让Boost.python支持Boost::any类型。

boost python的使用 之前的文章 Python扩展模块实现中,介绍了如何使用c++编写python的扩展模块,现在我们有了新的选择,因为Boost提供了Python库,我们可以很容易的使用它来在C++应用程序中嵌入Python(目前有些功能可能还需要调用Python API);也可以使用它来扩展Python,在这方面的功能更强大。 1. Boost Python库的编译 boost中的组件,大部分都不需 阅读详情
让你的python脚本支持boost::any的格式。

当你有个C++函数:
boost::any Get(std::string)
{
     .....
}

void Set(std::string, boost::any)
{
    .....
}

这样的两个API要传给python来执行的话,当你运行
a.set('hehe', 1);
返回的是类型不匹配。那么如何来修改boost.python,让它支持boost::any的格式呢,大家看过来:

首先打开你boost目录下的boost/python/converter/builtin_converters.hpp
在namespace converter里加上一句:
 BOOST_PYTHON_DECL PyObject* do_return_to_python(boost::any);

然后加一句宏定义:
BOOST_PYTHON_TO_PYTHON_BY_value(boost::any, converter::do_return_to_python(x))

然后打开libs/python/src/converter/builtin_converters.cpp加上一段:
BOOST_PYTHON_DECL PyObject* do_return_to_python(boost::any x)
{
if(x.type() == typeid(int))
return PyInt_FromLong(any_cast<int>(x));

if(x.type() == typeid(float))
return PyFloat_FromDouble(any_cast<float>(x));

if(x.type() == typeid(double))
return PyFloat_FromDouble(any_cast<double>(x));

try{
std::string str = any_cast<std::string>(x);
return PyString_FromStringAndSize(str.data(),implicit_cast<int>(str.size()));
} catch (bad_any_cast &)
{
return PyInt_FromLong(0);
}
                // todo, 新加对list,map,vector等的支持
}

ok, bjam一下,发现get好使了,呵呵。。然后来看set如何让它好使,set所需要的是python to c++的类型转换:
在libs/python/src/converter/builtin_converters.cpp里找到initialize_builtin_converters()这个函数,在里头加上一句:
slot_rvalue_from_python<boost::any, any_rvalue_from_python>();

然后在相同的文件里加上一个函数:
  struct any_rvalue_from_python
  {
  static unaryfunc *get_slot(PyObject *obj)
  {
      if(PyInt_Check(obj) || PyString_Check(obj) || PyFloat_Check(obj))
return &py_object_identity;

  return 0;
  }

  static boost::any extract(PyObject *obj)
  {
  boost::any res = boost::any();
  if(PyInt_Check(obj))
  {
  int a = PyInt_AS_LONG(obj);
  res = a;
  }

  if(PyFloat_Check(obj))
  {
  float f = (float)PyFloat_AS_DOUBLE(obj);
  res = f;
  }

  if(PyString_Check(obj))
  {
  std::string str(PyString_AsString(obj),PyString_Size(obj));
  res = str;
  }
                                  // todo, 新增对map,list,vector等的支持
  return res;
  }
  };

OK,你会发现set也好使了。

C++ Boost库全面指南:从核心工具到网络编程实战 在C++开发中,第三方库是扩展标准库功能、提升开发效率的关键。Boost库作为C++社区的“准标准库”,其设计遵循RAII(资源获取即初始化)等核心编程范式,通过智能指针等组件实现了安全的资源管理。从技术价值看,Boost不仅提供了大量高质量、跨平台的组件,更是C++新特性的试验田,许多功能如智能指针、正则表达式、文件系统等均率先在此实现并最终被纳入C++11/17/20标准。在实际应用场景中,无论是处理网络通信、并发编程,还是解析命令行参数、管理复杂数据结构,Boost都能提供优雅的解决方案。本文聚焦于B 阅读详情

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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. 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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