trait and policy

模板元编程实例
本文介绍了一个使用C++模板元编程实现的智能指针类SmartPtr,该类通过组合NullChecker和SingleThread类来提供安全检查和锁机制。此外,还展示了一个AverageTrait模板特化示例,用于计算不同类型参数的平均值。
Trait : type as first class value, great.
template <typename T>
struct AverageTrait
{
typedef T TAverage;
};

template<>
struct AverageTrait<int>
{
typedef float TAverage;
};

template <typename T>
typename AverageTrait<T>::TAverage
Average(T arg0, T arg1)
{
return (static_cast<typename AverageTrait<T>::TAverage>(arg0 + arg1))/2;
}

Average<int>(10,11)

-----------------------------------------------------------------
template <class T,
class Checker,
class ThreadModel>
struct SmartPtr: public Checker, ThreadModel{

T* operator->()
{
Check(p);
Lock(p);

return p;
}

explicit SmartPtr(T* aP)
{
p = aP;
}

~SmartPtr()
{
delete p;
}

T* p;
};

struct NullChecker
{
template< typename T>
void Check(T* p)
{

}
};

struct SingleThread
{
template< typename T>
void Lock(T* t)
{
}
};

SmartPtr<int, NullChecker ,SingleThread> sp(new int);
import os.path as osp import os import sys import time import argparse from tqdm import tqdm import torch import torch.nn as nn import torch.distributed as dist import torch.backends.cudnn as cudnn from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel from config import config from dataloader.dataloader import get_train_loader from models.builder_with_mfm import EncoderDecoder as segmodel from dataloader.MSDSFDataset import MSDSFDataset from utils.init_func import init_weight, group_weight from utils.lr_policy import WarmUpPolyLR from engine.engine import Engine from engine.logger import get_logger from utils.pyt_utils import all_reduce_tensor from tensorboardX import SummaryWriter parser = argparse.ArgumentParser() logger = get_logger() os.environ['MASTER_PORT'] = '169710' with Engine(custom_parser=parser) as engine: args = parser.parse_args() cudnn.benchmark = True seed = config.seed if engine.distributed: seed = engine.local_rank torch.manual_seed(seed) if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed(seed) train_loader, train_sampler = get_train_loader(engine, MSDSFDataset) if (engine.distributed and (engine.local_rank == 0)) or (not engine.distributed): tb_dir = config.tb_dir + '/{}'.format(time.strftime("%b%d_%d-%H-%M", time.localtime())) generate_tb_dir = config.tb_dir + '/tb' tb = SummaryWriter(log_dir=tb_dir) engine.link_tb(tb_dir, generate_tb_dir) criterion = nn.CrossEntropyLoss(reduction='mean', ignore_index=config.background) if engine.distributed: BatchNorm2d = nn.SyncBatchNorm else: BatchNorm2d = nn.BatchNorm2d model=segmodel(cfg=config, criterion=criterion, norm_layer=BatchNorm2d) base_lr = config.lr if engine.distributed: base_lr = config.lr params_list = [] params_list = group_weight(params_list, model, BatchNorm2d, base_lr) if config.optimizer == 'AdamW': optimizer = torch.optim.AdamW(params_list, lr=base_lr, betas=(0.9, 0.999), weight_decay=config.weight_decay) elif config.optimizer == 'SGDM': optimizer = torch.optim.SGD(params_list, lr=base_lr, momentum=config.momentum, weight_decay=config.weight_decay) else: raise NotImplementedError total_iteration = config.nepochs * config.niters_per_epoch lr_policy = WarmUpPolyLR(base_lr, config.lr_power, total_iteration, config.niters_per_epoch * config.warm_up_epoch) if engine.distributed: if torch.cuda.is_available(): model.cuda() model = DistributedDataParallel(model, device_ids=[engine.local_rank], output_device=engine.local_rank, find_unused_parameters=True) else: device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) engine.register_state(dataloader=train_loader, model=model, optimizer=optimizer) if engine.continue_state_object: engine.restore_checkpoint() optimizer.zero_grad() model.train() for epoch in range(engine.state.epoch, config.nepochs+1): if engine.distributed: train_sampler.set_epoch(epoch) bar_format = '{desc}[{elapsed}<{remaining},{rate_fmt}]' pbar = tqdm(range(config.niters_per_epoch), file=sys.stdout, bar_format=bar_format) dataloader = iter(train_loader) sum_loss = 0 for idx in pbar: engine.update_iteration(epoch, idx) minibatch = dataloader.next() rgb = minibatch['rgb'] ms = minibatch['ms'] d = minibatch['d'] gts = minibatch['label'] rgb = rgb.cuda(non_blocking=True) ms = ms.cuda(non_blocking=True) d = d.cuda(non_blocking=True) gts = gts.cuda(non_blocking=True) loss = model(rgb, ms, d, gts) if engine.distributed: reduce_loss = all_reduce_tensor(loss, world_size=engine.world_size) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() current_idx = (epoch- 1) * config.niters_per_epoch + idx lr = lr_policy.get_lr(current_idx) for i in range(len(optimizer.param_groups)): optimizer.param_groups[i]['lr'] = lr if engine.distributed: sum_loss += reduce_loss.item() print_str = f'Epoch {epoch}/{config.nepochs} Iter {idx+1}/{config.niters_per_epoch} lr={lr:.4e} loss={reduce_loss.item():.4f} avg={sum_loss/(idx+1):.4f}' else: sum_loss += loss.item() print_str = f'Epoch {epoch}/{config.nepochs} Iter {idx+1}/{config.niters_per_epoch} lr={lr:.4e} loss={loss.item():.4f} avg={sum_loss/(idx+1):.4f}' del loss pbar.set_description(print_str, refresh=False) if (engine.distributed and (engine.local_rank == 0)) or (not engine.distributed): tb.add_scalar('train_loss', sum_loss / len(pbar), epoch) if (epoch >= config.checkpoint_start_epoch) and (epoch % config.checkpoint_step == 0) or (epoch == config.nepochs): if engine.distributed and (engine.local_rank == 0): engine.save_and_link_checkpoint(config.checkpoint_dir, config.log_dir, config.log_dir_link) elif not engine.distributed: engine.save_and_link_checkpoint(config.checkpoint_dir, config.log_dir, config.log_dir_link)我运行这个程序报错,错误是D:\Anaconda3\envs\envj\python.exe D:\tomoto\Tomato-architectural-trait-extraction\MSD-SF\train.py 'pwd' �����ڲ����ⲿ���Ҳ���ǿ����еij��� ���������ļ��� Traceback (most recent call last): File "D:\tomoto\Tomato-architectural-trait-extraction\MSD-SF\train.py", line 15, in <module> from dataloader.dataloader import get_train_loader File "D:\tomoto\Tomato-architectural-trait-extraction\MSD-SF\dataloader\dataloader.py", line 7, in <module> from transforms import generate_random_crop_pos, random_crop_pad_to_shape, normalize ModuleNotFoundError: No module named 'transforms'。
10-18
Java是一种具备卓越性能与广泛平台适应性的高级程序设计语言,最初由Sun Microsystems(现属Oracle公司)的James Gosling及其团队于1995年正式发布。该语言在设计上追求简洁性、稳定性、可移植性以及并发处理能力,同时具备动态执行特性。其核心特征与显著优点可归纳如下: **平台无关性**:遵循“一次编写,随处运行”的理念,Java编写的程序能够在多种操作系统与硬件环境中执行,无需针对不同平台进行修改。这一特性主要依赖于Java虚拟机(JVM)的实现,JVM作为程序与底层系统之间的中间层,负责解释并执行编译后的字节码。 **面向对象范式**:Java全面贯彻面向对象的设计原则,提供对封装、继承、多态等机制的完整支持。这种设计方式有助于构建结构清晰、模块独立的代码,提升软件的可维护性与扩展性。 **并发编程支持**:语言层面集成了多线程处理能力,允许开发者构建能够同时执行多项任务的应用程序。这一特性尤其适用于需要高并发处理的场景,例如服务器端软件、网络服务及大规模分布式系统。 **自动内存管理**:通过内置的垃圾回收机制,Java运行时环境能够自动识别并释放不再使用的对象所占用的内存空间。这不仅降低了开发者在内存管理方面的工作负担,也有效减少了因手动管理内存可能引发的内存泄漏问题。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
<think> 我们要介绍trait bound,根据引用[1]和[2]的定义,trait bound是Rust中一种用于约束泛型类型必须实现特定trait的机制。 首先,我们需要明确trait的概念。根据引用[2],trait是Rust中定义共享行为的一种方式,它类似于其他语言中的接口。 trait bound则是在泛型编程中,通过指定泛型参数必须满足的trait约束,来确保类型具有某些特定的行为。 应用场景(根据引用[1]): 1. 当我们编写泛型函数时,如果需要对泛型类型执行某些操作(比如调用某个方法),那么就需要该类型实现相应的trait。 2. 在定义结构体或枚举时,如果其中包含泛型字段,并且我们希望这些字段具有某些行为,也可以使用trait bound。 接下来,我们可以通过一个例子来说明: 假设我们有一个trait叫做`Summary`,它定义了一个方法`summarize`。 然后我们有一个函数`notify`,它接受一个实现了`Summary` trait的类型。我们可以这样写: ```rust pub trait Summary { fn summarize(&self) -> String; } // 使用trait bound来约束泛型T必须实现Summary trait pub fn notify<T: Summary>(item: &T) { println!("Breaking news! {}", item.summarize()); } ``` 这里,`<T: Summary>`就是trait bound,它表示类型参数`T`必须实现`Summary` trait。 另外,根据引用[3],当遇到错误`error[E0277]: the trait bound is not satisfied`时,通常是因为某个类型没有实现所需的trait。 解决这个问题的方法包括: 1. 为类型实现必要的trait。 2. 在泛型定义中添加trait约束。 3. 检查依赖库的trait实现。 总结:trait bound是Rust泛型编程中确保类型安全的重要机制,它通过要求泛型类型实现特定的trait来保证代码的正确性。 生成相关问题: 1. trait bound和trait对象有什么区别? 2. 如何在Rust中为自定义类型实现一个trait? 3. 什么是孤儿规则(Orphan Rule)?它如何影响trait的实现? 4. 在Rust中,能否为一个泛型类型同时指定多个trait bound?如何指定? 5. 当遇到`error[E0277]`错误时,应该如何逐步排查问题? </think> ### Trait Bound 介绍 在Rust中,**trait bound(特质约束)** 是一种核心的泛型约束机制,用于指定类型参数必须实现的接口行为[[^1]][^2]。它通过语法 `T: TraitName` 声明,确保泛型类型 `T` 具备特定trait定义的功能。 #### 核心概念 1. **行为抽象** - Trait定义共享行为(如`Display`定义格式化输出,`Clone`定义复制能力) - Bound约束泛型必须实现指定行为: ```rust fn print<T: Display>(item: T) { println!("{}", item); // 要求T实现Display } ``` 2. **编译期安全保障** - Rust编译器在编译时验证类型是否满足所有trait bound - 未实现约束的类型会导致 `error[E0277]` 编译错误[[^3]] 3. **泛型特化** ```rust // 要求类型同时实现Debug和PartialEq fn compare<T: Debug + PartialEq>(a: T, b: T) -> bool { println!("Comparing: {:?} and {:?}", a, b); a == b } ``` #### 关键应用场景 1. **泛型函数约束** ```rust use std::ops::Add; // 要求类型实现Add trait fn sum<T: Add<Output = T>>(a: T, b: T) -> T { a + b } ``` 2. **结构体/枚举约束** ```rust struct Wrapper<T: Clone>(T); // T必须可克隆 impl<T: Clone> Wrapper<T> { fn duplicate(&self) -> T { self.0.clone() } } ``` 3. **trait实现条件约束** ```rust impl<T: Display> MyTrait for T { // 仅为实现了Display的类型实现MyTrait } ``` #### 解决常见错误 `E0277` 当出现 **`the trait bound is not satisfied`** 错误时: 1. **检查缺失实现**:确认类型是否实现所需trait 2. **添加显式约束**:在泛型声明中补充trait bound 3. **引入依赖trait**:`use` 语句导入所需trait[[^3]] > **示例修正**: > ```rust > // 错误:未约束Display > fn print_generic<T>(item: T) { ... } > > // 修正:添加trait bound > fn print_generic<T: Display>(item: T) { ... } > ``` --- ### 相关问题 1. Trait bound 与 trait object (`dyn Trait`) 有何本质区别? 2. 如何通过 `where` 从句简化复杂的多重 trait bound? 3. 为什么 Rust 的孤儿规则(orphan rule)会影响 trait bound 的使用? 4. `Sized` traittrait bound 中有哪些特殊作用? 5. 如何处理涉及关联类型(associated types)的 trait bound? [^1]: Trait bound 是一种类型约束机制 [^2]: Trait 定义共享行为,trait bounds 指定泛型行为 [^3]: `E0277` 错误解决方案:实现 trait 或添加约束
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