请允许我考虑以下合成示例:
inline int fun2(int x) {
return x;
}
inline int fun2(double x) {
return 0;
}
inline int fun2(float x) {
return -1;
}
int fun(const std::tuple<int,double,float>& t, std::size_t i) {
switch(i) {
case 0: return fun2(std::get<0>(t));
case 1: return fun2(std::get<1>(t));
case 2: return fun2(std::get<2>(t));
}
}
问题是我应该如何将其扩展到一般情况
template<class... Args> int fun(const std::tuple<Args...>& t, std::size_t i) {
// ?
}
保证这一点
众所周知,当足够大的交换机扩展时,优化器通常使用查找跳转表或编译时二进制搜索树.所以,我想保持这个属性影响大量项目的性能.
更新#3:我使用统一随机索引值重新测量性能:
1 10 20 100
@TartanLlama
gcc ~0 42.9235 44.7900 46.5233
clang 10.2046 38.7656 …我想获得与特定文件相关的BTRFS校验和,但遗憾的是我没有找到合适的ioctl来执行此操作.有可能吗？如果是这样,怎么办？我需要存储的校验和,以尝试在类似于rsync行为的情况下减少CPU负载.
我正在玩 TensorFlow 1.0。我的输入数据是大量 jpeg 图像。其中一些由于不同的原因而损坏，我只想在输入时跳过它们。
图表的图像加载部分如下：
filename_queue = tf.train.string_input_producer(tf.train.match_filenames_once(filename_list), capacity=1000, num_epochs=1)
whole_file_reader = tf.WholeFileReader()
_, image_binary = whole_file_reader.read(filename_queue)
image_tensor = tf.cast(tf.image.decode_jpeg(image_binary), tf.float32)
模型运行部分照常：
with sv.managed_session() as sess:
sess.run(init_local)
sess.run(init_all)
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord, sess=sess)
try:
while not coord.should_stop() and not sv.should_stop():
sess.run(accumulator)
except tf.errors.OutOfRangeError:
print('Done training -- epoch limit reached')
#
except Exception as e:
# Report exceptions to the coordinator.
coord.request_stop(e)
finally:
coord.request_stop()
coord.request_stop()
coord.join(threads)
运行此代码时，我看到以下内容，但我无法弄清楚如何正确捕获此异常。
Traceback (most recent call last):
File "/home/matwey/venv/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1022, in _do_call …我有以下千里马代码：
m:sum(x[i],i,1,N)/N;
然后我想计算 $m^2$。
m2:m^2, sumexpand;
然后我得到双重求和：
sum(sum(x[i1]*x[i2],i1,1,N),i2,1,N)/N^2
我想要实现的是将其扩展为两个总和。
第一个是sum(x[i]^2,i,1,N)，第二个是rest over non-equal indices。我该怎么做？我应该如何使用 的任意权力来做到这一点m？
我正在尝试从检查点恢复图形。检查点由tf.Supervisor. 有meta文件和检查点。
我试图实现的是从单独的应用程序加载这个图来运行一些操作（即恢复现有模型）。
我按照以下方式执行此操作（如此处所述：https : //www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/import_meta_graph）：
meta = 'path/to/file.meta'
my_graph = tf.Graph()
with my_graph.as_default():
with tf.Session() as sess:
saver = tf.train.import_meta_graph(meta)
saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint(os.path.dirname(meta)))
op = my_graph.get_operation_by_name("op")
print(sess.run(op))
我看到的是None. 我希望看到的是一维张量。我my_graph使用 get_collection检查了对象，发现我的所有变量都需要op使用从检查点恢复的值正确初始化。我怎样才能弄清楚为什么没有正确评估操作？我真的被困在这里了。
以下代码：
print(sess.run(my_graph.get_operation_by_name("Variable_2")))
print(sess.run(my_graph.get_tensor_by_name("Variable_2:0")))
印刷
None
4818800
就好像一个操作和相应的变量之间没有联系。
让我考虑以下两个模型：
class Policy(models.Model):
name = models.SlugField(max_length=256, blank = False, unique = True)
def default_policy():
return Policy.objects.get(name='default').pk
class Item(models.Model):
policy = models.ForeignKey('Policy', on_delete=models.SET_DEFAULT, default=default_policy)
除了一个操作外，一切都按预期工作。我仍然可以毫无例外地执行以下操作：
p = Policy.objects.get(name='default')
p.delete()
这会产生孤立的Items，它们指的是“默认”Policy对象。不幸的是，此操作导致数据库中的完整性问题，因为现在有Item哪些 policy_id 列指的是Policy表的丢失记录。
我怎样才能防止这种情况发生？Policy当没有Items 指代它时删除“默认”对我来说是可以接受的。
让我有两个浮点变量作为函数参数：
float fun(float x, float y) {
// ...
}
我想计算他们的总和。是否可以正确地将其与当前浮点舍入模式无关？
我的意思是以下。考虑以下表达式：
floorf(x+y)
对于浮点数运算，某个整数n的函数参数（x + y）<n的精确值可能会四舍五入为最接近的整数n，然后floorf（）函数将返回n而不是（n -1）。