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如何编译Dev C++源代码?
面对Dev C++源文件编译问题,我们首先要解决的牛源疑问是:为何它总是显示未编译? 遇到这种困扰,首先要明确,平凡问题可能源于一些简单但常常被忽视的牛源步骤。首先,平凡确保您已经点击了至关重要的牛源kylink源码F9编译键。这一步骤看似简单,平凡却常常被新手遗漏。牛源如果您跳过了这个环节,平凡编译命令自然无法被执行。牛源 其次,平凡请检查当前工作目录是牛源否正确。新下载的平凡Dev C++,其桌面上的牛源快捷方式通常指向默认安装路径,但这并不意味着可以直接用来编译。平凡您需要找到下载文件夹,精准520选股源码找到名为"devcppPortable"的文件夹,从那里启动Dev C++,这样才能确保编译路径指向正确的位置。 这些步骤是解决源文件未编译问题的基础,但若问题仍未解决,可能还需深入检查。可能是代码格式问题,或者是编译器设置出现了异常。当然,每个案例都有其独特性,所以请务必提供详细的错误信息或者截图,这样我们能更精确地定位问题所在。 最后,如果你依然在困惑,不要犹豫,昨日量比指标源码继续提问,我们将共同探讨并找到答案。记住,编程之路并非一帆风顺,每个问题都是成长的契机。一个平凡的大一新生,也可能在解决这类问题中变得不那么平凡。代码是什么意思
1. 代码是一套用于转换信息的规则系统,它能将字母、单词、声音、图像或手势等转换成另一种形式或表达,有时还用于缩短或加密信息,以便通过通信通道或存储媒体进行传输。
2. 代码设计时应遵循一些原则,盲盒星球app源码包括唯一确定性、标准化和通用性、可扩充性与稳定性、易于识别与记忆、简洁性与统一格式以及易于修改等。
3. 源代码是代码的一种形式,从某种意义上说,它与代码是等同的。源代码将语言转化为视觉符号的写作方式,从而扩大了跨越时间和空间进行通信和表达的可能性。
4. 代码有时也被称为代号等。代码的一个特性是将信息源头的符号转化为便于通信或存储的符号。解码是将这些符号逆向还原的过程,即将代码符号转化为接收者可以理解的形式。
5. 代码的不败传奇装备源码另一个用途是在平凡的语言、口语或写作难以实现的情况下进行通信。例如,旗语可以使用特定的标记来表达特定的信息,站在远处的人可以解读这些标记并重现该信息。
来源:百度百科—代码
PyTorch源码学习系列 - 2. Tensor
本系列文章同步发布于微信公众号小飞怪兽屋及知乎专栏PyTorch源码学习-知乎(zhihu.com),欢迎关注。
若问初学者接触PyTorch应从何学起,答案非神经网络(NN)或自动求导系统(Autograd)莫属,而是看似平凡却无所不在的张量(Tensor)。正如编程初学者在控制台输出“Hello World”一样,Tensor是PyTorch的“Hello World”,每个初学者接触PyTorch时,都通过torch.tensor函数创建自己的Tensor。
编写上述代码时,我们已步入PyTorch的宏观世界,利用其函数创建Tensor对象。然而,Tensor是如何创建、存储、设计的?今天,让我们深入探究Tensor的微观世界。
Tensor是什么?从数学角度看,Tensor本质上是多维向量。在数学里,数称为标量,一维数据称为向量,二维数据称为矩阵,三维及以上数据统称为张量。维度是衡量事物的方式,例如时间是一种维度,销售额相对于时间的关系可视为一维Tensor。Tensor用于表示多维数据,在不同场景下具有不同的物理含义。
如何存储Tensor?在计算机中,程序代码、数据和生成数据都需要加载到内存。存储Tensor的物理媒介是内存(GPU上是显存),内存是一块可供寻址的存储单元。设计Tensor存储方案时,需要先了解其特性,如数组。创建数组时,会向内存申请一块指定大小的连续存储空间,这正是PyTorch中Strided Tensor的存储方式。
PyTorch引入了步伐(Stride)的概念,表示逻辑索引的相对距离。例如,一个二维矩阵的Stride是一个大小为2的一维向量。Stride用于快速计算元素的物理地址,类似于C/C++中的多级指针寻址方式。Tensor支持Python切片操作,因此PyTorch引入视图概念,使所有Tensor视图共享同一内存空间,提高程序运行效率并减少内存空间浪费。
PyTorch将Tensor的物理存储抽象成一个Storage类,与逻辑表示类Tensor解耦,建立Tensor视图和物理存储Storage之间多对一的联系。Storage是声明类,具体实现在实现类StorageImpl中。StorageImp有两个核心成员:Storage和StorageImpl。
PyTorch的Tensor不仅用Storage类管理物理存储,还在Tensor中定义了很多相关元信息,如size、stride和dtype,这些信息都存在TensorImpl类中的sizes_and_strides_和data_type_中。key_set_保存PyTorch对Tensor的layout、device和dtype相关的调度信息。
PyTorch创建了一个TensorBody.h的模板文件,在该文件中创建了一个继承基类TensorBase的类Tensor。TensorBase基类封装了所有与Tensor存储相关的细节。在类Tensor中,PyTorch使用代码自动生成工具将aten/src/ATen/native/native_functions.yaml中声明的函数替换此处的宏${ tensor_method_declarations}
Python中的Tensor继承于基类_TensorBase,该类是用Python C API绑定的一个C++类。THPVariable_initModule函数除了声明一个_TensorBase Python类之外,还通过torch::autograd::initTorchFunctions(module)函数声明Python Tensor相关的函数。
torch.Tensor会调用C++的THPVariable_tensor函数,该函数在文件torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp中。在经过一系列参数检测之后,在函数结束之前调用了torch::utils::tensor_ctor函数。
torch::utils::tensor_ctor在文件torch/csrc/utils/tensor_new.cpp中,该文件包含了创建Tensor的一些工具函数。在该函数中调用了internal_new_from_data函数创建Tensor。
recursive_store函数的核心在于
Tensor创建后,我们需要通过函数或方法对其进行操作。Tensor的方法主要通过torch::autograd::variable_methods和extra_methods两个对象初始化。Tensor的函数则是通过initTorchFunctions初始化,调用gatherTorchFunctions来初始化函数,主要分为两种函数:内置函数和自定义函数。
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