ptrdiff_t学习

在学习STL源码时遇到了ptrdiff_t

先看下我自己搞得测试ptrdiff_t的代码

#include<iostream>
#include<cstddef>
#include<vector>
using namespace std;
int main()
{
    string s = "hello";
    string::iterator sp = s.begin();
    string::iterator send = s.end();
    ptrdiff_t sl = send - sp ;
    vector<int> a(10,10);
    cout << sl << endl;//begin()返回的迭代器和end()返回的迭代器距离5
    vector<int>::iterator vp = a.begin();
    vector<int>::iterator vend = a.end();
    ptrdiff_t   vl = vp - vend;
    cout<< vl <<endl;//begin()返回的迭代器和end()返回的迭代器距离-10       
    return 0; 
 } 

输出是 5 和 -10
输出的ptrdiff_t对象是有符号的整数,并且它代表的是两个迭代器(指针)之间的距离。这个距离是内存单元之间的距离并且是有方向的。

我也看了看源码并截取的部分

#define __PTRDIFF_TYPE__ long long int
#else
#define __PTRDIFF_TYPE__ long int
#endif
#endif
#ifndef _PTRDIFF_T_DEFINED
#define _PTRDIFF_T_DEFINED
__MINGW_EXTENSION typedef __PTRDIFF_TYPE__ ptrdiff_t;
#endif

我的理解是 ptrdiff_t就是long long int 或 long int 型

<think>好的,我现在要解决在ONNX Runtime中运行PRelu节点时出现的广播错误,具体错误信息是'axis == 1 || axis == largest'。首先,我需要理解PRelu(Parametric Rectified Linear Unit)的作用和它在ONNX中的实现方式。PRelu通常用于神经网络中,引入可学习的参数来改进模型的非线性表达能力。在ONNX中,PRelu节点的输入包括输入张量和斜率(slope)张量,这两者需要进行广播操作以计算输出。 接下来,错误信息提到'axis == 1 || axis == largest',这说明广播过程中轴(axis)的设置可能不符合ONNX Runtime的要求。可能的问题点在于PRelu节点的输入张量和斜率张量的形状不兼容,导致广播失败。根据ONNX的文档,PRelu的斜率张量应该能够沿着特定的轴与输入张量进行广播。通常,这个轴可能是通道维度,也就是在卷积网络中的通道方向(比如NCHW格式中的C维度)。 我需要检查导出模型时PRelu节点的参数是否正确设置,特别是斜率张量的形状。例如,如果输入张量的形状是[batch_size, channels, height, width],那么斜率张量的形状应该是[channels]或者可以广播成该形状。如果斜率张量的形状不正确,比如是[1, channels, 1, 1],可能在导出为ONNX格式时没有正确压缩维度,导致广播时轴不匹配。 另外,ONNX Runtime对于广播的规则可能比较严格。根据引用[1]中的numpy数据类型示例,可能涉及到张量形状的自动扩展(broadcasting)规则。例如,当两个张量的维度不一致时,较小的维度会通过在前面补1来扩展,然后进行比较。如果对应的维度不匹配且不等于1,就会出错。因此,需要确保斜率张量在导出时已经正确调整形状,符合ONNX的广播要求。 根据引用[2]中的多层感知机例子,当使用PyTorch进行张量运算时,例如x@w.t(),可能涉及到自动广播。如果PRelu的实现在PyTorch中没有正确指定维度,导出到ONNX时可能保留不必要的维度,导致ONNX Runtime处理时轴不匹配。因此,需要检查PyTorch模型中PRelu层的定义,确保斜率参数的形状正确,例如使用view或squeeze操作去除多余的维度。 可能的解决方案包括:调整斜率张量的形状,使其在广播时与输入张量的对应轴对齐;检查ONNX导出时的参数设置,确保没有多余的维度;或者在导出模型后,手动修改ONNX模型中PRelu节点的属性,设置正确的轴参数。此外,查阅ONNX的官方文档和ONNX Runtime的GitHub问题记录,看看是否有类似的问题和解决方案。 总结一下,解决这个错误的关键在于确保输入张量和斜率张量的形状在广播时符合ONNX Runtime的要求,特别是轴的设置。需要仔细检查模型的导出过程,确保所有参数的形状正确,必要时调整模型结构或导出参数。</think>在ONNX Runtime中运行PRelu节点时出现广播错误`'axis == 1 || axis == largest'`,通常是由于输入张量与斜率张量的形状不兼容或广播规则未满足ONNX要求所致。以下是逐步解决方案: --- ### **1. 理解PRelu的广播规则** PRelu的公式为: $$ \text{PRelu}(x) = \begin{cases} x & \text{if } x > 0 \\ \alpha \cdot x & \text{if } x \leq 0 \end{cases} $$ 其中$\alpha$(斜率)需要与输入张量$x$按特定轴进行广播。根据ONNX规范,**斜率张量的形状必须满足以下条件之一**: - **与输入张量形状完全相同**(直接逐元素计算)。 - **沿通道轴(axis=1)广播**,例如输入形状为`[N, C, H, W]`,斜率形状为`[C]`或`[1, C, 1, 1]`。 - **支持自动广播的维度扩展**(如Numpy规则),但需符合ONNX Runtime的严格限制[^1]。 --- ### **2. 检查模型导出时的斜率形状** #### **PyTorch模型示例** 假设原始PyTorch模型定义如下: ```python class Model(nn.Module): def __init__(self, channels): super().__init__() self.prelu = nn.PReLU(num_parameters=channels) # 确保num_parameters=通道数 def forward(self, x): return self.prelu(x) ``` - **关键点**:`nn.PReLU`的`num_parameters`需与输入张量的通道数一致。例如,输入形状为`[N, C, H, W]`,则`num_parameters=C`,此时斜率形状为`[C]`。 - **错误示例**:若`num_parameters=1`,则斜率形状为`[1]`,可能导致广播失败。 #### **导出为ONNX时验证形状** 导出ONNX模型后,使用工具(如Netron)检查PRelu节点的输入和斜率张量形状: - **输入张量**:例如`[1, 3, 224, 224]`(NCHW格式)。 - **斜率张量**:应为`[3]`或`[1, 3, 1, 1]`,而非`[1]`或`[3, 1]`。 --- ### **3. 手动调整斜率形状** 如果导出后的斜率形状不符合要求,可通过以下方法修正: #### **PyTorch中调整形状** ```python # 若原始斜率形状为 [1, C, 1, 1],使用squeeze去除冗余维度 self.prelu.weight = nn.Parameter(self.prelu.weight.squeeze()) ``` #### **ONNX模型中直接修改** 使用ONNX API调整斜率张量的形状: ```python import onnx model = onnx.load("model.onnx") for node in model.graph.node: if node.op_type == "PRelu": slope_tensor = node.input[1] # 修改slope的形状为[C](假设C=3) for init in model.graph.initializer: if init.name == slope_tensor: init.dims[:] = [3] onnx.save(model, "modified_model.onnx") ``` --- ### **4. 指定ONNX的广播轴** 某些情况下,ONNX Runtime要求显式指定广播轴(axis)。在导出模型时,可通过自定义符号绑定指定轴: ```python import torch.onnx.symbolic_registry as sym_registry def prelu_symbolic(g, input, slope): return g.op("PRelu", input, slope, axis_i=1) # 指定axis=1(通道维度) sym_registry.register_op('prelu', prelu_symbolic, '', 9) # 注册自定义符号 torch.onnx.export(model, args, "model.onnx") ``` --- ### **5. 验证ONNX模型** 使用ONNX Runtime的Python API验证修正后的模型: ```python import onnxruntime as ort import numpy as np # 加载模型 sess = ort.InferenceSession("modified_model.onnx") # 生成输入数据(示例形状[N, C, H, W]=[1,3,224,224]) input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32) # 运行推理 output = sess.run(None, {"input_name": input_data}) print(output[0].shape) # 应为[1,3,224,224] ``` --- ### **总结** - **根本原因**:斜率张量形状与输入张量无法沿指定轴(如axis=1)广播。 - **解决步骤**:检查模型定义→调整斜率形状→显式指定广播轴→验证导出结果。 ---
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