Q&A
今自分でも確認したところ、確かにglobalに代入するとエラーになりました。numbaを使用するならソースコードを整理する必要があるのですね。参考になりました。ありがとうございます。
###前提・実現したいこと
pythonで組んだプログラムを高速化したいと考えています。大学の研究で配送計画問題という問題を解くプログラムを組み、解を導出するところまで実装したのですが、いざ実行すると非常に遅く、研究するにあたって非効率的です。for文の中でTWと名付けた関数を回し、そのTW関数内で更にfor文を回していることが低速である原因だと考えているのですが、うまくfor文を回避して書く方法や他に高速化する方法が有りましたらご教授頂きたいです。
###発生している問題・エラーメッセージ
上記のように、プログラムが低速である
###該当のソースコード
import tkinter as tk import tkinter.filedialog as fd import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import itertools root=tk.Tk() root.withdraw() def TW(): global early global late global route_list global cap global cap_over global route_sum global n_vhicle early = 0 late = 0 route_list = [] cap_over = 0 route_sum = 0 for k in range(1,len(buff)):#時間枠の計算 j = 0 x = 0 y = [] cap = 0 t = 0 if path_list[0][k] == 1:#デポ->顧客kに経路があるなら x += distance_customer[0][k]#距離を足し合わせて cap += buff[k][2] if x < buff[k][3]: early += (buff[k][3] - x)#早ければearly elif x > buff[k][4]: late += (x-buff[k][4])#遅ければlateにどれだけずれたかを入れる y.append(0) y.append(k) i = k while True: if path_list[i][j] == 1:#上とおんなじ #print(distance_customer[i][j]) cap += buff[j][2] x += distance_customer[i][j] if x < buff[j][3]: early += (buff[j][3] - x) elif x > buff[j][4]: late += (x-buff[j][4]) y.append(j) if j ==0: if cap > vehicle_capacity: cap_over = cap - vehicle_capacity #print(f"経路:{y},経路の移動コスト:{x},早着時間:{early},遅刻時間:{late},積載量超過:{cap_over}") #print("") route_list.append(y) break else: i = j j = 0 else: j += 1 n_vhicle = len(route_list) for i,value in np.ndenumerate(path_list):#総走行距離の計算 if path_list[i[0]][i[1]] == 1: route_sum += distance_customer[i[0]][i[1]] #print(f"総走行距離:{route_sum}") def EF(Evaluationf): global best_path_list global best_route_list new_Evaluationf = route_sum + 0.1*early + 100*late + cap_over +100*n_vhicle if Evaluationf > new_Evaluationf: Evaluationf = new_Evaluationf best_path_list = path_list.copy() best_route_list = route_list print(route_list) return Evaluationf ###################################### TW()#TW関数で時間枠の計算 #print(order_list) #print(demand_list) #print(f"早着時間:{early}") #print(f"遅刻時間:{late}") #print(f"ルート:{route_list}") #print(f"長さ:{length_list}") Evaluationf = 1000000 Evaluationf = EF(Evaluationf)#評価関数 #print(f"トラックの数:{len(route_list)}")#トラックの数 while True: tmp_path_list = path_list.copy() tmp_route_list = route_list tmp_Evaluationf = Evaluationf for i,j in itertools.combinations(range(len(tmp_route_list)),2): for k,l in itertools.product( itertools.combinations_with_replacement( range(len(tmp_route_list[i][:-1])),2), itertools.combinations_with_replacement( range(len(tmp_route_list[j][:-1])),2)): path_list = tmp_path_list.copy() I = tmp_route_list[i][k[0]] K = tmp_route_list[i][k[1]] J = tmp_route_list[j][l[0]] L = tmp_route_list[j][l[1]] Id = tmp_route_list[i][k[0]+1] Kd = tmp_route_list[i][k[1]+1] Jd = tmp_route_list[j][l[0]+1] Ld = tmp_route_list[j][l[1]+1] path_list[I][Id] = 0 path_list[K][Kd] = 0 path_list[J][Jd] = 0 path_list[L][Ld] = 0 if ((I != K) and (J != L)) or ((I == K) and (J == L)): path_list[I][Jd] = 1 path_list[K][Ld] = 1 path_list[J][Id] = 1 path_list[L][Kd] = 1 elif (I != K) and (J == L): path_list[I][Kd] = 1 path_list[J][Id] = 1 path_list[K][Jd] = 1 elif (I == K) and (J != L): path_list[J][Ld] = 1 path_list[I][Jd] = 1 path_list[L][Id] = 1 TW() Evaluationf = EF(Evaluationf) if Evaluationf == tmp_Evaluationf: break else: print("No") tmp_Evaluationf = Evaluationf path_list = best_path_list.copy() route_list = best_route_list for i in range(len(path_list)): for j in range(len(path_list)): if path_list[i][j] == 1: print(f"({i},{j})経路有り") np.set_printoptions(threshold=np.inf,linewidth=np.inf)#numpyの配列を省略せず全表示するオプション print(f"トラックの数:{len(route_list)}")#トラックの数 print(route_list) #print(path_list) for i in range(len(buff)): for j in range(len(buff)): if path_list[i][j] == 1: x = [buff[i][0],buff[j][0]] y = [buff[i][1],buff[j][1]] plt.plot(x,y,lw=0.5,alpha = 0.5) plt.scatter(buff[:,0],buff[:,1],s = 2) plt.show()
###試したこと
nambaというコンパイラを試してみたのですが、どの関数に対しても以下のようなエラーで使用できませんでした。未実装によるエラーとのことですが、調べてもわからず、numbaは使えずにいます。
関数内にリストを初期化したり,print(f"hoge")など書くとエラーを吐くようですが、これらを除いても駄目でした。
NotImplementedError: Failed at object (analyzing bytecode)
Use of unknown opcode STORE_GLOBAL
###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
言語：python3.6.1
OS:windows8.1pro
プロセッサ:Intel(R)Core(TM) i5-4460 CPU @ 3.20GHz
メモリ:16GB
回答3件
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そのTW関数内で更にfor文を回していることが低速である原因だと考えている
といった推測を正に検証する為のツールがプロファイラです。
Pythonプロファイリング基礎 で紹介されているline_profilerだと、スクリプト中の各行がどれだけ時間を食っているのか網羅的に調査できます。特に足をひっぱっている部分をこれによって特定し、集中的にリファインしていくとよいでしょう。
投稿2017/12/07 08:46
総合スコア13671
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global変数への代入が実装されていないようです。
頑張って各変数を引数で渡すように修正すれば動作するかもしれません。
Python
1import numpy as np 2from numba.decorators import jit,autojit 3 4x = 0 5 6@jit 7def pairwise_numba(X, D): 8 global x 9 x = 0 # Use of unknown opcode STORE_GLOBAL at line 10 of ～hoge.py 10 M = X.shape[0] 11 N = X.shape[1] 12 for i in range(M): 13 for j in range(M): 14 d = 0.0 15 for k in range(N): 16 tmp = X[i, k] - X[j, k] 17 d += tmp * tmp 18 D[i, j] = np.sqrt(d) 19 20X = np.random.random((1000, 3)) 21D = np.empty((1000, 1000)) 22 23pairwise_numba(X, D)
numba知らなかったですが、簡単に使えそうですね。
投稿2017/12/07 08:37
総合スコア38256
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ベストアンサー
Cythonというものがあります。
PythonとC/C++言語でPythonを高速化出来るみたいです。
以下の記事が詳しく説明されていたので載せておきます。
深入りしないCython入門 - Qiita
投稿2017/12/07 07:50
総合スコア354
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2017/12/07 09:12