static Name & runtime value

本文深入解析类C与类D中的sum函数,详细解释了默认参数值如何影响函数调用结果,通过实例展示了不同继承关系下方法重写的影响。

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class C {
  def sum(x: Int = 1, y: Int = 2): Int = {
    x + y
  }
}
class D extends C {
  override def sum(y: Int = 3, x: Int = 4): Int = {
    super.sum(x, y)
  }

}



  val d: D = new D
  val c: C = d

c.sum(x==0)的意思是C中sum的定义,x是第一个参数,所以第一个参数为0,而第二个参数的默认值为D也就运行期对象那个new出来的D的默认值,所以是4.

就是把0,4传给了D中的sum,结果为4.

d.sum(x==0)的意思是D中sum的定义,x是第二个参数,而第一个参数是new D的y的默认值,也就是把3,0传给了D的sum,所以返回值是3.

### C# 中集成 ONNX Runtime 的方法 在 C# 项目中使用 ONNX Runtime 进行模型推理,首先需要通过 NuGet 包管理器安装 ONNX Runtime。可以使用以下命令来安装: ```powershell Install-Package Microsoft.ML.OnnxRuntime ``` 该命令将下载并配置适用于 .NET 环境的 ONNX Runtime 库,使其能够在 Windows、Linux 或 macOS 平台上运行[^1]。 ### 加载 ONNX 模型并执行推理 安装完成后,在 C# 代码中可以通过 `InferenceSession` 类加载 ONNX 模型,并对输入数据进行推理计算。以下是一个完整的示例,展示如何加载模型并执行推理: ```csharp using System; using Microsoft.ML.OnnxRuntime; using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors; class Program { static void Main() { // 创建推理会话 using var session = new InferenceSession("path_to_model.onnx"); // 准备输入数据 (例如:1x3x224x224 的随机浮点数) var inputTensor = new DenseTensor<float>(new[] { 1, 3, 224, 224 }); var rand = new Random(); for (int i = 0; i < inputTensor.Length; i++) { inputTensor.SetValue(i, (float)rand.NextDouble()); } // 构建输入名称与张量的映射 var inputs = new[] { NamedOnnxValue.CreateFromTensor("input_name", inputTensor) }; // 执行推理 using var results = session.Run(inputs); // 输出结果 foreach (var result in results) { Console.WriteLine(result.Name); var tensor = result.AsTensor<float>(); foreach (var value in tensor) { Console.Write(value + " "); } Console.WriteLine(); } } } ``` 上述代码演示了从模型加载到推理输出的完整流程,包括输入张量的构造和输出结果的解析[^1]。 ### 配置 ONNX Runtime 的日志系统 为了调试模型推理过程中的潜在问题,ONNX Runtime 提供了详细的日志功能。在 C# 中可以通过设置环境变量或编程方式启用日志记录。例如,设置环境变量以启用详细日志输出: ```bash ORT_LOG_LEVEL=VERBOSE ``` 此外,还可以通过 `SessionOptions` 来配置日志级别,实现更精细的日志控制[^2]。 ### 利用 ONNX Runtime Extensions 增强模型能力 ONNX Runtime Extensions 允许开发者在现有 ONNX 模型的基础上添加自定义操作符或预处理/后处理逻辑。对于 C# 开发者而言,虽然主要支持语言为 Python,但可以通过扩展机制与 ONNX 模型交互,从而增强模型的功能[^3]。 ### 性能优化建议 为了提升 ONNX Runtime 在 C# 项目中的推理性能,可以采取以下策略: - 使用 GPU 加速(如支持 CUDA 的硬件)并通过安装 `Microsoft.ML.OnnxRuntime.Gpu` 包启用。 - 启用模型优化,例如使用 ONNX Runtime 自带的图优化工具减少冗余计算。 - 调整线程数量以匹配目标设备的 CPU 核心数,从而提高并发推理效率[^4]。 ---
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