理解Haskell的Hindley-Milner类型推导算法详解

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类型推导算法是函数式编程语言中的关键特性,尤其是在 Hindley-Milner 泛型类型推断系统中发挥着重要作用。算法 W,由 Milner 在他的工作中提出,是此类算法中最基础但实用的一种,常被用于诸如 ML 和 Haskell 这类语言的类型检查器中。本篇教程旨在提供一个深入理解类型推导的基础,通过实践操作来学习和掌握。 首先,让我们简要回顾一下类型推导的基本概念。类型推导的目标是在不显式指定类型的上下文中,自动推断出变量或表达式的类型。这对于编写通用代码和避免冗余类型声明至关重要,因为它能提高代码的可读性和维护性。Hindley-Milner 系统通过一种局部化的方法,利用类型环境(包含已知类型的变量)和类型规则(如函数参数与返回类型的匹配)来逐步进行推导。 Algorithm W,也称为 Hindley-Milner 算法的一个变种,其核心步骤如下: 1. **类型环境**:每一步都会维护一个类型环境,它是一个映射,将变量名映射到它们可能的类型。 2. **类型注解**:对于没有明确类型的变量或函数,算法会尝试找到最普遍的类型(即最宽泛的类型)来覆盖所有可能的情况。 3. **类型合成**:当遇到函数调用时,算法会根据函数签名(参数类型和返回类型)以及环境中的类型推断每个参数和结果的类型。 4. **类型传播**:如果函数返回值的类型取决于参数,算法会根据参数的类型更新函数的返回类型。 5. **类型约束解决**:算法会处理可能出现的类型约束冲突,例如函数期望接收特定类型的参数,而实际参数可能有不同的类型。通过递归和回溯,算法会找到满足所有约束的类型组合。 6. **类型一致性检查**:最后,确保推断出的类型在整个程序中是相容的,无类型错误。 这篇教程通过逐步演示 Algorithm W 的实现,帮助读者逐步理解类型推导过程,包括如何处理递归、类型绑定和高级特性。它不仅提供理论背景,还提供了可以直接在 Haskell 环境中交互使用的代码示例,让学习者能够通过实践加深理解。 阅读者可以通过本文献进一步了解更复杂的类型系统,如 rank-N 泛型、递归类型、元类型等,但这篇教程的重点在于基础算法的直观介绍和应用。无论是对类型推导初学者还是想要回顾基础概念的开发者,这篇教程都是一个有价值的学习资源。

详细解释一下这段代码,每一句给出详细注解:def superglue_inference(model, cache, fname1, fname2, image_size): # SuperPoint if 'keypoints' not in cache[fname1][image_size]: with torch.no_grad(): pred = model.superpoint({'image': cache[fname1][image_size]['img']}) cache[fname1][image_size] = {**cache[fname1][image_size], **{'keypoints': torch.stack(pred['keypoints']), 'scores': torch.stack(pred['scores']), 'descriptors': torch.stack(pred['descriptors'])}} if 'keypoints' not in cache[fname2][image_size]: with torch.no_grad(): pred = model.superpoint({'image': cache[fname2][image_size]['img']}) cache[fname2][image_size] = {**cache[fname2][image_size], **{'keypoints': torch.stack(pred['keypoints']), 'scores': torch.stack(pred['scores']), 'descriptors': torch.stack(pred['descriptors'])}} # SuperGlue with torch.no_grad(): data = { 'image0': cache[fname1][image_size]['img'], 'image1': cache[fname2][image_size]['img'], 'keypoints0': cache[fname1][image_size]['keypoints'], 'keypoints1': cache[fname2][image_size]['keypoints'], 'scores0': cache[fname1][image_size]['scores'], 'scores1': cache[fname2][image_size]['scores'], 'descriptors0': cache[fname1][image_size]['descriptors'], 'descriptors1': cache[fname2][image_size]['descriptors'] } pred = model.superglue(data) kpts1, kpts2 = cache[fname1][image_size]['keypoints'][0].cpu().numpy(), cache[fname2][image_size]['keypoints'][0].cpu().numpy() matches = pred['matches0'][0].cpu().numpy() valid_matches = matches > -1 mkpts1 = kpts1[valid_matches].astype(np.float32) mkpts2 = kpts2[matches[valid_matches]].astype(np.float32) return mkpts1, mkpts2

2023-06-09 上传