关于模版函数的全特化

模版/模版函数的全特化/偏特化与类型萃取技术 辨析模版/模版函数的全特化/偏特化与类型萃取技术 阅读详情

在类中有一个模版函数,只有一个参数类型,对其进行特化时遇到了一点小麻烦,为了能够帮助更多人解决问题以及作为自己的学习笔记,把解决的整个过程记录下来。


  object.h

class CObject
{
public:
   template <class T>
   int func()
   {
      return sizeof(T);
   }

   //假设对于int类型func函数要返回常数100
   template <>
   int func<int>()
   {
      return 100;
   }
};
上述代码中g++中编译会有错误,提示特化函数定义的域有问题,不知道g++如何考虑,为什么不允许这样做!

在网上搜索了一下,有些人这样解决:

class CObject
{
public:
   template <class T>
   int func()
   {
      return sizeof(T);
   }
};

//假设对于int类型func函数要返回常数100
template <>
int func<int>()
{
   return 100;
}

确实编译通过了,但,如果该头文件在多个cpp文件中引用后,会发生链接时错误,该函数重复定义。

经过一翻考虑,试着将特化的函数放在了object.cpp文件中,在头文件中只保留原始的模版函数声明和其实现:

object.h

class CObject
{
public:
   template <class T>
   int func()
   {
      return sizeof(T);
   }
};
object.cpp

//假设对于int类型func函数要返回常数100
template <>
int func<int>()
{
   return 100;
}
再编译和链接,问题就完全解决了。


总结,我理解,对于模版函数的全特化,既有普通函数的特点,又有模版的特性,是一个模版派生出来的普通函数,又要依据模版匹配而匹配全特化模版函数。所以,放在cpp中实现全特化模版函数,也有一定的道理,它与编译器最后根据用户代码生成的函数是一致的,而这种函数不可能在头文件中,如果在头文件中,势必出现重复定义的错误。



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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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