data[top++] = val 代码执行的先后顺序

`data[top++] = val` 的执行顺序如下：

1. 先将 `val` 的值赋值给 `data[top]`，也就是栈顶元素。
2. 然后将 `top` 的值自增 1，指向下一个空闲位置，即新的栈顶元素的下一个位置。

因此，执行完该语句后，栈顶元素就是 `val`，`top` 指向的是下一个空闲位置。

相关问题

解释这串代码：template<typename Ty> // template<class Ty> class SeqStack { private: Ty * m_data; size_t m_capacity; int m_top; static const int initsize = 16; public: SeqStack(size_t sz = initsize) :m_top(-1), // m_top(0) m_capacity(sz) { m_data = (Ty*)malloc(sizeof(Ty) * m_capacity); if (nullptr == m_data) exit(EXIT_FAILURE); } ~SeqStack() {} size_t getCapa() const { return m_capacity; } size_t getSize() const { return m_top + 1; } bool is_empty() const { return getSize() == 0; } bool is_full() const { return getSize() == getCapa(); } bool push(const Ty& val) { if (is_full()) return false; //m_data[++top] = val; // cc new(&m_data[++m_top]) Ty(val); return true; } bool getTop(Ty& val) { if (is_empty()) return false; val = m_data[m_top]; return true; } bool pop(Ty& val) { if (is_empty()) return false; val = m_data[m_top]; (&m_data[m_top])->~Ty(); m_top -= 1; return true; } };

这段代码定义了一个模板类 SeqStack，实现了一个顺序栈（Sequential Stack）。顺序栈是一种使用数组实现的栈结构，具有先进后出（LIFO）的特性。

在类中，私有成员变量包括 m_data（存储栈元素的数组指针）、m_capacity（栈的容量大小）、m_top（栈顶指针）和 initsize（初始容量大小）。其中，m_top 表示栈顶元素在数组中的索引，初始化为-1，表示栈为空。

公有成员函数包括构造函数 SeqStack(size_t sz = initsize)（初始化栈）、析构函数~SeqStack()、getCapa()（获取栈的容量大小）、getSize()（获取栈的当前大小）、is_empty()（判断栈是否为空）、is_full()（判断栈是否已满）、push(const Ty& val)（将元素入栈）、getTop(Ty& val)（获取栈顶元素）、pop(Ty& val)（将栈顶元素出栈）。

在构造函数中，首先通过 malloc 函数为 m_data 分配内存空间，大小为 m_capacity * sizeof(Ty) 字节，并进行错误检查。然后，将 m_top 初始化为-1，表示栈为空。

push 函数用于将元素入栈。首先判断栈是否已满（调用 is_full 函数），如果已满则返回 false；否则，通过 new 运算符在 m_data[m_top+1] 的位置上构造一个新的元素，并将传入的参数 val 初始化到该位置上。

getTop 函数用于获取栈顶元素。首先判断栈是否为空（调用 is_empty 函数），如果为空则返回 false；否则，将栈顶元素赋值给参数 val。

pop 函数用于将栈顶元素出栈。首先判断栈是否为空（调用 is_empty 函数），如果为空则返回 false；否则，将栈顶元素赋值给参数 val，并通过调用析构函数手动销毁栈顶元素所占用的内存空间，最后将 m_top 减1。

这段代码中使用了模板（template）来实现泛型编程，即可以用不同的数据类型来实例化 SeqStack 类。通过模板参数 Ty，可以在使用时指定具体的数据类型，如 int、char、float 等。

mlperf inference resnet50测试imagenet，生成val_map.txt已经测试过程中的代码

以下是使用 PyTorch 进行 MLPerf Inference ResNet50 测试的代码示例，包括生成 `val_map.txt` 文件的步骤：

import os
import random

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# Set random seed for reproducibility
random.seed(1)

# Define ImageNet dataset root directory and validation set directory
data_root = '/path/to/imagenet'
val_dir = 'val/my_val_set'

# Define the path to the validation set images and val_map.txt file
val_dir_path = os.path.join(data_root, val_dir)
val_map_file = os.path.join(data_root, 'val_map.txt')

# If the val_map.txt file does not exist, create it
if not os.path.exists(val_map_file):
    # Get a list of the validation set image filenames
    val_images = os.listdir(val_dir_path)
    val_images = [x for x in val_images if x.endswith('.JPEG')]

    # Shuffle the list of validation set image filenames
    random.shuffle(val_images)

    # Write the val_map.txt file
    with open(val_map_file, 'w') as f:
        for i, val_image in enumerate(val_images):
            f.write('{} {}\n'.format(i, os.path.join(val_dir, val_image)))

# Define the transforms to be applied to the validation set images
val_transforms = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])

# Load the validation set images and labels
val_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(val_dir_path, transform=val_transforms)
val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_dataset, batch_size=1, shuffle=False)

# Load the ResNet50 model and set it to evaluation mode
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()

# Initialize variables for tracking top-1 and top-5 accuracy
top1_correct = 0
top5_correct = 0
total = 0

# Loop over the validation set and compute the model's top-1 and top-5 accuracy
with torch.no_grad():
    for i, (input, target) in enumerate(val_loader):
        # Forward pass through the model
        output = model(input)

        # Compute the top-1 and top-5 predictions
        _, top1_pred = output.topk(1, 1, True, True)
        _, top5_pred = output.topk(5, 1, True, True)

        # Update the top-1 and top-5 accuracy counters
        top1_correct += (top1_pred == target).sum().item()
        top5_correct += (top5_pred == target.view(-1, 1)).sum().item()
        total += 1

# Compute and print the top-1 and top-5 accuracy
top1_acc = top1_correct / total
top5_acc = top5_correct / total
print('Top-1 accuracy: {:.2%}'.format(top1_acc))
print('Top-5 accuracy: {:.2%}'.format(top5_acc))

在上面的代码中，我们首先检查是否存在 `val_map.txt` 文件。如果不存在，我们会扫描文件夹中的所有图像文件，打乱它们的顺序，并将它们的文件名和索引写入 `val_map.txt` 文件中。然后，我们定义了用于对图像进行预处理和加载的 PyTorch transforms，并使用它们来实例化 `ImageFolder` 类，该类允许我们轻松地加载整个图像集并将其转换为 PyTorch `Dataset` 对象。最后，我们迭代整个验证集，对每个图像执行前向传递，并计算模型的 top-1 和 top-5 准确度。