is_floating_point

时间: 2023-09-12 15:04:44 浏览: 166
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is_floating_point是用于判断一个类型是否为浮点类型的类型特征。该特征类模板定义了一个bool类型的静态成员变量value，如果传入的类型是浮点类型，则value的值为true，否则为false。is_floating_point的实现参考了integral_constant类模板，并通过对具体浮点类型的特化来实现判断。<span class="em">1</span><span class="em">2</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [C++【type traits】 | 基本使用](https://blog.csdn.net/weixin_45926547/article/details/124257242)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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AttributeError: 'int' object has no attribute 'is_floating_point'

这个错误通常是因为你在尝试使用一个整数对象的 is_floating_point() 方法，但是整数对象并没有这个方法。is_floating_point() 方法只能用于浮点数对象。 如果你想检查一个数字是否为浮点数，可以使用 isinstance()...

AttributeError: 'list' object has no attribute 'is_floating_point'

综上所述，根据引用[1]中的错误信息和引用[2]中的代码，可以推测出你遇到的问题是关于一个列表对象没有'is_floating_point'属性的报错。为了解决这个问题，可以检查一下代码中的列表对象的类型，确保它是一个可以...

return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() or t.is_complex() else None, non_blocking) File "C:\Users\86150\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 239, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

print(torch.cuda.is_available()) 如果返回True，则表示CUDA支持已经启用。如果返回False，则表示CUDA支持未启用。 3. 如果你之前已经安装了PyTorch但没有启用CUDA支持，你可以尝试重新安装PyTorch并确保...

解释代码：template <typename Type> inline std::enable_if_t<std::is_floating_point<Type>::value, bool> isValueFinite(const PCLPointCloud3& cloud, const uint8_t* data, const unsigned int field_idx, const unsigned int fields_count) { Type value; memcpy(&value, data + cloud.fields[field_idx].offset + fields_count * sizeof(Type), sizeof(Type)); return std::isfinite(value); }

函数的实现使用了模板元编程中的 SFINAE 技术，通过 std::enable_if_t 和 std::is_floating_point 来限制函数只能接受浮点数类型的参数。函数的实现中，先将数据中的浮点数值读入到一个变量 value 中，然后...

/** * @brief Store Quaternion to MAVLink float[4] format * * MAVLink uses wxyz order, wile Eigen::Quaterniond uses xyzw internal order, * so it can't be stored to array using Eigen::Map. */ template <typename _Scalar, typename std::enable_if<std::is_floating_point<_Scalar>::value, bool>::type = true> inline void quaternion_to_mavlink(const Eigen::Quaternion<_Scalar> &q, std::array<float, 4> &qmsg) { qmsg[0] = q.w(); qmsg[1] = q.x(); qmsg[2] = q.y(); qmsg[3] = q.z(); }

这是一个C++模板函数，用于将Eigen库中的四元数转换为MAVLink协议中的四元数数组格式，其中MAVLink协议使用wxyz顺序，而Eigen库中的Quaterniond类使用xyzw内部顺序。该函数使用std::array作为MAVLink四元数数组的...

Traceback (most recent call last): File "D:/LPRNet_Pytorch-master/LPRNet_Pytorch-master/train_LPRNet.py", line 268, in <module> train() File "D:/LPRNet_Pytorch-master/LPRNet_Pytorch-master/train_LPRNet.py", line 102, in train lprnet.to(device) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 899, in to return self._apply(convert) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 570, in _apply module._apply(fn) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 570, in _apply module._apply(fn) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 593, in _apply param_applied = fn(param) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 897, in convert return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() or t.is_complex() else None, non_blocking) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 208, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误是因为你的torch没有启用CUDA。...device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 然后在将模型转移到设备时使用： lprnet.to(device) 这应该会解决你的问题。

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\夏芷琳\Desktop\recommendation_model-master\DCN\dcn.py", line 200, in <module> model = DCN(feat_sizes, embedding_size, linear_feature_columns, dnn_feature_columns).to(device) File "D:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1145, in to return self._apply(convert) File "D:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 797, in _apply module._apply(fn) File "D:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 797, in _apply module._apply(fn) File "D:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 820, in _apply param_applied = fn(param) File "D:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1143, in convert return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() or t.is_complex() else None, non_blocking) File "D:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 239, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这是一个Python程序出现的错误，错误信息是 Torch not compiled with CUDA enabled。这个错误通常是因为你使用的PyTorch版本没有启用CUDA或CUDA安装出现问题。你可以检查你的PyTorch版本是否支持CUDA，或者重新安装...

/home/dss/Code/7_20/Condition_DDPM_7_20.py:14: DeprecationWarning: Please use rotate from the scipy.ndimage namespace, the scipy.ndimage.interpolation namespace is deprecated. from scipy.ndimage.interpolation import rotate Traceback (most recent call last): File "/home/dss/Code/7_20/Condition_DDPM_7_20.py", line 509, in <module> ddpm = DDPM(device, beta_1, beta_T, T, drop_prob=0.1) File "/home/dss/Code/7_20/Condition_DDPM_7_20.py", line 309, in __init__ self.model = UNet(T).to(device) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1145, in to return self._apply(convert) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 797, in _apply module._apply(fn) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 797, in _apply module._apply(fn) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 797, in _apply module._apply(fn) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 820, in _apply param_applied = fn(param) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1143, in convert return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() or t.is_complex() else None, non_blocking) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 239, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

可以使用 torch.cuda.is_available() 函数来检查是否有可用的 CUDA 设备，并使用 torch.cuda.device() 函数将模型和张量移动到 CUDA 设备上。 希望这些步骤能帮助你解决问题！如果还有其他疑问，请随时提问。
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math_efp.rar_EFP_floating

This file is the exception handler to make E500 SPE instructions fully comply with IEEE-754 floating point standard.
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reg_compare.rar_floating

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What decimal number does the bit pattern 0x0C000000 represent if it is a floating point number? Use the IEEE 754 standard.

Therefore, the decimal number represented by the bit pattern 0x0C000000 in IEEE 754 floating point format is approximately 0.0000000000000000000000000000000000000000000000000000000015625.

ValueError: Since image dtype is floating point, you must specify the data_range parameter. Please read the documentation carefully (including the note). It is recommended that you always specify the data_range anyway.

这个错误通常出现在你使用skimage.metrics.structural_similarity函数时，如果你的图像数据类型是浮点型，那么你必须指定data_range参数。 data_range参数指定了输入图像数据的范围，它通常是一个浮点值，它...

Specifying number of digits for floating point data types is deprecated and will be removed in a future release.

This means that in a future update or version of a programming language, specifying the number of digits for floating point data types (such as float or double) will no longer be allowed. It is ...

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