继承与实现线程接口的区别

在java中,启动线程有两种方法,一种是继承Thread类,第二种是实现Runnable的接口。 继承Thread类如下

class ThreadA extends Thread {
    @Override
    public void run() {
        ......
    }
}

实现接口的方式

class ThreadB implements Runnable {
    @Override
    public void run() {
         ......
    }
}

下面是Thread的run方法的源码.

public void run() {
        if (target != null) {
            target.run();
        }
    }

target是Thread类里面Runnable的成员变量,如下

/* What will be run. */
    private Runnable target;

也就是说,线程在运行run方法的时候,会判断在new 一个Thread的时候,你没有传入Runnable的参数,如果传了,线程直接运行target自己的run方法,这也就说明了,为什么实现Runnable的接口,就必须实现run方法,而继承的线程,就必须自己手写run方法。

这就是通过继承和实现接口来启动线程不同的地方。还有一个需要说明一下,由于JDK1.8引用的Java lambda的新特性,所以还可以通过 Lambda来实现接口方式的线程,代码如下

 new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 100; i++) {
                System.out.println("thread Lambda : " + i);
            }
        }).start();

补充一下,线程里还有一个方法叫

private static synchronized int nextThreadNum() {
        return threadInitNumber++;
    }

这个方法加锁了,是用于给线程起名字,如果你默认不传名字的话,程序会自动给当前线程赋一个默认的名字,名字规则如代码所示

 public Thread() {
        init(null, null, **"Thread-" + nextThreadNum()**, 0);
    }

转载于:https://my.oschina.net/u/1273644/blog/786708

<think>好的,我现在需要帮助用户了解ResNeXt深度学习模型的架构和使用方法。首先,我需要回忆一下ResNeXt的基本概念和它在深度学习领域的地位。ResNeXt是由何凯明团队在2017年提出的,属于ResNet的改进版本,主要引入了“分割-变换-合并”策略和基数(cardinality)的概念,以提高模型的特征表达能力。 接下来,用户提到了引用内容,特别是引用4中的内容,其中详细解释了ResNeXt的结构,特别是分割-变换-合并策略以及分组卷积的应用。我需要结合这些引用信息,确保回答准确并正确引用来源。同时,用户要求回答结构清晰,分步说明,还要生成相关问题。 首先,我应该介绍ResNeXt的核心思想。根据引用4,ResNeXt通过分割输入数据为多个子集,每个子集独立变换后合并,这样可以学习到更多不同的特征。基数作为新的维度,与深度和宽度并列,是模型设计的重要参数。这部分需要详细说明,并引用相关引用。 然后,架构部分需要比较ResNeXt和ResNet的不同。引用2提到ResNet与ResNeXt的结构差异,特别是分组卷积的使用。引用4中的图a和图c说明了结构的变化,即使用分组卷积来替代原来的分割变换步骤,这两者在数学上是等价的,但实现更高效。这部分需要解释清楚,并引用相关引用。 接下来,使用教程部分需要分步骤说明。根据引用3,模型需要在PC或RK3399Pro等硬件上运行推理。可能需要提到如何使用PyTorch或TensorFlow实现ResNeXt模型,并给出代码示例。例如,引用4中的PyTorch实现可能是一个好的参考点。需要确保代码正确,并符合用户提供的格式要求,比如独立代码块使用```python,并正确缩进。 同时,用户要求生成相关问题,我需要考虑用户可能的后续问题,比如ResNeXt与其他模型的对比、优化方法、实际应用案例等。确保问题相关且有针对性,帮助用户进一步探索。 最后,检查所有引用是否正确标注,回答是否符合中文要求,LaTeX格式是否正确。确保没有使用任何用户不可见的格式,所有数学表达式用$...$包裹,独立公式用$$...$$。例如,基数的作用可以表示为$C$,并解释其影响。 可能需要注意的细节包括:ResNeXt中的基数如何影响模型性能,分组卷积的参数设置,以及实际应用中的调参技巧。这些都需要在教程部分详细说明,帮助用户实际应用模型。 总结回答结构:先介绍核心思想,然后详细讲解架构,接着分步骤说明使用教程,最后生成相关问题。确保每个部分都引用正确的来源,并保持语言简洁明了。</think>### ResNeXt深度学习模型详解 #### 一、核心思想 ResNeXt是ResNet的改进版本,核心创新在于**“基数(Cardinality)”**的引入和**“分割-变换-合并”策略**[^4]。 - **基数**:表示并行分支的数量(记为$C$),与网络深度(层数)、宽度(通道数)共同构成模型设计的三个维度。增大基数能更高效地提升模型表达能力[^2]。 - **分割-变换-合并**:将输入特征图分割为$C$个子集,每个子集通过独立的卷积变换(如$3 \times 3$卷积),最后合并结果。该策略通过分组卷积(Group Convolution)高效实现[^4]。 --- #### 二、架构解析 ##### 1. ResNeXt块 vs ResNet块 - **ResNet块**:标准残差块,包含两个$3 \times 3$卷积层。 - **ResNeXt块**:将输入通道分为$C$组,每组进行独立的卷积操作,最后合并输出。 数学表达式为: $$ y = x + \sum_{i=1}^C T_i(x_i) $$ 其中$T_i$为第$i$个分支的变换函数[^4]。 ##### 2. 分组卷积实现 原论文通过分组卷积将分割-变换-合并过程简化为单层操作(如图c所示),计算效率更高但功能等价[^4]。 例如,输入通道为128时,若分组数$C=32$,则每组通道数为$128/32=4$,每组卷积核为$4 \times 3 \times 3$。 --- #### 三、使用教程(以PyTorch为例) ##### 1. 安装依赖 ```python pip install torch torchvision ``` ##### 2. 加载预训练模型 ```python import torch from torchvision.models import resnext50_32x4d model = resnext50_32x4d(pretrained=True) model.eval() # 切换为推理模式 ``` ##### 3. 自定义ResNeXt块 ```python import torch.nn as nn class ResNeXtBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, cardinality=32): super().__init__() group_width = in_channels // cardinality self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=1, bias=False), nn.GroupNorm(cardinality, out_channels), nn.ReLU(), nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, groups=cardinality, bias=False), nn.GroupNorm(cardinality, out_channels), nn.ReLU(), nn.Conv2d(out_channels, out_channels*2, kernel_size=1, stride=1, bias=False) ) self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels*2, kernel_size=1, stride=1, bias=False) ) def forward(self, x): return self.conv(x) + self.shortcut(x) ``` ##### 4. 模型训练(识别示例) ```python # 数据加载与训练代码需根据实际数据集调整 from torch.optim import Adam optimizer = Adam(model.parameters(), lr=0.001) criterion = nn.CrossEntropyLoss() for epoch in range(10): for images, labels in dataloader: outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() ``` --- #### 四、关键优势 1. **更强的特征表达**:基数增加能捕捉更多样化的特征组合[^4]。 2. **计算高效**:分组卷积减少参数量,例如ResNeXt-50比ResNet-50参数更少但精度更高[^2]。 3. **易于扩展**:可通过调整基数$C$灵活平衡模型性能与计算成本[^1]。 ---
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