未定义标识符hid_t
时间: 2023-05-25 13:02:14 浏览: 67
A:未定义标识符`hid_t`通常是由于缺少必要的头文件或库文件所导致的。`hid_t`是HDF5库中定义的一种数据类型,因此我们需要包含相应的HDF5头文件和库文件来使用它。可以尝试在代码开头添加以下语句:
```c
#include "hdf5.h"
```
如果仍然出现问题,可能需要将HDF5库文件路径添加到编译器的链接选项中。具体方法可能因操作系统和编译环境而异,可以参考HDF5文档或相关的编译器文档进行设置。
相关问题
hdf5根据hid_t显示对应的数据类型
可以使用HDF5的H5Tget_class函数来获取hid_t对应的数据类型类别,然后根据类别转换成对应的数据类型。
下面是一个示例代码,可以根据输入的hid_t值获取其对应的数据类型:
```c
hid_t tid = H5Dget_type(dset_id);
H5T_class_t t_class = H5Tget_class(tid);
switch (t_class) {
case H5T_INTEGER:
printf("Data type is integer\n");
break;
case H5T_FLOAT:
printf("Data type is float\n");
break;
case H5T_STRING:
printf("Data type is string\n");
break;
// 添加其他数据类型的判断
default:
printf("Unknown data type\n");
break;
}
H5Tclose(tid);
```
在上面的示例代码中,首先通过H5Dget_type函数获取hid_t值,然后使用H5Tget_class函数获取数据类型的类别,最后根据类别输出对应的数据类型。在输出完数据类型后,需要使用H5Tclose函数关闭数据类型句柄,释放资源。
for input_num in range(train_x.shape[0]): input_x = np.zeros(input_kernel) for input_for_hid_num in range(hid_kernel): if(input_for_hid_num == 0): input_x = train_x.iloc[input_num].T else: input_x = np.hstack([input_x, train_x.iloc[input_num].T]) hid_temp = fit_w * input_x hid_result = np.zeros(hid_kernel) for hid_num in range(hid_kernel): hid_result[hid_num] = relu(np.sum(hid_temp[hid_num * input_kernel : (hid_num * input_kernel) + input_kernel]) + fit_wbias[hid_num]) output_temp = fit_v * hid_result data_result[input_num] = np.sum(output_temp + fit_vbias)
这段代码是模型的前向传播过程,用于计算模型对训练集中每个样本的预测结果。具体来说,代码对于每个样本,首先定义一个长度为input_kernel的全0数组input_x,用于存储输入层的值。然后,对于隐层中的每个神经元,将输入层和当前样本的特征进行拼接,得到长度为input_kernel * hid_kernel的hid_temp向量,然后对每个神经元的输入进行Relu激活函数处理,得到长度为hid_kernel的hid_result向量,表示隐层的输出。接着,将hid_result向量和fit_v参数进行矩阵相乘,得到长度为output_kernel的output_temp向量,表示输出层的输入。最后,将output_temp向量加上fit_vbias参数,得到模型对当前样本的预测结果。预测结果保存在data_result数组中。这个过程将对训练集中每个样本都进行一次,从而得到模型在训练集上的预测结果。