OC __block int i 和 int i的区别

本文详细解析了__block声明的变量与普通局部变量的区别,通过示例代码展示了两者在内存分配、访问方式及操作过程中的差异。重点讨论了__block变量存储在堆空间,以及如何在块代码中访问和修改这些变量。

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__block声明的变量和不用__block声明的变量有什么区别呢? 示例代码如下:

#import <Foundation/Foundation.h>

int main()
{
    __block int i = 0;
    __block int j = 0;
    __block int k = 0;
    
    int x = 0x44444444;
    int y = 0x55555555;
    int z = 0x66666666;
    
    void (^myblock)() =
    ^()
    {
        i = 0x11111111;
        j = 0x22222222;
        k = 0x33333333;
    };
    
    myblock();
    
    NSLog(@"%i", x);
    NSLog(@"%i", y);
    NSLog(@"%i", z);
    
    return 0;
}

调试运行, 走起


根据观察窗口可以看到块信息中分别包含了用 __block 声明的三个变量i, j, k的相关信息



分别展开i, j, k, 可以看到i, j, k 是类似OC对象的数据结构, 每个对象的第5个数据成员才是真正存放, i, j, k所赋值的地方



而 x, y, z则是分配到栈空间连续存储的三个int类型变量, 没有附加任何其它信息. 根据他们的地址, 可以看出__block声明的变量和x,y, z,三个局部变量存储在完全不同的内存空间

也就是存储在堆 上的. 


而随之相应访问了__block 类型变量的块代码中,也分别存储了每个由__block对象变量的首地址. 因此也就可以在块代码中,对这些变量进行访问和修改

在块数据空间中, 可以找到 "i"对象的首地址: 0x0100300040,   

         i   0x0100300040 + 0x18 = 0x0100300058  就可以得到所要操作变量"i"的真正地址

同理: j   0x0100300060 + 0x18 = 0x0100300078

         k  0x0100300080 + 0x18 = 0x0100300098


结论: 通过__block声明定义的变量是一种存储在堆空间中的"对象"

         块也是一个对象, 对象中存储了要访问的__block类型数据的地址.

         


#include <cuda_runtime.h> #include <cublas_v2.h> #include <device_launch_parameters.h> #include <cuda.h> #include <vector> #include "Tensor.h" #include <cmath> // CUDA错误检查宏 #define CUDA_CHECK(call) \ do { \ cudaError_t error = call; \ if (error != cudaSuccess) { \ fprintf(stderr, "CUDA error at %s:%d - %s\n", \ __FILE__, __LINE__, cudaGetErrorString(error)); \ exit(1); \ } \ } while(0) // 初始化cuBLAS句柄 cublasHandle_t Tensor::cublas_handle_ = nullptr; // ReLU前向传播的CUDA核函数 __global__ void relu_forward_cuda_kernel(const float* input, float* output, int size) { int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if (idx < size) { output[idx] = input[idx] > 0 ? input[idx] : 0; } } // ReLU反向传播的CUDA核函数 __global__ void relu_backward_cuda_kernel(const float* grad_output, const float* input, float* grad_input, int size) { int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if (idx < size) { grad_input[idx] = input[idx] > 0 ? grad_output[idx] : 0; } } // 包装函数,供外部调用 extern "C" void relu_forward_kernel(float* input, float* output, int size) { int block_size = 256; int num_blocks = (size + block_size - 1) / block_size; relu_forward_cuda_kernel<<<num_blocks, block_size>>>(input, output, size); CUDA_CHECK(cudaGetLastError()); CUDA_CHECK(cudaDeviceSynchronize()); } extern "C" void relu_backward_kernel(float* grad_output, float* input, float* grad_input, int size) { int block_size = 256; int num_blocks = (size + block_size - 1) / block_size; relu_backward_cuda_kernel<<<num_blocks, block_size>>>(grad_output, input, grad_input, size); CUDA_CHECK(cudaGetLastError()); CUDA_CHECK(cudaDeviceSynchronize()); } // 计算每个batch的最大值的CUDA核函数 __global__ void find_max_cuda_kernel(const float* input, float* max_vals, int batch_size, int num_classes) { int batch_idx = blockIdx.x; if (batch_idx >= batch_size) return; float max_val = input[batch_idx * num_classes]; for (int j = 1; j < num_classes; ++j) { max_val = fmaxf(max_val, input[batch_idx * num_classes + j]); } max_vals[batch_idx] = max_val; } // 计算softmax的CUDA核函数 __global__ void softmax_cuda_kernel(const float* input, float* output, float* max_vals, int batch_size, int num_classes) { int batch_idx = blockIdx.x; int class_idx = threadIdx.x; if (batch_idx >= batch_size || class_idx >= num_classes) return; int idx = batch_idx * num_classes + class_idx; float max_val = max_vals[batch_idx]; // 计算exp(x - max_val) float exp_val = expf(input[idx] - max_val); output[idx] = exp_val; __syncthreads(); // 计算sum if (class_idx == 0) { float sum_exp = 0.0f; for (int j = 0; j < num_classes; ++j) { sum_exp += output[batch_idx * num_classes + j]; } max_vals[batch_idx] = sum_exp; // 重用max_vals数组存储sum } __syncthreads(); // 归一化 output[idx] /= max_vals[batch_idx]; } // 计算交叉熵损失的CUDA核函数 __global__ void cross_entropy_cuda_kernel(const float* softmax_output, const float* target, float* loss, int batch_size, int num_classes) { int batch_idx = blockIdx.x; if (batch_idx >= batch_size) return; float batch_loss = 0.0f; for (int j = 0; j < num_classes; ++j) { int idx = batch_idx * num_classes + j; if (target[idx] > 0) { batch_loss -= target[idx] * logf(softmax_output[idx] + 1e-10f); } } atomicAdd(loss, batch_loss / batch_size); } // 包装函数,供外部调用 extern "C" void cuda_cross_entropy_loss(float* input, float* target, float* output, float* workspace, int batch_size, int num_classes) { // 分配临时存储空间 float* max_vals = workspace; // 使用workspace的前batch_size个元素 float* softmax_output = workspace + batch_size; // 剩余空间用于softmax输出 // 初始化输出为0 CUDA_CHECK(cudaMemset(output, 0, sizeof(float))); // 计算每个batch的最大值 find_max_cuda_kernel<<<batch_size, 1>>>(input, max_vals, batch_size, num_classes); // 计算softmax softmax_cuda_kernel<<<batch_size, num_classes>>>(input, softmax_output, max_vals, batch_size, num_classes); // 计算交叉熵损失 cross_entropy_cuda_kernel<<<batch_size, 1>>>(softmax_output, target, output, batch_size, num_classes); // 检查错误 CUDA_CHECK(cudaGetLastError()); CUDA_CHECK(cudaDeviceSynchronize()); } __global__ void conv2d_forward_kernel(float* input, float* weight, float* output, int batch_size, int in_channels, int out_channels, int height, int width, int kernel_size, int stride) { int b = blockIdx.x; int oc = blockIdx.y; int oh = blockIdx.z / ((width - kernel_size) / stride + 1); int ow = blockIdx.z % ((width - kernel_size) / stride + 1); float sum = 0.0f; for (int ic = 0; ic < in_channels; ic++) { for (int kh = 0; kh < kernel_size; kh++) { for (int kw = 0; kw < kernel_size; kw++) { int ih = oh * stride + kh; int iw = ow * stride + kw; int input_idx = ((b * in_channels + ic) * height + ih) * width + iw; int weight_idx = ((oc * in_channels + ic) * kernel_size + kh) * kernel_size + kw; sum += input[input_idx] * weight[weight_idx]; } } } int output_idx = ((b * out_channels + oc) * ((height - kernel_size) / stride + 1) + oh) * ((width - kernel_size) / stride + 1) + ow; output[output_idx] = sum; } // 实现Tensor的CUDA相关方法 void Tensor::to_cuda() { if (device_ == "cuda") return; allocate_cuda_memory(); sync_to_cuda(); device_ = "cuda"; } void Tensor::to_cpu() { if (device_ == "cpu") return; sync_to_cpu(); free_cuda_memory(); device_ = "cpu"; } void Tensor::allocate_cuda_memory() { if (cuda_data_ != nullptr) return; CUDA_CHECK(cudaMalloc(&cuda_data_, size_ * sizeof(float))); } void Tensor::free_cuda_memory() { if (cuda_data_ != nullptr) { CUDA_CHECK(cudaFree(cuda_data_)); cuda_data_ = nullptr; } } void Tensor::sync_to_cuda() { if (data_ == nullptr || cuda_data_ == nullptr) return; CUDA_CHECK(cudaMemcpy(cuda_data_, data_.get(), size_ * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice)); } void Tensor::sync_to_cpu() { if (data_ == nullptr || cuda_data_ == nullptr) return; CUDA_CHECK(cudaMemcpy(data_.get(), cuda_data_, size_ * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost)); } cublasHandle_t Tensor::cublas_handle_ = nullptr; 为什么会报错:name followed by "::" must be a class or namespace name
最新发布
05-14
<think>好的,我现在需要解决用户在CUDA代码中遇到的编译错误:“name followed by '::' must be a class or namespace name”。这个问题通常出现在使用作用域解析运算符'::'时,前面的名称不是一个有效的类或命名空间。我需要结合用户提供的引用常见的CUDA编程错误来分析可能的原因。 首先,查看用户提供的引用内容。在引用[2]中,用户提到了类似的问题,代码中使用了cub::DeviceSelect::Flagged,而错误出现在这里。这可能是因为cub命名空间中的DeviceSelect类没有Flagged方法,或者cub的版本不同导致接口变化。另一个例子是引用[3],其中Logger类有一个内部枚举Severity,使用时需要正确的作用域,如Logger::Severity::kWARNING。如果用户在使用枚举时没有正确指定类名,也会出现这个错误。 接下来,我需要考虑常见的CUDA编程错误。首先,用户是否正确包含了必要的头文件?比如,使用CUB库时需要包含相应的头文件,如引用[2]中的#include <cub/device/device_radix_sort.cuh>。如果头文件缺失或路径不正确,编译器可能无法识别命名空间或类,导致'::'错误。 其次,命名空间或类的名称是否正确拼写?例如,CUB库中的某些组件可能需要特定的命名空间,或者类名的大小写是否正确。用户是否可能将DeviceSelect错写为其他名称? 另外,用户使用的库版本是否兼容?不同版本的CUB可能有不同的API结构,例如旧版本中的某些成员函数或类在新版本中被移除或改名。例如,DeviceSelect::Flagged可能在较新的CUB版本中被替换为其他函数,导致引用错误。 还有可能用户在使用模板或宏时没有正确实例化或展开,导致编译器无法识别后面的'::'运算符。例如,在模板类中使用作用域解析运算符时,如果模板参数不正确,可能导致该类未被正确定义。 此外,用户是否有未正确使用嵌套类或枚举的情况?例如,引用[3]中的ILogger::Severity,如果在使用时遗漏了外层类名,直接写成Severity::kERROR,就会报错,因为Severity是ILogger的成员,必须通过ILogger::来访问。 可能的解决方案包括: 1. 检查头文件包含是否正确,确保所有必要的头文件都已包含,并且路径正确。 2. 验证命名空间类名的拼写是否正确,特别是大小写嵌套关系。 3. 查阅所用库的文档,确认API的正确使用方式,特别是不同版本之间的差异。 4. 检查是否有作用域遗漏,比如枚举类型是否被正确限定在父类或命名空间中。 5. 确保在使用模板时提供了正确的模板参数,使得编译器能够正确解析类或结构体。 例如,在引用[2]的例子中,cub::DeviceSelect::Flagged可能存在问题。根据CUB的文档,DeviceSelect可能是一个命名空间,而Flagged函数可能属于该命名空间下的某个结构体或类。或者,可能需要使用cub::DeviceRadixSort等不同的命名空间。用户需要确认CUB库的版本,并查阅对应版本的文档,确保函数调用的正确性。 另一个例子是引用[3]中的Logger::Severity::kWARNING,正确使用需要确保Logger类确实定义了Severity枚举,并且在作用域内可见。如果用户错误地写成Severity::kWARNING而没有Logger::前缀,编译器就会报错。 总结来说,用户需要逐步检查代码中所有使用'::'的地方,确认左侧的标识符是否为有效的类或命名空间,并确保相关的头文件依赖项正确配置。</think>在CUDA代码中出现`name followed by "::" must be a class or namespace name`错误,通常由以下原因导致: ### 错误原因分析 1. **作用域限定符使用错误** `::`符号要求其左侧必须是有效的**类名**或**命名空间**。常见错误包括: - 拼写错误:例如将`cub::DeviceSelect`误写为`cub::DeviceSelector` - 未正确包含头文件:如缺少`#include <cub/...>`导致命名空间未定义[^2] - 版本兼容性问题:不同版本的CUB库可能调整了API结构(例如函数归属的命名空间) 2. **枚举类型未正确限定** 示例代码中`Logger::Severity::kWARNING`要求`Severity`是`Logger`类的内部枚举。若直接使用`Severity::kWARNING`会触发此错误[^3]。 3. **模板实例化不完整** 当使用模板类时,若未正确提供模板参数或实例化,编译器无法识别后续的`::`操作。 --- ### 解决方案 1. **验证命名空间类名** 检查代码中`::`左侧的名称是否与库文档中的定义一致。例如: ```cpp // 正确示例:使用CUB库中的DeviceRadixSort #include <cub/device/device_radix_sort.cuh> cub::DeviceRadixSort::SortKeys(...); // 确保命名空间类名匹配 ``` 2. **检查头文件包含** 确认所有依赖库的头文件已正确包含,并检查编译器搜索路径: ```cpp // 确保包含CUB核心头文件 #include <cub/cub.cuh> ``` 3. **明确枚举类型的作用域** 若使用嵌套枚举,需完整指定父类作用域: ```cpp // 正确示例:引用ILogger中的Severity枚举 nvinfer1::ILogger::Severity level = nvinfer1::ILogger::Severity::kWARNING; ``` 4. **检查库版本兼容性** 例如,CUB库在不同版本中可能调整了API层级结构,建议查阅对应版本的官方文档。 --- ### 示例修复 假设原始代码为: ```cpp cub::DeviceSelect::Flagged(...); // 报错 ``` 修改步骤: 1. 查阅CUB文档发现`DeviceSelect`是命名空间,但`Flagged`属于`cub::DeviceSelect`的子命名空间或函数模板。 2. 调整代码为: ```cpp // 正确调用方式(假设实际API结构) cub::DeviceSelect::Flagged(...); // 或 cub::DeviceSelect::IfFlagged(...) ``` ---
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