A
Как я понимаю тут проблема не столько в ntuple сколько в лямбде
Ну да.
Альтернативно можно аннотировать, что ты гарантируешь возвращаемый тип. Тогда он может сможет использовать эту информацию.
Size: a a a
2020 May 25
A
julia> const funs2 = (x -> x^2, x -> x^3)
julia> @code_warntype ntuple(i -> funs2[i](1), Val(2))
Variables
#self#::Core.Compiler.Const(ntuple, false)
f::Core.Compiler.Const(var"#43#44"(), false)
#unused#::Core.Compiler.Const(Val{2}(), false)
Body::Tuple{Int64,Int64}
1 ─ nothing
│ %2 = (f)(1)::Core.Compiler.Const(1, false)
│ %3 = (f)(2)::Core.Compiler.Const(1, false)
│ %4 = Core.tuple(%2, %3)::Core.Compiler.Const((1, 1), false)
└── return %4
A
В репле переменные не типизированные, собственно поэтому он Any и возвращает - он не знает тип funs. С const все нормально определяется
АО
А, хорошее замечание, да.
A
Кстати, посмотрел тут - вызов ntuple(f, n) c n до 10 включительно прямо руками мапиться в создание tuple без всякой магии: https://github.com/JuliaLang/julia/blob/f12cde0e8c7f4268838d3201dd9e13b90ea44633/base/ntuple.jl
A
function ntuple(f::F, n::Integer) where F
t = n == 0 ? () :
n == 1 ? (f(1),) :
n == 2 ? (f(1), f(2)) :
n == 3 ? (f(1), f(2), f(3)) :
n == 4 ? (f(1), f(2), f(3), f(4)) :
n == 5 ? (f(1), f(2), f(3), f(4), f(5)) :
n == 6 ? (f(1), f(2), f(3), f(4), f(5), f(6)) :
n == 7 ? (f(1), f(2), f(3), f(4), f(5), f(6), f(7)) :
n == 8 ? (f(1), f(2), f(3), f(4), f(5), f(6), f(7), f(8)) :
n == 9 ? (f(1), f(2), f(3), f(4), f(5), f(6), f(7), f(8), f(9)) :
n == 10 ? (f(1), f(2), f(3), f(4), f(5), f(6), f(7), f(8), f(9), f(10)) :
_ntuple(f, n)
return t
end
A
Так что при любых вопросах с ntuple можно просто проверять что происходит с созданием руками (f(1), f(2)) и делать выводы
VG
странно, что только до 10, в других источниках говорили, что туплы оптимизированы под размер до 32 элементов включительно
A
Дальше надо смотреть как _ntuple устроен...
A
А, ну собственно
Возможно я ошибаюсь, но мне кажется единственная разница в том, что тут будет аллокация массива при создании
function _ntuple(f, n)
@_noinline_meta
(n >= 0) || throw(ArgumentError(string("tuple length should be ≥ 0, got ", n)))
([f(i) for i = 1:n]...,)
end
Возможно я ошибаюсь, но мне кажется единственная разница в том, что тут будет аллокация массива при создании
2020 May 26
VG
оптимизирует, если для значений n > 10 задана как Val(n):
const y = x->sin(x)
@time t = ntuple(y, Val(10)) # 0.000001 seconds (1 allocation: 96 bytes)
@time t = ntuple(y, Val(11)) # 0.000001 seconds (1 allocation: 96 bytes)
@time t = ntuple(y, 10) # 0.000001 seconds (1 allocation: 96 bytes)
@time t = ntuple(y, 11) # 0.000011 seconds (15 allocations: 512 bytes)
VG
похоже на какое-то недоисправление для тех, кто не хочет писать Val(n), но только при малых n
VG
хотя это может быть связано со скоростью компиляции для больших n
A
Да, увидел. Действительно для Val отдельные методы создания:
ntuple(f, ::Val{0}) = ()
ntuple(f, ::Val{1}) = (@_inline_meta; (f(1),))
ntuple(f, ::Val{2}) = (@_inline_meta; (f(1), f(2)))
ntuple(f, ::Val{3}) = (@_inline_meta; (f(1), f(2), f(3)))
@inline function ntuple(f::F, ::Val{N}) where {F,N}
N::Int
(N >= 0) || throw(ArgumentError(string("tuple length should be ≥ 0, got ", N)))
if @generated
quote
@nexprs $N i -> t_i = f(i)
@ncall $N tuple t
end
else
Tuple(f(i) for i = 1:N)
end
endVG
Что-то я не понял роль
if @generated- проверяет, смог ли сгенерировать код?
A
Нет, там все сложнее. Как я понял доку в таком варианте компилятор может решать использовать ли ему ветку с @generated, или нет
A
In this style of definition, the code generation feature is essentially an optional optimization. The compiler will use it if convenient, but otherwise may choose to use the normal implementation instead. This style is preferred, since it allows the compiler to make more decisions and compile programs in more ways, and since normal code is more readable than code-generating code. However, which implementation is used depends on compiler implementation details, so it is essential for the two implementations to behave identically.
2020 May 27
АО
О, слак.
Надо куда-то перетащить, а то пески времени быстро утянут эту ссылку
Надо куда-то перетащить, а то пески времени быстро утянут эту ссылку