]，numba.typed.Dict））#（nopython=True）
文件“C:\Users\JOHN Laptop\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site packages\numba\decorators.py”，第186行，在包装器中
disp.compile（sig）
文件“C:\Users\JOHN Laptop\AppData\Local\Programs\Python\37\lib\site packages\numba\compiler\u lock.py”，第32行，在\u acquire\u compile\u lock中
返回函数（*args，**kwargs）
文件“C:\Users\JOHN Laptop\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site packages\numba\dispatcher.py”，第676行，编译
args，return\u type=sigutils.normalize\u签名（sig）
文件“C:\Users\JOHN Laptop\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site packages\numba\sigutils.py”，第48行，在normalize\u签名中
检查类型（ty）
文件“C:\Users\JOHN Laptop\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site packages\numba\sigutils.py”，第43行，检查类型
“实例，获取了%r”%（ty，）
TypeError:签名中的类型无效：应为类型实例，已获取

可在此处查看完整代码：

如果我遗漏了任何信息，请随时询问

---

编辑：将完整代码的链接更改为链接到另一个分支。

我注意到的第一件事是——至少在这里显示的代码中——您的jit签名有四种类型，但您正在装饰的函数有五个参数：

@jit（void（float_[：]，float，float_[：]，numba.typed.Dict））
def状态（状态、t、cmd、参数、风）：

很明显，你需要解决这个问题。最简单的方法是删除签名，然后让numba找出答案：

@jit
def状态（状态、t、cmd、参数、风）：

当然，即使您这样做，numba仍然抱怨它不知道如何键入所有内容，并指向一行说

mB=params[“mB”]

。它仍然执行“循环提升”，这意味着它能够编译一些东西，但不会尽可能快

因此，第二件要注意的事情是，虽然numba说它支持

dict

s，但随后提出了许多警告。基本上，使用dict仍然不是一个好主意。我也不认为你有什么好的理由使用dict。为什么不让

mB

成为你班的一员，就像

self.mB=mB

？我知道你的全套

Quadcopter

课程会有更复杂的内容，但是你可以有很多成员

现在，需要注意的第三件事是，numba有g