CentOS7安装gcc-5.4.0

本文详细介绍了如何从源码安装GCC 5.4.0版本,包括依赖项下载、编译参数设置、动态库替换及软链接重建等步骤,确保新版本GCC在系统中正确运行。

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安装gcc

yum install gcc -y

安装g++

yum install gcc-c++ -y

下载gcc-5.4.0安装包。

wget http://ftp.tsukuba.wide.ad.jp/software/gcc/releases/gcc-5.4.0/gcc-5.4.0.tar.bz2

解压

tar -xvf gcc-5.4.0.tar.bz2

下载编译依赖项

cd gcc-5.4.0
./contrib/download_prerequisites

建立编译输出目录

mkdir build

生成Makefile文件

../configure -prefix=/usr/local --enable-checking=release --enable-languages=c,c++ --disable-multilib

开始编译

make(不建议使用make -j)

安装

make install

将gcc老版本的动态库替换成新的

find / -name "libstdc++.so*"


高亮部分,是新版的动态库。

重建软链接

cp /gcc-5.4.0/build/stage1-x86_64-unknown-linux-gnu/libstdc++-v3/src/.libs/libstdc++.so.6.0.21 /usr/lib64
rm -rf libstdc++.so.6
ln -s libstdc++.so.6.0.21 libstdc++.so.6

重启。

### Swin Transformer 论文精读:Hierarchical Vision Transformer Using Shifted Windows Swin Transformer 是一种基于视觉的分层 Transformer 模型,其核心创新在于通过 **Shifted Window-based Self-Attention** 实现了线性计算复杂度,同时能够生成多尺度特征表示。这种方法在图像分类、目标检测和语义分割等任务中取得了显著的性能提升 [^2]。 #### 核心架构概述 Swin Transformer 的整体结构分为多个阶段(Stage),每个阶段包含多个 Swin Transformer Block。这些块使用 **窗口化自注意力机制** 和 **移位窗口策略** 来实现高效计算并捕捉长距离依赖关系。 - **分层特征提取** 类似于传统卷积神经网络(如 ResNet),Swin Transformer 采用分层设计来逐步降低空间分辨率并增加通道维度。这种设计允许模型从局部到全局地构建特征表示。 - **窗口划分与移位窗口机制** 在每个 Swin Transformer Block 中,输入特征图被划分为不重叠的窗口,并在这些窗口内执行自注意力计算。为了增强跨窗口的信息交互,在下一个 Block 中对窗口进行移位操作(Shifted Windows)。这种方式既减少了计算量,又保持了模型对全局信息的感知能力 [^1]。 ```python # 窗口划分伪代码示例 def window_partition(x, window_size): B, H, W, C = x.shape # 将图像划分为多个窗口 x = tf.reshape(x, shape=[B, H // window_size, window_size, W // window_size, window_size, C]) windows = tf.transpose(x, perm=[0, 1, 3, 2, 4, 5]) return tf.reshape(windows, shape=[-1, window_size, window_size, C]) # 移位窗口伪代码 def shifted_window_attention(x, window_size, shift_size): B, H, W, C = x.shape # 对特征图进行滚动操作以实现窗口移位 x = tf.roll(x, shift=(-shift_size, -shift_size), axis=(1, 2)) return window_partition(x, window_size) ``` #### 自注意力机制优化 传统的 Vision TransformerViT)在整个图像上应用自注意力机制,导致计算复杂度为 $O(n^2)$,其中 $n$ 是图像块的数量。而 Swin Transformer 通过将注意力限制在局部窗口内,将复杂度降低到 $O(n)$,使其适用于高分辨率图像处理 [^4]。 此外,移位窗口机制确保了相邻窗口之间的信息流动,从而避免了局部注意力带来的信息隔离问题。这种设计使得 Swin Transformer 能够在保持计算效率的同时实现全局建模能力。 #### 实验结果与性能优势 Swin Transformer 在多个视觉任务中表现出色: - **ImageNet 分类任务**:Swin-Tiny、Swin-Small、Swin-Base 和 Swin-Large 四种变体均在 ImageNet-1K 上实现了优于其他 Transformer 主干网络的 Top-1 准确率。 - **COCO 目标检测**:在 COCO 数据集上,Swin Transformer 在 Faster R-CNN 框架下达到了 SOTA 性能,mAP 超过之前的最佳方法。 - **ADE20K 语义分割**:在 ADE20K 数据集上,Swin Transformer 作为编码器也取得了领先的 mIoU 指标 [^2]。 #### 消融实验分析 论文还进行了详细的消融研究,验证了以下几个关键组件的有效性: - **窗口大小的影响**:较大的窗口有助于捕捉更广泛的上下文,但会增加计算开销。 - **移位窗口的重要性**:实验证明,移位机制可以显著提升模型性能,尤其是在长距离依赖任务中。 - **不同层级的设计**:通过对比不同层级深度和通道配置,论文展示了如何平衡精度与效率 [^3]。 ---
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