Cython 创建一个数组并将其初始化为零答案

【问题标题】：Cython creating an array and initializing it to zeroCython 创建一个数组并将其初始化为零
【发布时间】：2022-12-18 14:49:26
【问题描述】：

我正在用 Cython 编写一个图像处理函数，我需要一个中间数组来存储结果。输入图像具有未知数量的颜色通道（例如 RGB、RGBA 等。我不想为每种输入类型编写单独的函数）；这意味着我需要定义一个累加器数组，在其中累加每个颜色通道的中间结果。到目前为止，我有这样的东西，但它不起作用：

# cython: language_level=3

cimport cython
import numpy as np
cimport numpy as np

@cython.wraparound(False)
@cython.boundscheck(False)
cpdef sample_uint8(unsigned char[:, :] img_flat, unsigned short[::1] sizes):
    cdef unsigned int x, j, channel, channels, i=0
    channels = len(img_flat)
    cdef double[channels] accumultors
    
    with nogil:
        for x in range(sizes.shape[0]):
            # set accumulators to be zero with memset
            pass

这会导致编译错误：

Not allowed in a constant expression

我尝试在 for 循环中使用 np.zeros 而不是 memset 但随后出现如下错误：

    with nogil:
        for x in range(sizes.shape[0]):
            cdef double[:] accumulators = np.zeros(channels, dtype='float64')
                ^
------------------------------------------------------------

C:\Users\OM222O\.ipython\cython\_cython_magic_f87e2bf9fc5c0a8cba87c7930342ff37.pyx:18:17: cdef statement not allowed here

或者使用这个让一切都变得一团糟：

with nogil:
    for x in range(sizes.shape[0]):
        accumulators = np.zeros(channels, dtype='float64')

不需要 GIL，因为该函数由多个线程使用以获得最佳性能。我尝试弄乱 cimport numpy 和 np.ndarray[type, ndim=2] 等，但没有成功。我知道我可能犯了一个愚蠢的错误，并且有一种简单的方法可以做到这一点，但在查看 Cython 和 Numpy C-API 网站上的可用资源后我找不到它。

我考虑的一个 hack 是创建一个长度为 100 的累加器数组，这意味着该函数最多支持 100 个通道，但是如果数据来自可以有数百甚至数千个通道的神经网络，它就非常对于只有 3 个通道的 RGB 等其他情况效率低下。

请让我知道如何在不增加太多开销和 python 交互的情况下实现这一目标。

附言我用这个将图像转换为扁平通道：

flat = img.reshape(h*w,-1).T

【问题讨论】：

标签： python c++ numpy cython

【解决方案1】：

也许这行得通？

with nogil:
    for x in range(sizes.shape[0]):
        # Initialize accumulators array to 0
        for j in range(channels):
            accumulators[j] = 0

【讨论】：