Groovy探索之Delegate模式 二

本文介绍如何使用Groovy的DelegatingMetaClass类来扩展已有类的功能,通过实例展示了如何给类动态添加方法。

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                          Groovy 探索之Delegate模式
 
鉴于Delegate模式在现在的编程中越来越重要,Groovy语言为它提供了一个帮助类来帮助我们创建委派类,这就是 DelegatingMetaClass 类。使用 DelegatingMetaClass 类,可以使得我们更加简单的实现 Delegate 模式。下面就来看看 DelegatingMetaClass 类是如何帮助我们实现 Delegate 模式的。
还是接着上一篇的例子来说吧。我们已经有了一个Foo类,如下:
class Foo {
   
    def test ()
    {
       println 'have a test'
    }
   
    def foo()
    {
       println 'foo...'
    }
 
 
 
}
现在,我们要在该类的基础上新增一个“ testAgain ”方法。我们使用“ DelegatingMetaClass ”类来实现这个功能,我们创建一个类来继承它,如下:
 
import org.codehaus.groovy.runtime.InvokerHelper
 
class FooDelegateingMetaClass extends groovy.lang.DelegatingMetaClass{
   
    FooDelegateingMetaClass( final Class aclass)
    {
        super (aclass);
        initialize()
    }
   
    public Object invokeMethod(Object a_object, String a_methodName, Object[] a_arguments)
    {
       if (a_methodName == 'testAgain' )
       {
           println 'test again'
           return ''
       }
       else
       {
        super .invokeMethod(a_object, a_methodName, a_arguments)
       }
    }
}
 
可以看到,这个类的实现非常的简单。一共只有两个方法:一个构造器,一个“ invokeMethod”方法。
构造器的实现都是一样的:一是把构造器的final Class对象传给父类(即“ DelegatingMetaClass”)构造器;接着调用初始化方法,即“ initialize”。
invokeMethod”方法的实现思想是把扩展的方法留给自己实现,把旧的方法交给父类对象实现,即完成了委派动作。
下面来测试我们刚刚生成的委派类:
     
      def myMetaClass = new FooDelegateingMetaClass(Foo. class )
      def invoker = InvokerHelper.instance
      invoker.metaRegistry.setMetaClass(Foo. class , myMetaClass)
     
      def foo = new Foo()
     foo. test ()
     foo.foo()
 foo.testAgain()
 
FooDelegateingMetaClass”类的构造器参数是指动作(如“test”和“foo”)要委派到的目的类,在我们的例子中是“Foo”类。
而第三行“ invoker.metaRegistry.setMetaClass(Foo. class , myMetaClass)”则是指委派动作的类,在我们的例子中也是“Foo”类。
有关metaClass的一些知识,我们将单独提出来阐述,这里就不再说明。
运行上面的测试代码,可以得到如下的结果:
have a test
foo...
test again
 
上面演示了在运行期内给一个类扩展功能的方法。比如,我们想给 String 类增加“ testAgain ”,也可以使用上面的“ FooDelegateingMetaClass ”类,代码如下:
      def myMetaClass = new FooDelegateingMetaClass(String. class )
      def invoker = InvokerHelper.instance
      invoker.metaRegistry.setMetaClass(String. class , myMetaClass)
     
      def str = "ok"
     str.testAgain()
  println str
 
运行结果为:
test again
ok
 
到了这里,你可能要问了,我有一个 Foo4 类,想继承 Foo 类的方法,能够使用上面的“ FooDelegateingMetaClass ”类吗?
比如有 Foo4 类如下:
 
class Foo4 {
 
 
 
}
 
当然可以,我们只需要把“ invoker.metaRegistry.setMetaClass(Foo. class , myMetaClass) ”中的委派动作的类改为 Foo4 类即可,如下:
      def myMetaClass = new FooDelegateingMetaClass(Foo. class )
      def invoker = InvokerHelper.instance
      invoker.metaRegistry.setMetaClass(Foo4. class , myMetaClass)
     
      def foo = new Foo4()
       foo. test ()
       foo.foo()
    foo.testAgain()
 
 
运行看看:
have a test
foo...
test again
 
可以看出, DelegatingMetaClass 类可以将一系列有着相同委派目的的类的委派做了实实在在的简化,使得我们可以使用一个委派中间类,可以做完所有类的委派。在这里有一个实例,我们将在下一篇中谈到。
<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何使用TensorFlow Lite的GPU代理功能。首先,我应该回忆一下用户提供的引用内容,看看有哪些相关的信息可以利用。 根据引用[4],用户提到了在Android中使用AAR包集成GPU Delegate的具体步骤,包括Gradle配置和Java初始化代码。这可能适用于Android开发者。而引用[5]则提到了在Flutter中使用tflite_flutter插件,支持Android的GPU Delegate和iOS的Metal Delegate,这可能对跨平台开发者有帮助。引用[3]则涉及Raspberry Pi、Jetson Nano等设备上的GPU加速,可能适用于嵌入式系统或边缘设备的应用。 接下来,我需要整理使用GPU Delegate的一般步骤,可能分为不同平台,比如Android、iOS、Flutter以及嵌入式设备。同时,需要注意不同平台的配置方法和代码示例。例如,在Android中需要添加AAR依赖,初始化时创建GpuDelegate并添加到Interpreter.Options中;在iOS的C++代码中,可能需要使用TFLGpuDelegateCreate函数。对于Flutter,使用tflite_flutter插件,通过Dart API调用GPU支持。 另外,用户可能需要了解如何检查GPU Delegate是否可用,以及如何处理不支持的模型的情况。引用[2]提到并非所有模型都能转换,需要检查Ops兼容性,这一点很重要,应该提醒用户注意模型兼容性问题。 性能优化方面,引用[3]提到了GPU加速的优势,可能可以建议用户合理使用Delegate并监控性能。同时,错误处理部分,需要指导用户如何捕获初始化失败的情况,比如在Android中检查Delegate是否成功创建。 最后,生成相关问题,可能需要覆盖不同平台的使用、兼容性问题、性能优化、错误处理等,帮助用户进一步探索。</think>### TensorFlow Lite GPU Delegate 使用指南 TensorFlow Lite 的 GPU Delegate 可通过调用移动设备的 GPU 提升模型推理速度,特别适合计算密集型任务。以下是具体使用步骤: --- #### 一、Android 平台集成(Java/Kotlin) 1. **添加依赖** 在 `build.gradle` 中引入包含 GPU 支持的 TensorFlow Lite AAR: ```groovy dependencies { implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-gpu:2.10.0' // 版本需匹配 TFLite 核心库 } ``` 2. **初始化 GPU Delegate** ```java // 创建 GPU Delegate 实例 GpuDelegate delegate = new GpuDelegate(); Interpreter.Options options = new Interpreter.Options().addDelegate(delegate); // 加载模型并初始化解释器 Interpreter interpreter = new Interpreter(modelBuffer, options); // 推理完成后释放资源 delegate.close(); ``` 若设备不支持 GPU Delegate,会回退到 CPU 执行[^4]。 --- #### 、iOS 平台集成(C++/Swift) 1. **C++ 代码示例** ```cpp #include "tensorflow/lite/delegates/gpu/metal_delegate.h" // 创建 GPU Delegate TFLGpuDelegateOptions options = TFLGpuDelegateOptionsDefault(); TfLiteDelegate* delegate = TFLGpuDelegateCreate(&options); // 绑定到解释器 InterpreterBuilder(model, resolver)(&interpreter); interpreter->ModifyGraphWithDelegate(delegate); // 释放资源 TFLGpuDelegateDelete(delegate); ``` 2. **Swift 集成(通过 Metal Delegate)** 使用 `MetalDelegate` 类,配置方式与 Android 类似,需在 Xcode 中启用 Metal 框架[^5]。 --- #### 三、Flutter 跨平台集成 通过 `tflite_flutter` 插件实现: 1. **添加插件依赖** ```yaml dependencies: tflite_flutter: ^0.10.0 tflite_flutter_helper: ^0.5.0 ``` 2. **启用 GPU 加速** ```dart import 'package:tflite_flutter/tflite_flutter.dart'; final gpuDelegate = GpuDelegateV2(); var interpreterOptions = InterpreterOptions() ..addDelegate(gpuDelegate); final interpreter = await Interpreter.fromAsset('model.tflite', options: interpreterOptions); ``` iOS 会自动使用 Metal Delegate,Android 使用 GPU Delegate[^5]。 --- #### 四、模型兼容性检查 1. **确认算子支持** 使用 `tools/check_ops_for_delegate.py` 工具检查模型是否兼容 GPU Delegate: ```bash python check_ops_for_delegate.py --delegate_type "GPU" model.tflite ``` 若存在不支持的算子,需修改模型结构或回退到混合执行模式[^2]。 --- #### 五、性能优化建议 1. **输入/输出内存优化** 使用 `ByteBuffer` 直接读写张量数据,减少内存拷贝开销。 2. **量化模型适配** GPU Delegate 支持部分量化模型(如 INT8),可进一步压缩推理时间。 3. **监控推理耗时** 通过 `System.nanoTime()` 或 iOS 的 `CACurrentMediaTime()` 记录推理时间,调整批次大小优化吞吐量。 --- #### 六、常见错误处理 - **Delegate 初始化失败**:检查设备 GPU 驱动支持(如 OpenGL ES 3.1+ 或 Vulkan)。 - **模型加载错误**:确认模型是否包含 GPU 不支持的算子(如 `TFLite_Detection_PostProcess`)。 ---
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