std::map<std::string, nvinfer1::Weights> loadWeights(const std::string file)

`std::map<std::string, nvinfer1::Weights>` 是C++中一种数据结构的使用示例，它是一个关联容器，通过键值对存储数据。在这个上下文中，`loadWeights` 函数的作用可能是从给定文件名加载神经网络模型的权重参数。`std::string` 表示文件路径，`nvinfer1::Weights` 可能是来自 Nvidia Inference SDK 的一个结构体或类，用于保存模型权重的数据。

函数大概会按以下步骤操作：
1. 打开指定的文件。
2. 读取并解析文件内容，将其中每个字符串对应的权重数据转换成 `nvinfer1::Weights` 对象。
3. 将文件路径作为键，对应的权重对象作为值，存入 `std::map` 中。
4. 返回这个映射，使得后续可以方便地通过文件路径访问对应的权重。

相关问题

Thread 1 "runYolov3" received signal SIGSEGV, Segmentation fault. 0x000055555543ecdb in Tn::PluginFactory::createPlugin(char const*, nvinfer1::Weights const*, int) () (gdb) bt #0 0x000055555543ecdb in Tn::PluginFactory::createPlugin(char const*, nvinfer1::Weights const*, int) () #1 0x00007fffd193f7a4 in ?? () from /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvparsers.so.7 #2 0x00007fffd1941a50 in ?? () from /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvparsers.so.7 #3 0x00005555554440d2 in Tn::trtNet::loadModelAndCreateEngine(char const*, char const*, int, nvcaffeparser1::ICaffeParser*, nvcaffeparser1::IPluginFactory*, nvinfer1::IInt8Calibrator*, nvinfer1::IHostMemory*&, std::vector<std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> >, std::allocator<std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> > > > const&) () #4 0x000055555544502c in Tn::trtNet::trtNet(std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> > const&, std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> > const&, std::vector<std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> >, std::allocator<std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> > > > const&, std::vector<std::vector<float, std::allocator<float> >, std::allocator<std::vector<float, std::allocator<float> > > > const&, Tn::RUN_MODE, int) () #5 0x000055555542011e in main ()为什么怎么解决

根据你提供的信息，该错误是由于段错误（Segmentation fault）引起的。段错误通常是由于访问了无效的内存地址或者访问了未经初始化的内存引起的。

要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 检查代码：检查代码中是否有潜在的空指针解引用或者未初始化变量的情况。确保你的代码没有错误。

2. 检查输入数据：如果你的代码依赖于输入数据，请确保输入数据的正确性。检查输入数据的格式、大小和内容是否符合预期。

3. 调试程序：使用调试器（如gdb）来跟踪程序执行过程中的问题。根据你提供的调试信息，可以使用`bt`命令查看函数调用栈，以确定导致段错误的具体位置。通过检查该位置附近的代码，你可以找到潜在的问题。

4. 检查库文件：如果你使用了第三方库文件，可能是库文件本身存在问题导致了段错误。确保你使用的库文件版本正确，并且与其他依赖库文件兼容。

5. 查找相关问题：搜索类似的问题，看看其他人是否遇到过类似的错误，并且找到了解决方法。

请注意，由于我无法访问你的实际代码和环境，以上只是一些常见的解决方法。如果问题仍然存在，你可能需要更详细地检查代码和环境，或者向相关的开发社区或论坛寻求帮助。

std::vector<std::vector<float>> weights 存入0.1 数据

std::vector<std::vector<float>> weights 是一个二维的向量，用来存储浮点数类型的数据。你可以使用以下代码将0.1存入weights中：

#include <vector>

int main() {
    std::vector<std::vector<float>> weights;
    std::vector<float> innerVector;
    innerVector.push_back(0.1);
    weights.push_back(innerVector);

    // 检查数据是否成功存入
    for (const auto& inner : weights) {
        for (const auto& value : inner) {
            std::cout << value << " ";
        }
        std::cout << std::endl;
    }

    return 0;
}

这段代码首先创建了一个空的二维向量 weights，然后创建了一个内部的一维向量 innerVector，并将0.1存入其中。最后，将 innerVector 添加到 weights 中。通过遍历 weights，我们可以看到成功将0.1存入了 weights 中。