libfreeglut.a 和 libfreeglut_static.a 区别
时间: 2023-12-22 12:00:38 浏览: 30
libfreeglut.a 是动态库,也被称为共享库,它是编译和链接后在运行时需要动态加载的库。而 libfreeglut_static.a 是静态库,它在编译链接时就被包含在最终的可执行文件中,因此在运行时不需要动态加载。
在使用 libfreeglut.a 时,程序会在运行时动态加载该库,这样可以减小可执行文件的大小,但会增加程序启动时的加载时间,同时也将依赖库的管理交由系统来处理。而使用 libfreeglut_static.a 时,可以在编译链接时将库的所有内容都打包进最终的可执行文件,从而不依赖于运行环境中是否存在相关的动态链接库,但会增大可执行文件的大小。
通常情况下,如果需要在多个不同环境中运行的程序,选择使用 libfreeglut.a 可以减小可执行文件的大小;而如果程序只需要在特定的环境中运行,或者不希望依赖外部的动态链接库,选择使用 libfreeglut_static.a 可以方便程序的发布和部署。
总的来说,libfreeglut.a 和 libfreeglut_static.a 的区别主要体现在库的链接方式上,分别是动态链接和静态链接,选择使用哪种取决于程序的需求和发布部署的环境。
相关问题
#define Q_PROPERTY(arg...) static_assert(static_cast<bool>("Q_PROPERTY"), #arg);
这段代码是一个宏定义,用于在编译时触发静态断言(static_assert)。静态断言是一种在编译时检查条件是否满足的机制,如果条件不满足,则会在编译过程中产生错误。
在这段代码中,`#arg` 是一个预处理操作符,用于将宏参数转换为字符串。`static_cast<bool>("Q_PROPERTY")` 是将字符串 "Q_PROPERTY" 转换为布尔值,这里的目的是保证该转换永远为真。
通过使用 `static_assert(static_cast<bool>("Q_PROPERTY"), #arg)` 这样的静态断言,可以在编译时确保 Q_PROPERTY 宏被正确使用,并且提供有关宏参数的错误信息。
例如,如果你在使用 Q_PROPERTY 宏时不满足特定条件,编译器会报告一个类似于以下的错误:
```
error: static assertion failed: arg...
```
这样可以帮助开发人员在编译期间发现潜在的问题,提高代码的健壮性和可维护性。
需要注意的是,这段代码中的 `static_assert` 是一个C++11引入的特性,因此需要确保你的编译环境支持C++11标准。
希望能解答你的疑问!如果还有其他问题,请随时提出。
运行class GuidedBackpropReLUModel: def __init__(self, model, use_cuda): self.model = model self.model.eval() self.cuda = use_cuda if self.cuda: self.model = model.cuda() for idx, module in self.model.features._modules.items(): if module.__class__.__name__ == 'ReLU': self.model.features._modules[idx] = GuidedBackpropReLU() def forward(self, input): return self.model(input) def forward_static(self, input): if self.cuda: output = self.forward(input.cuda()) else: output = self.forward(input) return output def __call__(self, input, index = None): output = self.forward_static(input) if index == None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype = np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad = True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0,:,:,:] return output报错Legacy autograd function with non-static forward method is deprecated. Please use new-style autograd function with static forward method. 如何修改代码
这个错误提示是因为代码中使用了旧版本的autograd函数,需要使用新版本的autograd函数。可以使用`@staticmethod`修饰`GuidedBackpropReLU`类中的`forward`方法,将其转换为静态方法。修改后的代码如下:
```
class GuidedBackpropReLU(nn.ReLU):
@staticmethod
def forward(input):
output = torch.clamp(input, min=0.0)
grad = torch.zeros_like(output)
grad[output > 0] = 1.0
output = output * grad
return output
class GuidedBackpropReLUModel:
def __init__(self, model, use_cuda):
self.model = model
self.model.eval()
self.cuda = use_cuda
if self.cuda:
self.model = model.cuda()
for idx, module in self.model.features._modules.items():
if module.__class__.__name__ == 'ReLU':
self.model.features._modules[idx] = GuidedBackpropReLU()
def forward(self, input):
return self.model(input)
def forward_static(self, input):
if self.cuda:
output = self.forward(input.cuda())
else:
output = self.forward(input)
return output
def __call__(self, input, index=None):
output = self.forward_static(input)
if index is None:
index = np.argmax(output.cpu().data.numpy())
one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32)
one_hot[0][index] = 1
one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True)
if self.cuda:
one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output)
else:
one_hot = torch.sum(one_hot * output)
one_hot.backward()
output = input.grad.cpu().data.numpy()
output = output[0, :, :, :]
return output
```
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