static_cast与dynamic_cast的区别

主要区别如下

(1)作用阶段方面:static_cast在编译时转换;dynamic_cast在运行时检查类型。

(2)转换目标:static_cast用于C语言强制转换可替代方案,可能存在信息丢失,没有运行时类型检查;dynamic_cast用于类继承层次间转换(上行转换,下行转换,类之间的交叉转换)。

(3)类层次的转换:在向上转换时,static_cast和dynamic_cast效果一样,且static_cast效率更高。static_cast是不安全的,dynamic_cast会进行类型检查,转换失败会返回nullptr。

(4)运行时代价:static_cast效率更高。

dynamic_cast原理

        主要基于C++的RTTI(运行时类型检查),RTTI通过type info类型描述器实现,typeid(指针或引用),返回type_info(存于虚函数表中,找到name属性进行比较)。

         注:太深究也挺无聊,知道是从这个方向解释即可。

参考

【英伟达C++一面static_cast与dynamic_cast的区别?dynamic_cast的原理】

### 如何在 CUDA 10.2 上安装 PyTorch 为了确保顺利安装适用于 CUDA 10.2 的 PyTorch 版本,建议通过 Anaconda 来管理依赖关系环境。以下是具体操作指南: #### 创建并激活新的 Conda 环境 推荐先创建一个新的 Python 环境来隔离不同项目的库文件,防止版本冲突。 ```bash conda create -n pytorch_env python=3.7 conda activate pytorch_env ``` #### 配置国内镜像源加快下载速度 考虑到网络因素可能影响包的获取效率,可设置清华大学开源软件镜像站作为默认渠道之一[^5]。 ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ ``` #### 安装指定版本的 PyTorch 及其相关组件 根据需求选择合适的 PyTorch 其他必要的扩展模块版本进行安装。对于 CUDA 10.2 用户来说,可以选择如下命令完成安装过程[^2]。 ```bash conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch ``` #### 验证安装情况 最后一步是在 Python 解释器内部验证是否正确加载了带有 GPU 支持功能的 PyTorch 库[^4]。 ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) ``` 如果一切正常,则会显示相应的 PyTorch 版本号,并确认存在可用的 CUDA 设备支持。
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