标题说明了一切。是否有任何方法序列化由sympy.lambdify生成的函数?
import sympy as sym
import pickle
import dill
a, b = sym.symbols("a, b")
expr = sym.sin(a) + sym.cos(b)
lambdified_expr = sym.lambdify((a, b), expr, modules="numpy")
pickle.dumps(lambdified_expr) # won't work
dill.dumps(lambdified_expr) # won't work either..。我之所以想这样做,是因为我的代码生成了这么多的规模化函数,但我发现每次都要花很长时间。
发布于 2015-07-15 15:54:50
您实际上可以使用dill对其进行腌制。dill的最新版本(例如在github上)具有允许在dump上构造泡菜的“设置”。是的,dill的默认设置在此对象上失败,但如果您使用递归跟踪全局引用的设置(即recurse = True),则不会失败。此设置与cloudpickle默认提供的设置类似。
>>> import sympy as sym
>>> import pickle
>>> import dill
>>> a, b = symbols("a, b")
>>> a, b = sym.symbols("a, b")
>>> expr = sym.sin(a) + sym.cos(b)
>>> lambdified_expr = sym.lambdify((a, b), expr, modules="numpy")
>>>
>>> dill.settings
{'recurse': False, 'byref': False, 'protocol': 2, 'fmode': 0}
>>> dill.settings['recurse'] = True
>>> dill.dumps(lambdified_expr)
'\x80\x02cdill.dill\n_create_function\nq\x00(cdill.dill\n_unmarshal\nq\x01U\x83c\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00C \x00\x00s\x14\x00\x00\x00t\x00\x00|\x00\x00\x83\x01\x00t\x01\x00|\x01\x00\x83\x01\x00\x17S(\x01\x00\x00\x00N(\x02\x00\x00\x00t\x03\x00\x00\x00sint\x03\x00\x00\x00cos(\x02\x00\x00\x00t\x01\x00\x00\x00at\x01\x00\x00\x00b(\x00\x00\x00\x00(\x00\x00\x00\x00s\x08\x00\x00\x00<string>t\x08\x00\x00\x00<lambda>\x01\x00\x00\x00s\x00\x00\x00\x00q\x02\x85q\x03Rq\x04}q\x05(U\x03cosq\x06cnumpy.core.umath\ncos\nq\x07U\x03sinq\x08cnumpy.core.umath\nsin\nq\tuU\x08<lambda>q\nNN}q\x0btq\x0cRq\r.'我是dill的作者,所以我会知道。
发布于 2015-07-12 06:42:45
实际上-泡菜,cPickle,甚至dill在这个例子中失败了,默认设置。
但云泡菜不会失败!
pip install cloudpickle或
https://github.com/cloudpipe/cloudpickle
import sympy as sym
from cloudpickle import dumps, loads
a, b = sym.symbols("a, b")
expr = sym.sin(a) + sym.cos(b)
lambdified_expr = sym.lambdify((a, b), expr, modules="numpy")
var=dumps(lambdified_expr)
a1=lambdified_expr(10,10)
del lambdified_expr
lambdified_expr=loads(var)
a2=lambdified_expr(10,10)
a1==a2 # Truehttps://stackoverflow.com/questions/31314517
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