数组对象编译时长度特化问题的解决方法

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0 下载量 37 浏览量 更新于2024-11-02 收藏 4KB RAR 举报
资源摘要信息:"scalar_minus_complex.rar_objects" 知识点1:标题解析与Rar文件格式 标题"scalar_minus_complex.rar_objects"暗示了此压缩包可能包含与Rar文件格式相关的对象。RAR是一种常用于文件压缩的格式,它支持高压缩比和错误恢复记录,能够打包多个文件到一个压缩包中。文件扩展名通常为".rar"。在本次的标题中,"scalar_minus_complex"可能代表了某些特定的文件或内容,例如可能与数学、编程中的标量与复数的运算相关,或者是某种算法或项目的名字。 知识点2:描述解析与C++模板特化 描述"DR 740 - omit specialization for array objects with a compile time length Specialization, default_delete." 指向的是C++编程语言中的一个特定问题,DR 740可能是一个文档编号或问题跟踪编号。在C++中,"specialization"指的是针对模板的特定实例化。模板可以被特化以适应不同的数据类型或场景,而"compile time length"意味着数组对象的大小在编译时已知。"default_delete"是指std::default_delete模板类,它是std::unique_ptr智能指针的默认删除器。这段描述可能是在讨论关于在编译时已知数组长度的对象,在进行模板特化时的一个最佳实践或者已知问题。 知识点3:标签解释与对象(Objects) 标签"objects"在此处可能意味着文件内容涉及C++中的对象概念,对象是面向对象编程(OOP)中的核心概念。C++作为一种支持面向对象编程的语言,其中的对象是对数据和操作数据的方法的封装。文件名中的"unique_ptr"和"unique.pass.c"暗示了这些文件可能与C++中的std::unique_ptr智能指针有关,这是一类用于管理动态分配的对象,以防止内存泄漏的资源管理类。 知识点4:压缩包子文件的文件名称列表分析 - "unique_ptr.c":很可能是包含有关std::unique_ptr模板类的C语言代码文件。尽管std::unique_ptr是C++中的一个特性,但此文件的命名暗示着C语言风格的代码,或者是在C++环境下模拟C语言的行为。 - "unique.pass.c":这个文件名可能表明它是一个测试案例(passing case),用于验证std::unique_ptr相关功能的正确实现。"pass"通常在测试中意味着测试案例通过,表示特定的功能或行为按预期工作。 - "scalar_minus_complex.pass.c":这个文件名可能与数学运算、算法实现或某些特定于标量与复数计算的测试案例有关。它可能展示了如何对标量和复数进行运算,并通过了测试。 知识点总结:在C++编程中,模板特化是提高代码效率和适应性的重要工具,特别是在处理具有编译时已知大小的数组对象时。std::unique_ptr作为C++11标准库中的智能指针,它负责自动释放动态分配的对象,有助于管理资源,防止内存泄漏。同时,"scalar_minus_complex"可能关联到与数学相关的算法实现或测试案例,这涉及到对基本数值类型和复数类型进行运算的场景。这个压缩包中可能包含的文件,为我们提供了一系列涉及C++模板特化、智能指针的使用、以及可能的数学算法测试或实现的实例代码。
2023-05-30 上传
2023-06-01 上传

def train_step(real_ecg, dim): noise = tf.random.normal(dim) for i in range(disc_steps): with tf.GradientTape() as disc_tape: generated_ecg = generator(noise, training=True) real_output = discriminator(real_ecg, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output) gradients_of_discriminator = disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator.trainable_variables) discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables)) ### for tensorboard ### disc_losses.update_state(disc_loss) fake_disc_accuracy.update_state(tf.zeros_like(fake_output), fake_output) real_disc_accuracy.update_state(tf.ones_like(real_output), real_output) ####################### with tf.GradientTape() as gen_tape: generated_ecg = generator(noise, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) gen_loss = generator_loss(fake_output) gradients_of_generator = gen_tape.gradient(gen_loss, generator.trainable_variables) generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables)) ### for tensorboard ### gen_losses.update_state(gen_loss) ####################### def train(dataset, epochs, dim): for epoch in tqdm(range(epochs)): for batch in dataset: train_step(batch, dim) disc_losses_list.append(disc_losses.result().numpy()) gen_losses_list.append(gen_losses.result().numpy()) fake_disc_accuracy_list.append(fake_disc_accuracy.result().numpy()) real_disc_accuracy_list.append(real_disc_accuracy.result().numpy()) ### for tensorboard ### # with disc_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', disc_losses.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('fake_accuracy', fake_disc_accuracy.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('real_accuracy', real_disc_accuracy.result(), step=epoch) # with gen_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', gen_losses.result(), step=epoch) disc_losses.reset_states() gen_losses.reset_states() fake_disc_accuracy.reset_states() real_disc_accuracy.reset_states() ####################### # Save the model every 5 epochs # if (epoch + 1) % 5 == 0: # generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False) # checkpoint.save(file_prefix = checkpoint_prefix) # Generate after the final epoch display.clear_output(wait=True) generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False)

2023-06-08 上传