ScopeGuard的作用是确保资源面对异常时总能被成功释放,就算没有正常返回.惯用法让我们在构造函数里获取资源,当因为异常或者正常作用域结束,那么在析构函数里释放资源.总是能释放资源.如果没有异常抛出则正常结束,只是有异常发生或者没有正常退出时释放资源.关于ScopeGaurd的概念想多了解一点的童鞋点这里和这里.c#中的ScopeGuard比较简单,通过using初始化或者通过finally就可以做到,c++中需要自己去实现. c++中设计ScopeGuard的关键技术:通过局部变量析构函数

在C++中,我们经常遇到在某个特定的时刻,需要将函数进行包装调用,尤其是当我们需要将不同签名的函数放到同一个集合时,由于函数签名不一致导致我们不能直接将各式各样的函数指针放到诸如list这样的集合中,因此对函数进行包装就显得格外重要.现在来介绍一下我写的一个函数包装器. 还是需要用到模板技巧,写这种类库没有模板将是不可能实现的任务,大家顺便学习一下模板编写也挺好的. 还是不废话,先上实例,后贴完整类库,这个类库需要用到前面写的萃取和序列化库,当然了,序列化库是可以被替换的,只要满足接口一致. 这

threadpool是基于boost库实现的一个线程池子库,但线程池实现起来不是很复杂.我们从threadpool中又能学到什么东西呢? 它是基于boost库实现的,如果大家对boost库有兴趣,看看一个简单的实现还是可以学到点东西的. threadpool基本功能 1.任务封装,包括普通任务(task_func)和优先级任务(prio_task_func). 2.调度策略,包括fifo_scheduler(先进先出).lifo_scheduler(后进先出).prio_scheduler(优先

将多个模型部署到同一个服务时,会出现stack错误. 原因是program为全局. 改成这样,可以解决. solved by myself. for those who need it:use a new scope for every model scope = fluid.Scope() with fluid.scope_guard(scope): place = fluid.CPUPlace() exe = fluid.Executor(place) [inference_program,

在本次实验中我们将使用PaddlePaddle来搭建一个简单的线性回归模型,并利用这一模型预测你的储蓄(在某地区)可以购买多大面积的房子.并且在学习模型搭建的过程中,了解到机器学习的若干重要概念,掌握一个机器学习预测的基本流程. 线性回归的基本概念 线性回归是机器学习中最简单也是最重要的模型之一,其模型建立遵循此流程:获取数据.数据预处理.训练模型.应用模型. 回归模型可以理解为:存在一个点集,用一条曲线去拟合它分布的过程.如果拟合曲线是一条直线,则称为线性回归.如果是一条二次曲线,则被称为二次

Paddle Release Note 重要更新 飞桨paddle框架2.0.0版本有如下重要更新: 编程范式:默认开启动态图模式进行模型开发和训练,通过动转静的方式进行模型部署和训练加速.如果需要使用静态图编程范式,可以通过paddle.enable_static()来切换到静态图模式. API体系:对API进行了补充,对目录结构进行了调整,使得更加易用,详情请见:API文档,同时,提供高层API简化使用流程:详情请见:飞桨paddle高层API使用指南. 框架功能:对数据加载.动态图执行,O

新手入门PaddlePaddle的一个简单Demo--猫狗大战 主要目的在于整体了解PP用卷积做图像分类的流程,以及最最重要的掌握自定义数据集的读取方式 猫狗数据集是从网络上下载到工作目录的. 本项目源地址. import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import imghdr # 判断图片格式用的 import random import seaborn as sns from time import time import paddl

写在前面 在对Tensorflow的后端源码进行了拆解(参见tensorflow源码解析系列文章索引)之后,很想跟其它深度学习框架的实现进行对比,根据框架的流行程度,先选择了Pytorch.Pytorch的后端核心是直接复用了Caffe2,因此本文针对Caffe2源码的core模块进行了简单拆解. 目录 数据存储与表示 storage tensor blob qtensor 操作 observer observable operator 操作求导 operator_schema context