#define __FUNCTION__ (__func__)

在C++中，`__FUNCTION__`是一个预定义的宏，它返回当前函数的名称。而在C语言中，`__FUNCTION__`不是一个预定义的宏，但是可以通过`#define`来定义。`__func__`是C99标准中引入的一个预定义标识符，它返回当前函数的名称，因此可以使用`#define __FUNCTION__ (__func__)`来实现在C语言中使用`__FUNCTION__`宏。

以下是一个使用`#define __FUNCTION__ (__func__)`定义`__FUNCTION__`宏的示例：

#include <stdio.h>

#define __FUNCTION__ (__func__)

void foo() {
    printf("Current function: %s\n", __FUNCTION__);
}

int main() {
    foo();
    return 0;
}

输出结果为：

Current function: foo

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C:\Users\48318\Desktop\Qt\2048\interface_44.cpp:35: error: static assertion failed: Signal and slot arguments are not compatible. In file included from C:\Qt\5.15.2\mingw81_64\include/QtGui/qtguiglobal.h:43, from C:\Qt\5.15.2\mingw81_64\include/QtWidgets/qtwidgetsglobal.h:43, from C:\Qt\5.15.2\mingw81_64\include\QtWidgets/qmainwindow.h:43, from C:\Qt\5.15.2\mingw81_64\include\QtWidgets/QMainWindow:1, from ..\2048\interface_44.h:4, from ..\2048\interface_44.cpp:1: C:\Qt\5.15.2\mingw81_64\include/QtCore/qobject.h: In instantiation of 'static QMetaObject::Connection QObject::connect(const typename QtPrivate::FunctionPointer<Func>::Object*, Func1, const typename QtPrivate::FunctionPointer<Func2>::Object*, Func2, Qt::ConnectionType) [with Func1 = void (QTimer::*)(QTimer::QPrivateSignal); Func2 = void (Interface_44::*)(QTimerEvent*); typename QtPrivate::FunctionPointer<Func>::Object = QTimer; typename QtPrivate::FunctionPointer<Func2>::Object = Interface_44]': ..\2048\interface_44.cpp:35:69: required from here C:\Qt\5.15.2\mingw81_64\include/QtCore/qglobal.h:121:63: error: static assertion failed: Signal and slot arguments are not compatible. # define Q_STATIC_ASSERT_X(Condition, Message) static_assert(bool(Condition), Message) ^~~~~~~~~~~~~~~ C:\Qt\5.15.2\mingw81_64\include/QtCore/qobject.h:255:9: note: in expansion of macro 'Q_STATIC_ASSERT_X' Q_STATIC_ASSERT_X((QtPrivate::CheckCompatibleArguments<typename SignalType::Arguments, typename SlotType::Arguments>::value), ^~~~~~~~~~~~~~~~~

这个错误通常是由于信号和槽之间的参数不匹配导致的。请确保你的信号和槽的参数类型和数量都是匹配的。在这种情况下，错误信息指出 `Signal and slot arguments are not compatible.`，因此你需要检查你的信号和槽的参数类型是否匹配。

同时，你在连接信号和槽时，需要传递指向成员函数的指针，而不是直接传递成员函数名。例如：

connect(timer, &QTimer::timeout, this, &YourClass::timerEvent);

其中，`&YourClass::timerEvent` 是指向 `YourClass` 类中的 `timerEvent()` 成员函数的指针。请确保你的信号和槽的参数类型匹配，并正确地传递指向成员函数的指针。

WARNING:tensorflow:6 out of the last 6 calls to <function Model.make_predict_function.<locals>.predict_function at 0x000001B6B7A85EE0> triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings could be due to (1) creating @tf.function repeatedly in a loop, (2) passing tensors with different shapes, (3) passing Python objects instead of tensors. For (1), please define your @tf.function outside of the loop. For (2), @tf.function has experimental_relax_shapes=True option that relaxes argument shapes that can avoid unnecessary retracing

这个警告通常是由于在循环中定义 `@tf.function` 导致的。当你在循环中定义 `@tf.function` 时，每次迭代都会重新追踪该函数，这会导致重复的追踪，降低了性能。为了避免这个问题，你可以将 `@tf.function` 定义在循环外面，以便只追踪一次。

如果你确信循环内的计算图和循环外的计算图是相同的，你可以通过将 `experimental_relax_shapes=True` 传递给 `@tf.function` 来避免不必要的追踪。这个选项告诉 TensorFlow 在输入形状稍有不同的情况下仍然使用之前追踪的计算图。

下面是一个示例代码，演示了如何在循环中使用 `@tf.function` 并避免追踪警告：

import tensorflow as tf

@tf.function(experimental_relax_shapes=True)
def my_func(x):
    # 这里定义你的计算图
    return x

for i in range(10):
    x = tf.ones((2, 2))
    y = my_func(x)

在这个例子中，`my_func` 是一个使用 `@tf.function` 定义的函数，它将输入 `x` 作为参数并返回 `x`。`for` 循环中多次调用 `my_func`，但由于使用了 `experimental_relax_shapes=True`，所以不会出现追踪警告。