内存控制函数全集 Linux C

Linux下利用信号量函数和共享内存函数和C语言实现生产者消费者问题 接上一篇文章 一、引言 此问题是操作系统中的一个经典的同步异步问题,是我们操作系统课程中非常重要的一部分。实验要求我们用C语言在Linux操作系统下利用信号量函数和共享内存函数实现经典的生产者消费者问题。也借此博客把所学知识记录下来。实验要求如下: 在Linux操作系统下用C实现经典同步问题:生产者—消费者,具体要求如下:  (1)一个大小为 阅读详情



calloc(配置内存空间)
相关函数
malloc,free,realloc,brk
表头文件
#include <stdlib.h>
定义函数
void *calloc(size_t nmemb,size_t size);
函数说明
calloc()用来配置nmemb个相邻的内存单位,每一单位的大小为size,并返回指向第一个元素的指针。这和使用下列的方式效果相同:malloc(nmemb*size);不过,在利用calloc()配置内存时会将内存内容初始化为0。
返回值
若配置成功则返回一指针,失败则返回NULL。
范例
/* 动态配置10个struct test 空间*/
#include<stdlib.h>
struct test
{
int a[10];
char b[20];
}
main()
{
struct test *ptr=calloc(sizeof(struct test),10);
}
 



free(释放原先配置的内存)
相关函数
malloc,calloc,realloc,brk
表头文件
#include<stdlib.h>
定义函数
void free(void *ptr);
函数说明
参数ptr为指向先前由malloc()、calloc()或realloc()所返回的内存指针。调用free()后ptr所指的内存空间便会被收回。假若参数ptr所指的内存空间已被收回或是未知的内存地址,则调用free()可能会有无法预期的情况发生。若参数ptr为NULL,则free()不会有任何作用。
 



getpagesize(取得内存分页大小)
相关函数
sbrk
表头文件
#include<unistd.h>
定义函数
size_t getpagesize(void);
函数说明
返回一分页的大小,单位为字节(byte)。此为系统的分页大小,不一定会和硬件分页大小相同。
返回值
内存分页大小。附加说明在Intel x86 上其返回值应为4096bytes。
范例
#include <unistd.h>
main()
{
printf(“page size = %d/n”,getpagesize( ) );
}
 



malloc(配置内存空间)
相关函数
calloc,free,realloc,brk
表头文件
#include<stdlib.h>
定义函数
void * malloc(size_t size);
函数说明
malloc()用来配置内存空间,其大小由指定的size决定。
返回值
若配置成功则返回一指针,失败则返回NULL。
范例
void p = malloc(1024); /*配置1k的内存*/
 



mmap(建立内存映射)
相关函数
munmap,open
表头文件
#include <unistd.h>
#include <sys/mman.h>
定义函数
void *mmap(void *start,size_t length,int prot,int flags,int fd,off_t offsize);
函数说明
mmap()用来将某个文件内容映射到内存中,对该内存区域的存取即是直接对该文件内容的读写。参数start指向欲对应的内存起始地址,通常设为NULL,代表让系统自动选定地址,对应成功后该地址会返回。参数length代表将文件中多大的部分对应到内存。
参数
prot代表映射区域的保护方式有下列组合
PROT_EXEC 映射区域可被执行
PROT_READ 映射区域可被读取
PROT_WRITE 映射区域可被写入
PROT_NONE 映射区域不能存取
参数
flags会影响映射区域的各种特性
MAP_FIXED 如果参数start所指的地址无法成功建立映射时,则放弃映射,不对地址做修正。通常不鼓励用此旗标。
MAP_SHARED对映射区域的写入数据会复制回文件内,而且允许其他映射该文件的进程共享。
MAP_PRIVATE 对映射区域的写入操作会产生一个映射文件的复制,即私人的“写入时复制”(copy on write)对此区域作的任何修改都不会写回原来的文件内容。
MAP_ANONYMOUS建立匿名映射。此时会忽略参数fd,不涉及文件,而且映射区域无法和其他进程共享。
MAP_DENYWRITE只允许对映射区域的写入操作,其他对文件直接写入的操作将会被拒绝。
MAP_LOCKED 将映射区域锁定住,这表示该区域不会被置换(swap)。
在调用mmap()时必须要指定MAP_SHARED 或MAP_PRIVATE。参数fd为open()返回的文件描述词,代表欲映射到内存的文件。参数offset为文件映射的偏移量,通常设置为0,代表从文件最前方开始对应,offset必须是分页大小的整数倍。
返回值
若映射成功则返回映射区的内存起始地址,否则返回MAP_FAILED(-1),错误原因存于errno 中。
错误代码
EBADF 参数fd 不是有效的文件描述词
EACCES 存取权限有误。如果是MAP_PRIVATE 情况下文件必须可读,使用MAP_SHARED则要有PROT_WRITE以及该文件要能写入。
EINVAL 参数start、length 或offset有一个不合法。
EAGAIN 文件被锁住,或是有太多内存被锁住。
ENOMEM 内存不足。
范例
/* 利用mmap()来读取/etc/passwd 文件内容*/
#include<sys/types.h>
#include<sys/stat.h>
#include<fcntl.h>
#include<unistd.h>
#include<sys/mman.h>
main()
{
int fd;
void *start;
struct stat sb;
fd=open(“/etc/passwd”,O_RDONLY); /*打开/etc/passwd*/
fstat(fd,&sb); /*取得文件大小*/
start=mmap(NULL,sb.st_size,PROT_READ,MAP_PRIVATE,fd,0);
if(start= = MAP_FAILED) /*判断是否映射成功*/
return;
printf(“%s”,start);
munma(start,sb.st_size); /*解除映射*/
closed(fd);
}
执行
root : x : 0 : root : /root : /bin/bash
bin : x : 1 : 1 : bin : /bin :
daemon : x : 2 : 2 :daemon : /sbin
adm : x : 3 : 4 : adm : /var/adm :
lp : x :4 :7 : lp : /var/spool/lpd :
sync : x : 5 : 0 : sync : /sbin : bin/sync :
shutdown : x : 6 : 0 : shutdown : /sbin : /sbin/shutdown
halt : x : 7 : 0 : halt : /sbin : /sbin/halt
mail : x : 8 : 12 : mail : /var/spool/mail :
news : x :9 :13 : news : /var/spool/news :
uucp : x :10 :14 : uucp : /var/spool/uucp :
operator : x : 11 : 0 :operator : /root:
games : x : 12 :100 : games :/usr/games:
gopher : x : 13 : 30 : gopher : /usr/lib/gopher-data:
ftp : x : 14 : 50 : FTP User : /home/ftp:
nobody : x :99: 99: Nobody : /:
xfs :x :100 :101 : X Font Server : /etc/xll/fs : /bin/false
gdm : x : 42 :42 : : /home/gdm: /bin/bash
kids : x : 500 :500 :/home/kids : /bin/bash
 



munmap(解除内存映射)
相关函数
mmap
表头文件
#include<unistd.h>
#include<sys/mman.h>
定义函数
int munmap(void *start,size_t length);
函数说明
munmap()用来取消参数start所指的映射内存起始地址,参数length则是欲取消的内存大小。当进程结束或利用exec相关函数来执行其他程序时,映射内存会自动解除,但关闭对应的文件描述词时不会解除映射。
返回值
如果解除映射成功则返回0,否则返回-1,错误原因存于errno中错误代码EINVAL
参数
start或length 不合法。
范例
参考mmap()
 
Linux C——共享内存 一、共享内存实现的原理,system V实现的函数 1.共享内存实现的原理 系统V共享内存指的是把共享数据放在共享内存区域(IPC shared memory region),任何想要访问该数据的进程通过共享该内存区域来获得访问权。系统V共享内存通过shmget获得或创建一个IPC共享内存区域,并返回相应的标识符。内核在保证shmget获得或创建一个共享内存区,初始化该共享内存区相应的 sh 阅读详情

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Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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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