帮我写一个c++程序,要求如下:esim_tool --model=<model.bin> --input=<ifmap.bin> --output=<ofmap.bin> --infer_order=<depthfirst|breadthfirst|random|parallel> [--dump=dump_dir]

时间: 2024-03-20 08:44:57 浏览: 11
好的,这是一个带参数的命令行程序。以下是一个简单的实现: ```c++ #include <iostream> #include <string> #include <vector> #include <algorithm> int main(int argc, char* argv[]) { // 定义参数变量 std::string model_file; std::string input_file; std::string output_file; std::string infer_order; std::string dump_dir; // 解析命令行参数 for (int i = 1; i < argc; i++) { std::string arg = argv[i]; if (arg.substr(0, 8) == "--model=") { model_file = arg.substr(8); } else if (arg.substr(0, 8) == "--input=") { input_file = arg.substr(8); } else if (arg.substr(0, 9) == "--output=") { output_file = arg.substr(9); } else if (arg.substr(0, 14) == "--infer_order=") { infer_order = arg.substr(14); } else if (arg.substr(0, 7) == "--dump=") { dump_dir = arg.substr(7); } } // 检查必要参数是否存在 if (model_file.empty() || input_file.empty() || output_file.empty() || infer_order.empty()) { std::cerr << "Usage: esim_tool --model=<model.bin> --input=<ifmap.bin> --output=<ofmap.bin> --infer_order=<depthfirst|breadthfirst|random|parallel> [--dump=dump_dir]\n"; return 1; } // 执行模型推理 std::cout << "Model file: " << model_file << "\n"; std::cout << "Input file: " << input_file << "\n"; std::cout << "Output file: " << output_file << "\n"; std::cout << "Infer order: " << infer_order << "\n"; if (!dump_dir.empty()) { std::cout << "Dump directory: " << dump_dir << "\n"; } // 检查infer_order是否合法 std::vector<std::string> valid_orders = {"depthfirst", "breadthfirst", "random", "parallel"}; if (std::find(valid_orders.begin(), valid_orders.end(), infer_order) == valid_orders.end()) { std::cerr << "Invalid infer_order: " << infer_order << "\n"; return 1; } // 执行模型推理... return 0; } ``` 该程序使用 `argc` 和 `argv[]` 从命令行获取参数,并检查必要参数是否存在。如果参数不正确,程序将显示用法信息并退出。否则,程序将显示参数信息并执行模型推理(注意:这里只是一个示例,实际上需要编写更多的代码实现模型推理)。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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