C++中this指针是一个指向当前对象的指针。在成员函数中，可以使用this指针来访问调用该函数的对象的成员变量和成员函数。...，返回的是指向调用该函数的对象的指针。...这里使用了*this来访问调用该函数的对象。 三、作为函数参数的this指针 this指针也可以作为函数参数传递。这种情况下，可以在函数内部访问其他对象的成员变量和成员函数。...在getName函数内部，使用了this指针访问调用该函数的对象的成员变量name。...四、总结 this指针在C++中是一个非常重要的概念，可以用来访问调用该函数的对象，作为返回值返回，或者作为函数参数传递。掌握this指针的使用可以帮助我们更好地编写面向对象的程序。
首先看一下三个函数的申明： //返回string长度，单位字节 size_t length() const noexcept; //返回string长度，单位字节。...作用等同于length() size_t size() const noexcept; //C标准库函数，返回C风格字符串长度，单位字节 size_t strlen ( const char * str...//方法一：调用length()或size() string strTest="test"; strTest.length(); //结果为4 strTest.size();...//结果为4 //方法二：转为C风格字符串，调用strlen() strlen(strTest.c_str()); //结果为4 上面的代码片段获取的字符串长度均是4，看不出什么区别，那么方法一和方法二有什么区别呢...()): strlen(strTest.c_str()):1 strTest:avh 结论： （1）当string中含有空字符’\0’，使用strlen()获取string的长度时会被截断，使用成员函数
在 C++的编程世界中，多继承为我们提供了强大的代码复用和功能扩展能力。然而，当多个基类中存在同名成员函数时，如何准确地调用特定的一个就成为了一个颇具挑战性的问题。...本文将深入探讨 C++中多继承情况下，多个基类有同名成员函数时的调用策略，为你揭示这一复杂场景下的解决方案。 一、多继承带来的挑战与机遇 多继承允许一个派生类从多个基类继承成员变量和成员函数。...二、同名成员函数的调用问题 考虑以下的 C++代码示例： cpp 复制 class Base1 { public: void print() { std::cout << “Base1::print...五、总结 在 C++中多继承情况下，多个基类有同名成员函数时，我们可以使用作用域解析运算符、虚函数或者类型转换来调用特定的一个。...通过合理地运用这些方法，我们可以有效地解决多继承中的同名成员函数调用问题，充分发挥多继承的优势，构建出更加灵活和强大的 C++程序。
accessor和mutator主要用来实现数据的封装，有了accessor和mutator，我们就可以将数据成员设为私有，所有对它们的读写操作都通过这两个函数来实现。...public: int getId();//accessor function，是只读性质的函数 void setId(int id);//mutator function，是只写性质的函数...}； 函数形参与类私有成员重名的解决方法 ---- #include class retangle{ private: double width; double...会出现编译错误，原因大概是，编译器把两个width和height都当成是传进函数的参数。...setHeight(double height) { this->height = height； return； } }; 通过引用this指针，可以明确复制号的左操作数是调用函数的对象里面的
unqualified non-member function call unless you intend it to be a customization point T.69:在模板内部，不要进行不受限制的非成员函数调用...特征通常是一种用于计算类型的类型别名，一种用于求值的常量表达式函数，或者用于针对某个用户类型特化的传统的特征模板。...如果你想用依赖模板类型参数的值t调用你自己的帮助函数helper(t)，将它放入::detail命名空间并用detail::helper(t)对调用进行限定；如果一个帮助函数处于t的类型可以被触发的命名空间...，不受限的调用会成为一个定制点；这会引起意外调用非约束函数模板等问题。...在模板同一个命名空间中，如果存在一个同名非成员函数，标记模板中针对传递受影响类型变量的非成员函数的不受限调用。
而Libtorch采用了与Pytorch类似的函数接口，如果你使用过Pytorch的话，使用Libtorch学习成本很低，后面会看到具体的例子。...另一个问题是，很多Python库中基础的操作，例如numpy.einsum函数，在C++中没有合适的替代，看看这些搜索你就知道了。...Libtorch解决了这个问题，Pytorch中有的它都有，所以在C++中可以简单地用torch::einsum来使用einsum函数，简直是C++开发者的福音。...此外Libtorch 是支持GPU的，主要用于模型的推理过程，但我猜测使用GPU的话，Libtorch的Tensor操作在速度上相比别的C++ Tensor 库可能有优势，具体速度需要测试对比。...使用CMake 编译一个简单例子 这里写一个简单的Libtorch例子，创建一个5x5的矩阵，然后调用einsum函数来计算矩阵的迹（对角线元素的和）： // 引入Torch头文件，Tensor类在此头文件中
系列教程列表： Libtorch系列教程1：一个丝滑的C++ Tensor库 Libtorch系列教程2：torch::Tensor的使用 这篇文章中，我们暂时忽略网络训练和推理，详细展开Libtorch...都是torch，因此都可以以torch::xxx的形式来调用。...1.1 Tensor创建 Tensor 创建的方式比较多，包括从字面量创建，从C++ 原生的数组创建，从vector创建，从Libtorch自带的函数创建等。...注意Libtorch的Tensor是没有公开可访问的属性attribute的，Tensor信息需要属性函数来获取。...transpose只支持两个轴的交换，多个轴的交换需要调用多次来实现。
由于Libtorch中包含很多和Pytorch中没有的类型，所以看Libtorch代码的时候时常会遇到不了解的函数或者类，这时候可以在这里查找对应的类的实现，了解其作用。...Libtorch C++ 代码中的注释虽然不多但基本够用了。...但这样拆分遇到很大问题，核心原因是 Libtorch 的DataLoader类别太复杂了，对于我这种C++了解不深入的人来说改造难度太大。...函数 2.2.4 数据集定义 由于 Libtorch 自带 MNIST的实现，我们这里只是做了一个简单的封装，作为模块化的例子。...，由于MNIST类本身没有默认构造函数，所以在MyDataset 类的初始化列表中就必须给成员变量mnist_dataset赋值，否则会报下面的错: constructor for 'MyDataset
一种是基于web服务端的模型部署，一种是基于C++软件集成的方式进行部署。 基于web服务端的模型部署，主要是通过REST API的形式来提供接口方便调用。...2.3 libtorch 在Python环境下对训练好的模型进行转换之后，我们需要C++环境下的PyTorch来读取模型并进行编译部署。这种C++环境下的PyTorch就是libtorch。...因为libtorch通常用来作为PyTorch模型的C++接口，libtorch也称之为PyTorch的C++前端。...对比Python环境下的的运行结果，可以发现基本是一致的，这也说明当前环境下libtorch安装没有问题。...traced_script_module.save("traced_resnet_model.pt") 第三步： 在C++中导入序列化之后的TorchScript模型，为此我们需要分别编写包含调用程序的
一般来说，warning命令用于在编译过程中启用或禁用特定的警告。...检查编译器选项首先，你可以检查编译器选项，确保没有使用任何与警告相关的命令。在使用libtorch时，建议使用与其他C++项目相同的编译选项，并遵循标准的编译实践。2....libtorch是PyTorch的C++前端库，它允许开发者在C++环境中使用PyTorch的功能和能力。libtorch提供了一个用于构建、训练和部署深度学习模型的高性能C++接口。...以下是libtorch的一些主要特点：高性能和低延迟：libtorch是基于C++编写的，代码在C++环境中执行，相比于Python运行时环境，能够获得更高的执行效率和更低的延迟。...灵活和丰富的API支持：libtorch提供了丰富的API支持，包括张量操作、模型构建、优化器、损失函数等。
本篇使用的平台为Ubuntu，Windows平台的请看Pytorch的C++端(libtorch)在Windows中的使用 前言 距离发布Pytorch-1.0-Preview版的发布已经有两个多月...当然大家也可以测试下官方的 当然还有一点需要说明，如果你仅仅只单独使用libtorch库(从官方下载，并没有链接其他库，例如opencv)，那么你这样编译那么是没有任何问题的。...如果使用的libtorch和导出的模型版本不匹配(这个错误经常出现于我们编译libtorch的版本和导出模型的Pytorch版本不同)则会出现这个错误(这个问题可能会在API稳定后解决)： (simnet...这样我们的程序就可以运行了~ 关于这个libtorch-C++的API的具体讲解，因为篇幅原因没有详细写出来，会在之后的文章中进行说明。...&, int)' 如果你的OpenCV在单独编译使用时没有错误，但是一块编译就出现问题，那么这代表我们的libtorch库和OpenCV库冲突了，冲突原因可能是OpenCV编译OpenCV的C++-ABI
因为我们都拥有一个共识：没有特殊优化的情况下，C++程序一定不会比Python慢！...特别是对于LibTorch来说，因为省却了用户API层面的内存布局转换（从普通C++类型的内存布局到python object的内存布局的转换），因此LibTorch比PyTorch速度快2%到10%才是预期中的事情...PyTorch vs LibTorch的时候，推理进程对系统资源的占用情况一样吗？ PyTorch vs LibTorch的时候，网络对于不同的input size有什么不一样的推理速度吗？...trace 现象总结如下：没有看到明显瓶颈。整个推理下来，LibTorch是一种均匀的慢——在所有的网络算子上，LibTorch都比PyTorch更慢。...考虑到CUDA和CPU设备上不同的表现以及指标，Gemfield猜测：在LibTorch的调用栈上，C++ frontend无意或有意的多设置了或者少设置了和CUDA显存相关的配置，这个设置限制了进程对
+扩展 API 目前没有提供一种自动生成反向函数的方法。...Out[3]: 如果我们在函数或模块上调用help()，我们可以看到其签名与我们的 C++代码匹配： In[4] help(lltm_cpp.forward...然而，由于setuptools实际上是用于构建 Python 模块而不是普通的共享库（这些库没有模块所需的入口点），这条路线可能有点古怪。...在 C++中实现和绑定类 在本教程中，我们将定义一个简单的 C++类，该类在成员变量中维护持久状态。...要从自定义 C++类实例创建IValue： torch::make_custom_class()提供了类似于 c10::intrusive_ptr的 API，它将接受您提供的一组参数，调用与该参数集匹配的
作者：知乎—皮特潘 地址：https://www.zhihu.com/people/wu-er-dong 01 前言 libtorch是pytorch推出的C++接口版本，支持CPU端和GPU端的部署和训练...主要是为了满足一些工业场景主体代码是C++实现的。libtorch用于部署官方不会提供太多诸如模型推理时间、模型大小等方面的优化，主要还是为了c++移植。...我的理解是：深度学习炼丹是用python，这个毋庸置疑。优化后的模型或者固定的训练流程，如果有需要，可以在c++的libtorch上再实现一遍。...本文介绍libtorch的安装和环境搭建，我的环境是ubuntu18.04。 02 安装 直接下载下来解压就好，不需要安装。...03 生成测试用pt 这个非常简单，直接利用python端的接口，将训练好的模型保存成jit.trace的形式。优点是不管python端还是c++端，都不需要重新构建模型代码，移植非常方便。
导读 本文主要讲解如何将pytorch的模型部署到c++平台上的模型流程，按顺序分为四大块详细说明了模型转换、保存序列化模型、C ++中加载序列化的PyTorch模型以及执行Script Module。...最近因为工作需要，要把pytorch的模型部署到c++平台上，基本过程主要参照官网的教学示例，期间发现了不少坑，特此记录。...1.模型转换 libtorch不依赖于python，python训练的模型，需要转换为script model才能由libtorch加载，并进行推理。...指定数据类型 1）属性，大部分的成员数据类型可以根据值来推断，空的列表/字典则需要预先指定 from typing import Dict class MyModule(torch.nn.Module...--config Release 其中/path/to/libtorch是之前下载后的libtorch文件夹所在的路径。
C++ 前端暴露了一个纯 C++11 API，扩展了这个底层 C++ 代码库，提供了用于机器学习训练和推断所需的工具。...C++ 没有这样的约束，线程易于使用和创建。需要大量并行化的模型，如深度神经进化中使用的模型，可以从中受益。...这指示 CMake 查找 LibTorch 库的构建配置。为了让 CMake 知道在哪里找到这些文件，我们在调用cmake时必须设置CMAKE_PREFIX_PATH。...因此，在当前的 API 中，一个默认构造的模块持有者（比如Linear()）会调用底层模块的默认构造函数（LinearImpl()）。如果底层模块没有默认构造函数，你会得到一个编译错误。...fork()接受可调用的fn以及该可调用的参数args和kwargs，并为fn的执行创建一个异步任务。fn可以是一个函数、方法或模块实例。fork()返回对此执行结果值的引用，称为Future。
所以，在写拓展程序时，其接口函数所需要的数据类型以及调用的库会有些区别，下面会详细解释。 4.1....中的 np.array 数组与 pybind11 的 py::array_t 相互对应，也即 Python 接口函数中，传入的 np.array 数组，在 C++ 对应的函数中用 py::array_t...libtorch 中还有个 csrc 模块，主要适用于 C++ 和 Python 的 API 之间的相互映射，比如 PyTorch 的 nn.Conv2d 对应于 torch 中的 at:conv2d，...进一步分析 orbbec/warpaffine/src/warpaffine_ext.cpp 中的 affine_torch() 函数的 CUDA 接口，可以发现，最终调用的是 affine_gpu()...，然后在对应的需要调用拓展函数的 Python 文件中（比如上述代码在 train.py 文件中），通过之前提到的方法，将 orbbec 文件夹所在路径加入到 Python 环境中，就可以正常调用拓展函数了
C++中调用 TorchScript 模型的示例。...定义了一个构造函数。构造函数并没有做太多事情，只是调用了super的构造函数。 定义了一个forward函数，它接受两个输入并返回两个输出。...然后我们用my_cell(x, h)调用了这个单元。这反过来调用了我们的forward函数。...第 3 步：在 C++中加载您的脚本模块 在 C++中加载您序列化的 PyTorch 模型，您的应用程序必须依赖于 PyTorch C++ API - 也称为LibTorch。...请注意，这个模型并没有完全训练以获得良好的准确性，仅用于演示目的。
C++ 类与对象——详细入门指南（中篇） 前言 接上篇 1. 类的默认成员函数 在C++中，默认成员函数是指用户没有显式实现，而由编译器自动生成的成员函数。...一个类在没有显式定义特定成员函数的情况下，编译器会自动生成以下6个默认成员函数。理解这些默认成员函数的行为和作用是掌握C++类机制的基础。...1.1 默认构造函数 默认构造函数是在没有提供任何参数的情况下用于创建对象的构造函数。如果用户没有显式定义任何构造函数，编译器会自动生成一个无参的默认构造函数。...1.4 析构函数 析构函数是在对象生命周期结束时自动调用的函数，用于释放对象占用的资源。编译器会为类生成一个默认的析构函数，如果类中没有显式定义析构函数。...这是C++的语法要求，构造函数不能有返回类型，也不能定义为void。 解释：构造函数的名字与类名相同，使得编译器能够识别它是用于初始化对象的函数，而不是普通的成员函数。
类的默认成员函数 在C++中，默认成员函数是指用户没有显式实现，而由编译器自动生成的成员函数。一个类在没有显式定义特定成员函数的情况下，编译器会自动生成以下6个默认成员函数。...理解这些默认成员函数的行为和作用是掌握C++类机制的基础。 补充： 移动构造函数和移动赋值运算符是在C++11引入的，用于优化资源的移动操作，减少不必要的拷贝。...需求：对于那些管理动态资源的类，显式定义这些函数可以显著提高程序的效率，避免冗余的资源分配和释放操作。 本篇详细介绍前三个成员函数 2. 构造函数 构造函数是用于初始化对象的特殊成员函数。...这是C++的语法要求 解释：构造函数的名字与类名相同，使得编译器能够识别它是用于初始化对象的函数，而不是普通的成员函数。...对于自定义类型的成员变量，编译器会调用它们的默认构造函数进行初始化。 解释：内置类型（如int、char）的成员变量如果没有显式初始化，其值可能是未定义的。
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