C语言单元测试遇到全局静态变量
时间: 2023-07-10 13:28:08 浏览: 70
)
encoder_fw_output = self.encoder_fw(x)
encoder_bw_output = self.encoder_bw(x.flip([1]))
encoder_output =在C语言中,全局静态变量的作用域和生命周期都限制在定义它的文件内, torch.cat((encoder_fw_output[:, -1, :], encoder_bw_output[:, -1, :].flip([1])), dim=1)
其他文件不能直接访问该变量。在单元测试中,如果需要测试包含全局静态变量的 output = self.fc(encoder_output)
return output
# 实例化模型
model = TimeSeriesBiTransformer(input_size=1函数或类,可以使用以下方法来处理:
1. 如果全局静态变量的值在测试过程中不需要, output_size=1, window_size=10, hidden_size=64, num_layers=2, num_heads=4)
# 定义修改,可以将其定义为const全局静态变量,这样可以避免意外修改全局静态变量损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
的值。
2. 如果全局静态变量的值在测试过程中需要修改,可以在测试文件中重新定义一个同名的全局静态变量,并在测试用例中访问和修改该变量。由于测试文件中# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
optimizer的全局静态变量和原始文件中的全局静态变量属于不同的变量,因此.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
# 使用模不会影响到原始文件的执行。例如:
```c
// original_file.c
static int global_static_var = 42型进行预测
with torch.no_grad():
predicted = model(test_inputs)
```
以上是使用PyTorch实现CNN和;
void func() {
// 使用 global_static_var 变量
}
// test_file.c
static int global_static_var = 0;
Bi-Transformer进行时间序列预测的方法,具体实现可以根据实际情况进行调整和优化。
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