2021.11.7，内容:位运算符

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本文详细介绍了Java中位运算符的操作原理，通过实例展示了如何使用位与(&), 或(|), 异或(^), 取反(~)等运算符处理整数变量A(60)和B(13)的二进制表示，帮助读者理解位运算在实际编程中的应用。

Java定义了位运算符，应用于整数类型(int)，长整型(long)，短整型(short)，字符型(char)，和字节型(byte)等类型。

位运算符作用在所有的位上，并且按位运算。假设a = 60，b = 13;它们的二进制格式表示将如下

A = 0011 1100
B = 0000 1101

A&b = 0000 1100
A | B = 0011 1101
A ^ B = 0011 0001
~A= 1100 0011
整数变量A的值为60和变量B的值为13

PyCharm 2021.2现已发布：支持Python 3.10 |附下载
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JetBrain技术交流群现已开通，QQ搜索群号“786598704”或即可加入 此版本附带 Python 3.10 支持、浏览器 HTML 预览自动重新加载等！ 在开始概述PyCharm 2021.2的主要功能之前，一些重要信息您可以了解一下。 从此版本开始，您可以享受完全本地化的中文、韩文或日文UI。本地化可作为非捆绑语言包插件使用，可以轻松安装在您的 IDE 中。 其次，请注意jetbrains官方计划终止对几个软件包的支持。即用于 mako、buildout、web2py。从 Py...
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"JavaLearning：Java学习笔记与练习代码，2021.01.24" 是一个专门针对Java初学者或进阶者的学习资源，包含了丰富的理论知识和实践代码。这个压缩包可能包含了一系列的文档、笔记和源码，帮助用户深入理解和掌握Java...
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jdk6中： 将这个字符串常量池尝试放入字符串常量池。 如果常量池中有，则不会方法。返回已有的常量池中对象的地址； 如果没有，会把此对象复制一份，放入串池，并返回串池中的对象地址； jdk7中： 将这个字符串常量池尝试放入字符串常量池。 如果常量池中有，并不会放入。返回已有的常量池中的对象的地址； 如果没有，会把对象的引用地址复制一份，放入常量池，并返回常量池中的引用地址； ...
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（1）. 可以定义抽象方法 （2） 也可以定义非抽象方法（拥有方法体的方法） （3）. 当然也可以定义属性 （4） 抽象类也是类，所有也拥有构造方法 描述： 1）. 没有方法体的方法必须定义为“抽象方法”。抽象方法使用abstract关键字修饰 2）. 拥有抽象方法的类，必须被定义“抽象类” 3）. 不能实例化抽象类的对象 4）. 子类要new对象的话，那就必须实现父类的所有抽象方法 5）. 抽象创建对象？抽象类中的抽象方法，缺少方法体，
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final顾名思义是最终的意思，他修饰变量意味着这个变量的值不能再更改。一个即是static又是final的常量会占据一段不能改变的内存空间。对于这样的常量，我们的命名规范是约定俗成的大写字母加下划线，如下： private static final int TEST_FINAL = 1; 在修饰引用变量的时候，这个值是指的其引用不变，但引用的对象的内容是可变的。而在修饰基本变量如int时，则意味着这个基本类型的值不能改变。值得注意的是,final在修饰String类的对象时，其值和修饰基本变量类型是一样不
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执行效率关乎程序好坏，执行效率好的程序运行效率快，那么String、StringBuffer、 StringBuilder那个最快呢。 在这三者中 String执行效率是最慢的，StringBuffer执行效率差别不大，但是StringBuilder最快但是StringBuilder是非线性安全。 比较： StringBuilder > StringBuffer > String 总结： 1.如果操作少量数据 —用String 2.单线程操作字符串缓存区下操作数据—用StringBuilder
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资源池不仅仅是在java当中存在的概念，在软件世界里也是广泛应用的一个东西。 我们非常常见的资源池有： 数据库连接池 web容器中的线程池 web容器中的request,response对象池 使用资源池的原因和好处大致是相似的。无外乎创建关闭维护每一个资源是比较耗费成本的。因此我们可以维护一定数量的资源，来寻求一个效率上的平衡。 资源池引入的目的:提高性能 资源池运作机制：由资源池管理器提供一定数目的目标资源，当有请求该资源时，资源池分配给一个，然后给该资源标识为忙，   
torch.onnx.errors.SymbolicValueError: Failed to export a node '%117 : Long(requires_grad=0, device=cpu) = onnx::Mul(%116, %h), scope: vbm.models._base_.neckes.dome_neck.WindowProcessor:: # /home/wuxiaobin/mycode/10-frame/vbm/local/../vbm/models/_base_/neckes/dome_neck.py:733:0 ' (in list node %128 : int[] = prim::ListConstruct(%117, %121), scope: vbm.models._base_.neckes.dome_neck.WindowProcessor:: ) because it is not constant. Please try to make things (e.g. kernel sizes) static if possible.
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09-24
<think> 我们正在处理一个关于PyTorch模型导出到ONNX时遇到的错误。错误信息是`torch.onnx.errors.SymbolicValueError: Failed to export a node`，提示节点不是常量，需要使相关内容（如内核大小）保持静态。 关键点：错误通常发生在模型包含动态操作时，而ONNX要求某些参数（如卷积核的大小）是静态的（即固定值，而不是运行时计算的变量）。 解决思路： 1. 确定错误发生的具体位置（哪个节点/操作）。 2. 确保该操作的所有静态参数（如卷积核的尺寸、步长等）在导出时是常量（即不是由模型计算出来的，而是固定的）。 3. 可能需要将模型中的动态计算部分固定化，或者使用其他方法绕过动态性。 常见原因： - 模型中有一些操作（如reshape）使用了从输入张量中推导出的尺寸（例如，使用`tensor.size(0)`作为reshape的一个维度）。在导出时，这些尺寸可能被当作变量，而ONNX要求某些操作的参数必须是常量。 - 模型使用了控制流（如if语句），导致动态图结构。 解决方法： 方法1：跟踪模型，确定哪个操作导致了错误。错误信息通常会指出具体的节点（操作）和输入参数。可以尝试以下步骤： - 使用`torch.onnx.export`的`verbose=True`参数，查看更详细的导出过程。 - 仔细检查错误堆栈，找到模型中对应的代码位置。 方法2：确保所有在导出时需要的参数都是常量。例如，卷积核的大小应该是固定的整数，而不是张量或变量。 方法3：如果错误发生在reshape或view操作，尝试使用固定尺寸代替动态计算的尺寸。但是注意，这可能会影响模型灵活性。另一种方法是使用`torch.onnx.operators`中的`reshape_from_tensor_shape`或类似函数（但需注意版本兼容性）。 方法4：如果模型中有条件语句，尝试重写模型以避免动态控制流，或者使用ONNX支持的运算符（如`torch.where`）来替代。 方法5：对于某些操作，可以通过设置`dynamic_axes`参数来允许某些维度是动态的，但是错误提示要求静态化的参数通常不支持动态（比如卷积核大小）。所以这个方法可能不适用，但可以尝试。 方法6：使用PyTorch的`jit.trace`来追踪模型，然后再导出。有时静态追踪可以避免动态性。 方法7：更新PyTorch和ONNX相关库，因为新版本可能已经修复了该问题。 具体步骤建议： 1. 首先，检查错误信息中提到的节点对应的模型代码。 2. 将模型中所有可能动态的参数（如卷积核大小）用固定值代替（如果它们确实是固定的，但可能被表示为变量）。 3. 如果使用了`view`或`reshape`，并且使用了`tensor.size()`的结果，考虑将动态尺寸通过输入参数传入（在导出时提供固定形状的输入），或者将动态尺寸改为常量（如果可行）。 示例： 假设模型中有如下代码： x = x.view(x.size(0), -1) 在导出时，可能因为`x.size(0)`是动态的而出现问题。解决方案之一是将这个操作改写为使用固定尺寸（如果已知），或者使用一个常量（如果batch size是固定的）。如果batch size是动态的，可以在导出时通过`dynamic_axes`指定batch维度为动态，但ONNX可能仍然要求其他维度是静态的。对于这种情况，可以尝试： x = x.reshape(-1, ...) # 但这样可能不够，需要更具体的处理 实际上，PyTorch在导出ONNX时，对于reshape操作，如果第二个维度是固定的，那么第一个维度可以是动态的（通过-1表示）。但是，如果多个维度都是动态的，ONNX不支持。所以需要确保除了一个维度外，其他都是固定的。 另一个常见的解决方案是使用“输入输出形状推断”函数，但ONNX导出需要能够推断出张量的形状。 如果上述方法无法解决，可能需要修改模型结构以避免动态操作。 由于没有具体的模型代码，这里只能提供一般性建议。 生成相关问题： §§相关问题§§ 1. 如何确定PyTorch模型导出到ONNX时出错的具体节点位置？ 2. 在导出ONNX模型时，如何处理动态的reshape操作？ 3. 除了内核大小，还有哪些参数在导出ONNX时需要保持静态？ 4. 如何设置`torch.onnx.export`的`dynamic_axes`参数？ 5. 如何更新PyTorch和ONNX相关库以修复导出错误？ </think> 针对 `torch.onnx.errors.SymbolicValueError` 错误（节点因非常量无法导出），以下是系统化的解决方案： ### 错误原因深度解析 1. **动态操作冲突** ONNX 要求模型中的 **权重参数**（如卷积核大小、步长）和 **张量维度**（如 reshape 的维度值）必须是**编译期常量**。若这些值由模型运行时计算得出（如通过 `.size()` 获取），会触发该错误[^1]。 2. **典型场景** ```python # 错误示例：动态维度（会触发错误） x = x.view(x.size(0), -1) # x.size(0) 是运行时值 # 错误示例：动态卷积参数 kernel = torch.randint(3, 5, (1,)) # 卷积核大小动态生成 conv = nn.Conv2d(3, 16, kernel.item()) ``` --- ### 解决方法与代码示例 #### ✅ 方法1：静态化张量维度（固定维度值） ```python # 修改前（动态 - 错误） def forward(self, x): batch_size = x.size(0) # 运行时值 return x.view(batch_size, -1) # 修改后（静态化 - 正确） def forward(self, x): return x.view(-1, 512) # 用固定值替代动态计算 ``` #### ✅ 方法2：常量替代动态参数 ```python # 修改前（错误） kernel_size = model.calculate_kernel() # 动态计算值 self.conv = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size) # 修改后（正确） KERNEL_SIZE = 3 # 改为常量 self.conv = nn.Conv2d(16, 32, KERNEL_SIZE) ``` #### ✅ 方法3：导出时固定动态轴 通过 `dynamic_axes` 显式声明动态维度（仅允许输入/输出）： ```python torch.onnx.export( model, dummy_input, "model.onnx", # 声明第0维（batch）为动态，其他维度静态 dynamic_axes={"input": {0: "batch"}, "output": {0: "batch"}}, opset_version=14 # 推荐 >= 11 ) ``` #### ✅ 方法4：符号化重写（高级） 对于复杂动态操作（如自适应池化），需自定义符号函数： ```python from torch.onnx.symbolic_helper import parse_args @parse_args("v", "is") def symbolic_adaptive_pool(g, input, output_size): return g.op("AdaptiveAvgPool", input, output_size) # 注册自定义符号 torch.onnx.register_custom_op_symbolic( "aten::adaptive_avg_pool2d", symbolic_adaptive_pool, opset_version=14 ) ``` --- ### 排查流程 1. **定位错误节点** 启用详细日志确定故障层： ```python torch.onnx.export(..., verbose=True) # 查看报错节点名称 ``` 2. **检查动态操作** 排查以下操作： - `tensor.size()` / `tensor.shape` 获取维度 - 由模型生成的参数（如通过小型网络预测的卷积核） - 条件分支（if-else）中的张量操作 3. **验证静态化** 导出前添加检查： ```python for param in model.parameters(): assert not param.requires_grad, "所有参数需在导出期固定" ``` --- ### 注意事项 1. **ONNX 算子集版本** 使用较高版本（推荐 `opset_version>=13`）支持更多动态操作。可通过 `pip install onnx>=1.10.0` 更新。 2. **PyTorch 版本兼容性** 确认 PyTorch ≥ 1.8.0（2021年后版本对动态性支持显著改进）。 3. **备用方案** 若无法静态化，考虑： - 使用 TensorRT 部署（支持部分动态算子） - 将动态计算移出模型（在预处理/后处理中实现） > **关键原则**：任何影响权重或张量结构的数值必须在模型编译期确定[^2]。
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