使用boost::range模块的replaced_if函数进行条件替换的测试程序

最新推荐文章于 2025-11-25 11:31:36 发布

程序编码实践

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文章标签：算法编程

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本文介绍了在C++编程中如何使用Boost库的range模块的replaced_if函数进行条件替换。通过示例程序，展示了如何定义谓词函数isEven，替换向量中满足条件的偶数元素为0，从而简化代码并提高效率。

使用boost::range模块的replaced_if函数进行条件替换的测试程序

在C++编程中，Boost库提供了许多功能强大的模块，其中之一是range模块。range模块提供了一组用于操作和处理迭代器范围的函数和算法。其中之一是replaced_if函数，它允许我们根据指定的条件替换迭代器范围内的元素。在本文中，我们将编写一个测试程序，演示如何使用boost::range模块的replaced_if函数进行条件替换。

首先，我们需要确保已经安装了Boost库，并正确配置了编译环境。然后，我们可以开始编写我们的测试程序。

#include <iostream>
#include <vector>
#

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4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。

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本文聚焦深度优先搜索（DFS）的递归型枚举与回溯剪枝，以枚举子集、组合型枚举、枚举排列、全排列四个洛谷经典例题为切入点，从问题描述、决策树分析、递归函数设计到代码实现逐步拆解。先阐释搜索本质及 DFS 与回溯、剪枝的关联，再通过具体案例讲解回溯的 “恢复现场” 操作与可行性、重复性等剪枝技巧，总结 DFS 递归型枚举 “画决策树 - 设计函数 - 实现回溯 - 添加剪枝” 的通用步骤，帮助读者理解并掌握 DFS 解决枚举类问题的核心方法，为进阶应用奠定基础。

TVMError: [EB4000] Check failed: (entry != replaced_by_buf_map_.end()) is false: Reuse and Replace buf not matched0e7ffbabc859b'

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<think>我们正在解决TVM中的错误：TVMError: EB4000 Check failed: entry != replaced_by_buf_map_.end() Reuse and Replace buf not matched 这个错误通常发生在使用TVM的Tensor Expression（TE）进行张量计算时，尤其是在进行调度优化（如`reorder`、`split`、`tile`等）后尝试构建计算时。错误信息表明，在替换缓冲区映射（`replaced_by_buf_map_`）中找不到某个缓冲区的条目，这可能是由于在调度过程中对缓冲区进行了重用（reuse）或替换（replace）操作，但后续操作中引用了已经被替换的旧缓冲区。可能的原因和解决方法： 1. **缓冲区重用（Buffer Reuse）问题**：当我们使用`cache_read`或`cache_write`创建中间缓冲区时，可能会在后续操作中错误地引用了原始缓冲区而不是新的缓存缓冲区。同样，使用`reuse_buffer`时，如果引用了已经被重用的缓冲区，也会导致错误。 2. **缓冲区替换（Buffer Replacement）问题**：在调度中，我们可能会使用`replace_buffer`来替换一个缓冲区，但之后又引用了被替换的缓冲区。 3. **调度操作的顺序问题**：某些调度操作（如`compute_at`）可能会改变缓冲区的生命周期和作用域，如果操作顺序不当，可能导致缓冲区映射不一致。解决步骤：步骤1：检查调度代码，特别是使用了`cache_read`、`cache_write`、`reuse_buffer`或`replace_buffer`的地方。步骤2：确保在创建了新的缓存缓冲区后，后续操作中引用的是新缓冲区而不是旧缓冲区。步骤3：检查是否有任何操作引用了已经被替换的缓冲区。示例：假设我们有以下TE代码： ```python import tvm from tvm import te n = te.var("n") A = te.placeholder((n,), name="A") B = te.compute((n,), lambda i: A[i] * 2, name="B") s = te.create_schedule(B.op) # 创建一个缓存 AA = s.cache_read(A, "local", [B]) # 然后对B进行分裂 xo, xi = s[B].split(B.op.axis[0], factor=32) # 将缓存计算移动到分裂后的内层 s[AA].compute_at(s[B], xo) # 然后对B的内层循环进行重新排序 s[B].reorder(xi, xo) # 这里可能出错，因为分裂后先得到xo（外层）和xi（内层），通常先排外层再内层，但这里顺序反了，而且可能不是错误原因，仅举例。 # 构建 f = tvm.build(s, [A, B], target="llvm") ``` 上面的代码可能不会直接导致该错误，但类似的操作如果涉及缓冲区的重用和替换，就可能引发问题。如果遇到上述错误，可以尝试以下修改： - 检查是否在调度中正确引用了缓冲区。例如，在`cache_read`后，应该使用`AA`而不是`A`。 - 避免在`replace_buffer`之后继续使用被替换的缓冲区。另外，这个错误可能是TVM的一个bug。可以尝试升级TVM版本，或者检查TVM的GitHub issues中是否有类似问题和解决方案。如果以上方法不能解决，请提供出现错误的代码片段，以便进一步分析。相关问题： 1. TVM中`cache_read`和`cache_write`的作用是什么？ 2. 如何正确使用TVM的`replace_buffer`？ 3. TVM调度优化中常见的错误有哪些？ 4. 如何调试TVM的调度错误？</think>针对TVM中的错误`TVMError: EB4000 Check failed: entry != replaced_by_buf_map_.end() Reuse and Replace buf not matched`，以下是系统分析和解决方案： ### 错误原因分析该错误发生在TVM的**张量表达式调度优化**阶段，核心原因是： 1. **缓冲区替换不匹配**：当使用`reuse_buffer`或`replace_buffer`等调度原语时，TVM内部维护的缓冲区映射表（`replaced_by_buf_map_`）无法找到对应的目标缓冲区条目[^1]。 2. **典型触发场景**： - 对已被重用的缓冲区进行二次替换 - 在`compute_inline`后引用已消除的中间缓冲区 - 跨层级调度时缓冲区生命周期管理错误 $$ \text{错误条件} : \text{entry} \notin \text{replaced\_by\_buf\_map\_} \implies \text{TVMError} $$ ### 解决方案 #### 1. 检查缓冲区替换逻辑 ```python # 错误示例：对已重用的缓冲区AA再次替换 AA = s.cache_read(A, "shared", [B]) s.reuse_buffer(AA, BB) # 第一次重用 s.replace_buffer(AA, CC) # 触发错误：AA已被替换 # 正确做法：直接操作新缓冲区 s.reuse_buffer(AA, BB) ... # 后续仅操作BB ``` #### 2. 验证计算图完整性使用TVM调试工具定位问题缓冲区： ```python from tvm import relay mod = relay.transform.InferType()(mod) # 类型推断 print(mod["main"].astext(show_meta_data=True)) # 打印计算图 ``` 检查是否存在： - 未绑定的`BufferLoad`节点 - 悬空缓冲区引用 - 循环嵌套层级不匹配 #### 3. 升级TVM版本该错误在TVM **0.9+** 版本中已优化： ```bash # 升级命令 pip install --upgrade tvm tvmc ``` #### 4. 最小化复现代码通过逐步注释调度操作定位问题原语： ```python # 1. 仅保留基础计算 s = te.create_schedule(B.op) # 2. 逐行添加调度原语 s[AA].compute_at(s[B], bi) # 逐步启用 # s.replace_buffer(...) # 最后添加 ``` ### 预防措施 1. **缓冲区使用原则**： - 重用后的缓冲区立即弃用旧引用 - 避免跨`compute_inline`边界传递缓冲区 2. **调度顺序规范**： ```mermaid graph LR A[创建调度] --> B[compute_inline] B --> C[cache_read/cache_write] C --> D[reuse_buffer] D --> E[循环变换] ``` 相关问题： 1. TVM中`reuse_buffer`和`replace_buffer`有何区别？ 2. 如何调试TVM张量表达式中的缓冲区生命周期问题？ 3. TVM的`compute_inline`优化可能导致哪些副作用？ 4. 如何通过TVM的IRModule检查缓冲区映射关系？ [^1]: TVM源码分析：`src/tir/transforms/ir_utils.cc`中的`ReplaceBufferMutator`类。