请问这个程序为什么结果是0.#include <stdio.h> #include <stdlib.h> float compute(float x,char oper,float y) { float z; //char oper; switch (oper) { case '+': z = x + y; case '-': z = x - y; case '*': z = x * y; case '/': z = x / y; } return z; } int main(int argc, char *argv[]) { float a,b; char oper; scanf("%f%c%f",&a,&oper,&b); printf("=%f\n",compute(a,oper,b)); return 0; }

这个程序结果为0是因为在switch语句中，每个case后面都没有break语句，导致程序会顺序执行下去，直到遇到return语句为止。当输入运算符为'+','-','*','/'时，程序会进入相应的case分支中执行对应的运算，但是由于没有break语句，程序会继续执行下去，最终返回的值是默认的0。如果要修复这个问题，需要在每个case分支中添加break语句。

相关问题

编写代码实现一个自定义浮点数，符合IEE754规范，共16位，其中exp占6bits, frac占 9bits.（1）输入一个16进制数，输出这个16进制的二进制表达，得到符合这个自定义浮点数的小数； （2）输出十六进制串的二进制表达(Transfer.c) (3) 按照IEEE 754浮点数标准设计16bit浮点计算（考虑规范数，非规范，和特殊值）(Compute.c) (4)输出16bits 设计规则下，二进制字符串 （5）遍写makefile运行 (main.c Transfer.c Compute.c)

非常感谢您的提问，以下是对应的代码实现：

1. 自定义浮点数的实现

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

typedef union {
    float f;
    struct {
        unsigned int mantissa : 9;
        unsigned int exponent : 6;
        unsigned int sign : 1;
    } parts;
} custom_float;

int main() {
    // 输入十六进制数
    char hex_str[5];
    printf("请输入一个16进制数: ");
    scanf("%s", hex_str);

    // 转换为二进制字符串
    int num = (int) strtol(hex_str, NULL, 16);
    char binary_str[17];
    for (int i = 15; i >= 0; i--) {
        binary_str[15 - i] = (num & (1 << i)) ? '1' : '0';
    }
    binary_str[16] = '\0';

    // 计算指数和尾数
    custom_float cf;
    cf.parts.sign = binary_str[0] - '0';
    cf.parts.exponent = 0;
    for (int i = 1; i <= 6; i++) {
        cf.parts.exponent = cf.parts.exponent * 2 + (binary_str[i] - '0');
    }
    cf.parts.mantissa = 0;
    for (int i = 7; i <= 15; i++) {
        cf.parts.mantissa = cf.parts.mantissa * 2 + (binary_str[i] - '0');
    }

    // 输出结果
    printf("输入的二进制表达: %s\n", binary_str);
    printf("对应的自定义浮点数: %f\n", cf.f);

    return 0;
}

2. 十六进制串的二进制表达

#include <stdio.h>
#include <string.h>

int main() {
    // 输入十六进制数
    char hex_str[5];
    printf("请输入一个16进制数: ");
    scanf("%s", hex_str);

    // 转换为二进制字符串
    int num = (int) strtol(hex_str, NULL, 16);
    char binary_str[17];
    for (int i = 15; i >= 0; i--) {
        binary_str[15 - i] = (num & (1 << i)) ? '1' : '0';
    }
    binary_str[16] = '\0';

    // 输出结果
    printf("输入的十六进制串: %s\n", hex_str);
    printf("对应的二进制表达: %s\n", binary_str);

    return 0;
}

3. 自定义浮点数的计算

#include <stdio.h>
#include <string.h>

typedef union {
    float f;
    struct {
        unsigned int mantissa : 9;
        unsigned int exponent : 6;
        unsigned int sign : 1;
    } parts;
} custom_float;

custom_float add(custom_float a, custom_float b) {
    custom_float result;
    // 先判断特殊值
    if (a.parts.exponent == 0b111111 || b.parts.exponent == 0b111111) {
        // NaN或Infinity
        result.parts.sign = 0;
        result.parts.exponent = 0b111111;
        result.parts.mantissa = 1;
    } else if (a.parts.exponent == 0 && a.parts.mantissa == 0) {
        // 零值
        result = b;
    } else if (b.parts.exponent == 0 && b.parts.mantissa == 0) {
        // 零值
        result = a;
    } else {
        // 规范数相加
        // 先计算两个数的指数之差
        int exp_diff = a.parts.exponent - b.parts.exponent;
        if (exp_diff < 0) {
            // 交换a和b，使得a的指数大于等于b的指数
            custom_float temp = a;
            a = b;
            b = temp;
            exp_diff = -exp_diff;
        }
        // 将b的尾数左移exp_diff位，使得两个数的小数点对齐
        b.parts.mantissa <<= exp_diff;
        // 相加
        result.parts.sign = a.parts.sign;
        result.parts.exponent = a.parts.exponent;
        result.parts.mantissa = a.parts.mantissa + b.parts.mantissa;
        // 如果相加后的结果超过了9位，则需要右移尾数并增加指数
        if (result.parts.mantissa & (1 << 9)) {
            result.parts.mantissa >>= 1;
            result.parts.exponent++;
        }
    }
    return result;
}

int main() {
    // 输入两个自定义浮点数
    custom_float a, b;
    printf("请输入第一个自定义浮点数: ");
    scanf("%f", &a.f);
    printf("请输入第二个自定义浮点数: ");
    scanf("%f", &b.f);

    // 计算结果
    custom_float result = add(a, b);

    // 输出结果
    printf("计算结果的二进制表达: %c%d%c\n",
           result.parts.sign ? '-' : '+',
           result.parts.exponent,
           result.parts.mantissa ? '.' : ' ');
    for (int i = 8; i >= 0; i--) {
        printf("%d", (result.parts.mantissa >> i) & 1);
    }
    printf("\n");

    return 0;
}

4. 输出16bits 设计规则下，二进制字符串

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

typedef union {
    float f;
    struct {
        unsigned int mantissa : 9;
        unsigned int exponent : 6;
        unsigned int sign : 1;
    } parts;
} custom_float;

int main() {
    // 输入一个自定义浮点数
    custom_float cf;
    printf("请输入一个自定义浮点数: ");
    scanf("%f", &cf.f);

    // 计算指数和尾数的二进制表达
    char exponent_binary_str[7];
    for (int i = 5; i >= 0; i--) {
        exponent_binary_str[5 - i] = (cf.parts.exponent & (1 << i)) ? '1' : '0';
    }
    exponent_binary_str[6] = '\0';
    char mantissa_binary_str[10];
    for (int i = 8; i >= 0; i--) {
        mantissa_binary_str[8 - i] = (cf.parts.mantissa & (1 << i)) ? '1' : '0';
    }
    mantissa_binary_str[9] = '\0';

    // 计算符号位
    char sign_str[2];
    sign_str[0] = cf.parts.sign ? '1' : '0';
    sign_str[1] = '\0';

    // 拼接成16位二进制字符串
    char binary_str[17];
    strncpy(binary_str, sign_str, sizeof(sign_str));
    strncat(binary_str, exponent_binary_str, sizeof(exponent_binary_str));
    strncat(binary_str, mantissa_binary_str, sizeof(mantissa_binary_str));

    // 输出结果
    printf("输入的自定义浮点数: %f\n", cf.f);
    printf("对应的二进制表达: %s\n", binary_str);

    return 0;
}

5. makefile文件

CC = gcc
CFLAGS = -Wall

all: main

main: main.c Transfer.o Compute.o
	$(CC) $(CFLAGS) -o $@ $^

Transfer.o: Transfer.c
	$(CC) $(CFLAGS) -c $<

Compute.o: Compute.c
	$(CC) $(CFLAGS) -c $<

clean:
	rm -f main Transfer.o Compute.o

C语言实现torch.nn.functional.multi_head_attention_forward

下面是一个使用C语言实现的torch.nn.functional.multi_head_attention_forward的示例代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define MAX_SEQ_LENGTH 256
#define MAX_HIDDEN_SIZE 512

void multi_head_attention_forward(float *input, float *weight_q, float *weight_k, float *weight_v, float *weight_o, float *bias_q, float *bias_k, float *bias_v, float *bias_o, float *output, int batch_size, int seq_length, int num_heads, int head_size, float dropout_prob) {
    float q[MAX_SEQ_LENGTH][MAX_HIDDEN_SIZE];
    float k[MAX_SEQ_LENGTH][MAX_HIDDEN_SIZE];
    float v[MAX_SEQ_LENGTH][MAX_HIDDEN_SIZE];
    float qk[MAX_SEQ_LENGTH][MAX_SEQ_LENGTH];
    float qkv[MAX_SEQ_LENGTH][MAX_HIDDEN_SIZE];
    float o[MAX_SEQ_LENGTH][MAX_HIDDEN_SIZE];
    float attention_probs[MAX_SEQ_LENGTH][MAX_SEQ_LENGTH];
    float q_bias[MAX_SEQ_LENGTH];
    float k_bias[MAX_SEQ_LENGTH];
    float v_bias[MAX_SEQ_LENGTH];
    float o_bias[MAX_SEQ_LENGTH];
    float q_scale_factor = sqrtf((float)head_size);
    float k_scale_factor = sqrtf((float)head_size);
    float v_scale_factor = sqrtf((float)head_size);
    float attention_scale_factor = 1.0f / sqrtf((float)head_size);

    // Compute q, k, v
    for (int i = 0; i < batch_size; i++) {
        for (int j = 0; j < seq_length; j++) {
            for (int h = 0; h < num_heads; h++) {
                for (int d = 0; d < head_size; d++) {
                    int input_idx = i * seq_length * num_heads * head_size + j * num_heads * head_size + h * head_size + d;
                    int q_idx = i * seq_length * num_heads * head_size + j * num_heads * head_size + h * head_size + d;
                    int k_idx = i * seq_length * num_heads * head_size + j * num_heads * head_size + h * head_size + d;
                    int v_idx = i * seq_length * num_heads * head_size + j * num_heads * head_size + h * head_size + d;

                    q[q_idx] = input[input_idx] * q_scale_factor + bias_q[h * head_size + d];
                    k[k_idx] = input[input_idx] * k_scale_factor + bias_k[h * head_size + d];
                    v[v_idx] = input[input_idx] * v_scale_factor + bias_v[h * head_size + d];
                }
            }
        }
    }

    // Compute qk
    for (int i = 0; i < batch_size * seq_length * num_heads; i++) {
        for (int j = 0; j < seq_length * num_heads; j++) {
            qk[i][j] = 0.0f;
            for (int d = 0; d < head_size; d++) {
                int q_idx = i * head_size + d;
                int k_idx = j * head_size + d;
                qk[i][j] += q[q_idx] * k[k_idx];
            }
        }
    }

    // Compute attention_probs
    for (int i = 0; i < batch_size * seq_length * num_heads; i++) {
        for (int j = 0; j < seq_length * num_heads; j++) {
            attention_probs[i][j] = expf(qk[i][j] * attention_scale_factor);
        }
    }

    // Apply dropout
    for (int i = 0; i < batch_size * seq_length * num_heads; i++) {
        for (int j = 0; j < seq_length * num_heads; j++) {
            if ((float)rand() / RAND_MAX < dropout_prob) {
                attention_probs[i][j] = 0.0f;
            }
        }
    }

    // Normalize attention_probs
    for (int i = 0; i < batch_size * seq_length * num_heads; i++) {
        float sum = 0.0f;
        for (int j = 0; j < seq_length * num_heads; j++) {
            sum += attention_probs[i][j];
        }
        for (int j = 0; j < seq_length * num_heads; j++) {
            attention_probs[i][j] /= sum;
        }
    }

    // Compute qkv
    for (int i = 0; i < batch_size * seq_length * num_heads; i++) {
        for (int j = 0; j < head_size; j++) {
            qkv[i][j] = 0.0f;
            for (int k = 0; k < seq_length * num_heads; k++) {
                int q_idx = i * head_size + j;
                int v_idx = k * head_size + j;
                qkv[i][j] += attention_probs[i][k] * v[v_idx];
            }
        }
    }

    // Compute o
    for (int i = 0; i < batch_size; i++) {
        for (int j = 0; j < seq_length; j++) {
            for (int h = 0; h < num_heads; h++) {
                for (int d = 0; d < head_size; d++) {
                    int o_idx = i * seq_length * num_heads * head_size + j * num_heads * head_size + h * head_size + d;
                    int qkv_idx = i * seq_length * num_heads * head_size + j * num_heads * head_size + h * head_size + d;

                    o[o_idx] = qkv[qkv_idx] + bias_o[h * head_size + d];
                }
            }
        }
    }

    // Compute output
    for (int i = 0; i < batch_size; i++) {
        for (int j = 0; j < seq_length; j++) {
            for (int h = 0; h < num_heads * head_size; h++) {
                int output_idx = i * seq_length * num_heads * head_size + j * num_heads * head_size + h;
                int o_idx = i * seq_length * num_heads * head_size + j * num_heads * head_size + h;

                output[output_idx] = o[o_idx];
            }
        }
    }
}

这是一个简单的多头注意力机制的前向传播函数，输入参数包括输入张量(input)、查询权重矩阵(weight_q)、键权重矩阵(weight_k)、值权重矩阵(weight_v)、输出权重矩阵(weight_o)、查询偏置向量(bias_q)、键偏置向量(bias_k)、值偏置向量(bias_v)、输出偏置向量(bias_o)、输出张量(output)、批次大小(batch_size)、序列长度(seq_length)、头数(num_heads)、头大小(head_size)和dropout概率(dropout_prob)。