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std::vector<std::vector<float>> weights 存入0.1 数据

时间: 2024-05-03 14:13:52 浏览: 207
std::vector<std::vector<float>> weights 是一个二维的向量,用来存储浮点数类型的数据。你可以使用以下代码将0.1存入weights中: ```cpp #include <vector> int main() { std::vector<std::vector<float>> weights; std::vector<float> innerVector; innerVector.push_back(0.1); weights.push_back(innerVector); // 检查数据是否成功存入 for (const auto& inner : weights) { for (const auto& value : inner) { std::cout << value << " "; } std::cout << std::endl; } return 0; } ``` 这段代码首先创建了一个空的二维向量 weights,然后创建了一个内部的一维向量 innerVector,并将0.1存入其中。最后,将 innerVector 添加到 weights 中。通过遍历 weights,我们可以看到成功将0.1存入了 weights 中。
相关问题

std::vector<std::vector<float>> weights ;float 数据 HJ存入weights

std::vector<std::vector<float>> weights 是一个二维的向量,每个元素都是一个 float 类型的值。它可以用来存储一个二维的权重矩阵或者二维数组。 要将数据 HJ 存入 weights,可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,创建一个新的一维向量,用来存储 HJ 数据。假设 HJ 是一个一维的 float 数组,可以使用 std::vector<float> hj_data(HJ, HJ + size) 来创建。 2. 然后,将 hj_data 添加到 weights 中作为一个新的一维向量。可以使用 weights.push_back(hj_data) 来实现。 下面是一个示例代码: ```cpp #include <iostream> #include <vector> int main() { // 假设 HJ 是一个一维的 float 数组 float HJ[] = {1.0, 2.0, 3.0}; int size = sizeof(HJ) / sizeof(float); // 创建二维向量 weights std::vector<std::vector<float>> weights; // 将 HJ 数据存入 weights std::vector<float> hj_data(HJ, HJ + size); weights.push_back(hj_data); // 打印 weights 中的数据 for (const auto& row : weights) { for (const auto& value : row) { std::cout << value << " "; } std::cout << std::endl; } return 0; } ``` 运行以上代码,输出结果为: ``` 1 2 3 ```

理解一下 std::vector<std::vector<float>> weights;

std::vector<std::vector<float>> weights 是一个二维的动态数组,其中每个元素都是一个浮点数。它使用了 C++ 的标准库中的 vector 容器来存储数据。 具体来说,std::vector 是一个动态数组,可以根据需要自动调整大小。在这个例子中,它被用作外层容器,存储了一组内层的 std::vector<float>。每个内层的 std::vector<float> 都表示一组浮点数权重。 这种二维的数据结构可以用于存储和处理多维的权重数据,例如在机器学习中的神经网络中,每个神经元的权重可以表示为一个二维的权重矩阵。 如果你有任何相关问题,请告诉我。
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Line 7: Char 9: ================================================================= ==22==ERROR: AddressSanitizer: heap-buffer-overflow on address 0x502000000354 at pc 0x55de9091eda9 bp 0x7ffeb85c4260 sp 0x7ffeb85c4258 READ of size 4 at 0x502000000354 thread T0 #0 0x55de9091eda8 in swap<int> /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/14/../../../../include/c++/14/bits/move.h:222:13 #1 0x55de9091eda8 in iter_swap<__gnu_cxx::__normal_iterator<int *, std::vector<int, std::allocator<int> > >, __gnu_cxx::__normal_iterator<int *, std::vector<int, std::allocator<int> > > > /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/14/../../../../include/c++/14/bits/stl_algobase.h:185:7 #2 0x55de9091eda8 in void std::__reverse<__gnu_cxx::__normal_iterator<int*, std::vector<int, std::allocator<int>>>>(__gnu_cxx::__normal_iterator<int*, std::vector<int, std::allocator<int>>>, __gnu_cxx::__normal_iterator<int*, std::vector<int, std::allocator<int>>>, std::random_access_iterator_tag) /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/14/../../../../include/c++/14/bits/stl_algo.h:1062:4 #3 0x55de9091ec00 in reverse<__gnu_cxx::__normal_iterator<int *, std::vector<int, std::allocator<int> > > > /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/14/../../../../include/c++/14/bits/stl_algo.h:1089:7 #4 0x55de9091ec00 in Solution::rotate(std::vector<int, std::allocator<int>>&, int) solution.cpp:7:9 #5 0x55de9091e4ad in __helper__ solution.cpp:7:18 #6 0x55de9091e4ad in main solution.cpp:7:30 #7 0x7f3b1408a1c9 (/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6+0x2a1c9) (BuildId: 6d64b17fbac799e68da7ebd9985ddf9b5cb375e6) #8 0x7f3b1408a28a in __libc_start_main (/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6+0x2a28a) (BuildId: 6d64b17fbac799e68da7ebd9985ddf9b5cb375e6) #9 0x55de90847f44 in _start (solution+0xb2f44) 0x502000000354 is located 0 bytes after 4-byte region [0x502000000350,0x502000000354) allocated by thread T0 here: #0 0x55de9091bb6d in operator new(unsigned long) /root/llvm-project/compiler-rt/lib/asan/asan_new_delete.cpp:86:3 #1 0x55de909381de i

分析一下这段代码:/******************************************************************************* * FILENAME: 3d_reconstruction.cpp * * AUTHORS: Zhiwen Dai START DATE: Monday, July 22nd 2024 * * LAST MODIFIED: Monday, May 26th 2025, 5:38:37 pm * * Copyright (c) 2023 - 2024 DepthVision Limited * * CONTACT: [email protected] *******************************************************************************/ #include "geom_cal/3d_reconstruction.h" #include <opencv2/core/matx.hpp> #include <vector> #include "opencv2/core/types.hpp" #include "utils/invalid_3d_point.h" #include "utils/logger.h" #include "utils/stop_watch.h" #include<fstream> #include"utils/file_system.h" ALGO_GEOM_CAL_NS_BEGIN // 读神经网络参数文件 bool Read(std::ifstream& file, cv::Mat& data) { try { int size[2]; file.read((char*)size, sizeof(int) * 2); cv::Mat temp(size[1], size[0], CV_32F); file.read((char*)&temp.at<float>(0, 0), sizeof(float) * size[0] * size[1]); data = temp.t(); return true; } catch (std::exception ex) { file.close(); LOG_ERROR_AND_RETURN_FALSE("Read failed"); } } bool NeuralNet::Init(std::string filename) { std::ifstream file(filename, std::ios::binary); if (!file.is_open()) LOG_ERROR_AND_RETURN_FALSE("file open failed"); try { file.read((char*)&x_min_, sizeof(float)); file.read((char*)&x_max_, sizeof(float)); file.read((char*)&y_min_, sizeof(float)); file.read((char*)&y_max_, sizeof(float)); offsets_.resize(2); gains_.resize(2); mins_.resize(2); if (!Read(file, offsets_[0])) LOG_ERROR_AND_RETURN_FALSE("Load failed"); if (!Read(file, gains_[0])) LOG_ERROR_AND_RETURN_FALSE("Load failed"); if (!Read(file, mins_[0])) LOG_ERROR_AND_RETURN_FALSE("Load failed"); if (!Read(file, offsets_[1])) LOG_ERROR_AND_RETURN_FALSE("Load failed"); if (!Read(file, gains_[1])) LOG_ERROR_AND_RETURN_FALSE("Load failed"); if (!Read(file, mins_[1])) LOG_ERROR_AND_RETURN_FALSE("Load failed"); int layers_num; file.read((char*)&layers_num, sizeof(int)); weights_.resize(layers_num); bias_.resize(layers_num); for (int i = 0; i < layers_num; i++) { if (!Read(file, weights_[i])) LOG_ERROR_AND_RETURN_FALSE("Load failed"); if (!Read(file, bias_[i])) LOG_ERROR_AND_RETURN_FALSE("Load failed"); } int taylor_order; file.read((char*)&taylor_order, sizeof(int)); while (file.peek() != EOF) { std::vector<float> temp(2 + taylor_order); file.read((char*)&temp[0], sizeof(float) * temp.size()); taylor_coefficients_.push_back(temp); } file.close(); return true; } catch (std::exception ex) { file.close(); LOG_ERROR_AND_RETURN_FALSE("Init failed"); } } // 激活函数 void Tanh(cv::Mat& data, const std::vector<std::vector<float>>& taylor_coefficients) { for (int r = 0; r < data.rows; r++) { float value = data.at<float>(r, 0); float fabs_value = fabs(value); if (fabs_value >= taylor_coefficients.size()) data.at<float>(r, 0) = value > 0 ? 1 : -1; else { int quotient = std::floor(fabs_value * 2); int index = std::floor(quotient * 0.5); //用泰勒展开计算激活函数 float x0 = taylor_coefficients[index][0]; //按定义算 /*float res = taylor_coefficients[index][1]; for (int k = 2; k < taylor_coefficients[index].size(); k++) res += taylor_coefficients[index][k] * pow(fabs_value - x0, k - 1);*/ //按秦九韶算法 float res = taylor_coefficients[index].back(); float delta_x = fabs_value - x0; for (int k = taylor_coefficients[index].size() - 2; k >= 1; k--) res = res * delta_x + taylor_coefficients[index][k]; data.at<float>(r, 0) = value > 0 ? res : -res; } } } bool NeuralNet::Predict(const std::vector<cv::Point2f>& centers, std::vector<cv::Point3f>& points3d) { if (centers.size() == 0) LOG_ERROR_AND_RETURN_FALSE("centers shouldn't be empty"); points3d = std::vector<cv::Point3f>(centers.size()); std::vector<cv::Point2f> centers_valid; // 如果激光中心点不在范围内 不重建 for (int i = 0; i < centers.size(); i++) { if (centers[i].y == 0 || !(centers[i].x >= x_min_ && centers[i].x <= x_max_ && centers[i].y >= y_min_ && centers[i].y <= y_max_)) points3d[i] = INVALID_POINT; else centers_valid.push_back(centers[i]); } if (centers_valid.size() == 0) return true; std::vector<cv::Point2f> pts2d(centers_valid.size()); cv::Mat gain1 = 1 / gains_[1]; for (int i = 0; i < centers_valid.size(); i++) { cv::Mat p = (cv::Mat_<float>(2, 1) << centers_valid[i].x, centers_valid[i].y); p = (p - offsets_[0]).mul(gains_[0]) + mins_[0]; for (int j = 0; j < weights_.size() - 1; j++) { p = weights_[j] * p + bias_[j]; Tanh(p, taylor_coefficients_); } p = weights_.back() * p + bias_.back(); p = (p - mins_[1]).mul(gain1) + offsets_[1]; pts2d[i] = cv::Point2f(p.at<float>(0, 0), p.at<float>(1, 0)); } int c = 0; for (int i = 0; i < points3d.size(); i++) { if (points3d[i] != INVALID_POINT) { points3d[i] = cv::Point3f(pts2d[c].x, 0, pts2d[c].y); c++; } } return true; } ALGO_GEOM_CAL_NS_END

请解析这段代码: void ConvOnnx::run(NodeDef *dst_node, const onnx::NodeProto *src_node, onnx::GraphProto *src_graph, std::map<std::string, onnx::TensorProto> &weights) { VLOG(0) << "run Converter, op type is Conv" << "[" << src_node->op_type() << "]"; std::map<std::string, const onnx::NodeProto *> all_node_map; for (int i = 0; i < src_graph->node_size(); i++) { const onnx::NodeProto &node = src_graph->node(i); all_node_map[node.name()] = &node; } onnx::AttributeProto value; if (jz_onnx::find_attr_value(*src_node, "rate", value)) { std::vector<int64> tmp; tmp.resize(value.ints_size()); for (int j = 0; j < value.ints_size(); j++) { tmp[j] = value.ints(j); } add_node_attr("rate", tmp, dst_node); } if (jz_onnx::find_attr_value(*src_node, "strides", value)) { const int num_stride = value.ints_size() + 2; std::vector<int64> tmp(num_stride, 1); for (int j = 0; j < value.ints_size(); j++) { tmp[j + 1] = value.ints(j); } add_node_attr("strides", tmp, dst_node); } if (jz_onnx::find_attr_value(*src_node, "dilations", value)) { const int num_dilation = value.ints_size() + 2; std::vector<int64> tmp(num_dilation, 1); for (int j = 0; j < value.ints_size(); j++) { tmp[j + 1] = value.ints(j); } add_node_attr("dilations", tmp, dst_node); } if (jz_onnx::find_attr_value(*src_node, "auto_pad", value)) { const auto &paddingType = value.s(); if (paddingType == "NOTSET" || paddingType == "VALID") { add_node_attr("padding", "VALID", dst_node); } else if (paddingType == "SAME_UPPER" || paddingType == "SAME_LOWER") { if (paddingType == "SAME_LOWER") { VLOGW << "The padding mode in ONNX SAME_LOWER and Magik SAME is not exactly the same!"; } add_node_attr("padding", "SAME", dst_node); } else { VLOGEC(MAGIK_CONVERT, MAGIK_CODE_NOT_SUPPORT_ATTRIBUTE) << "Auto type '" << paddingType << "' is not supported!"; } } if (jz_onnx::find_attr_value(*src_node, "pads", value)) { add_node_attr("padding", "VALID", dst_node); auto pad_values = value.ints(); if (pad_values.size() == 4) { // HWHW => HHWW std::vector<int64> pads{value.ints(0), value.ints(2), value.ints(1), value.ints(3)}; add_node_attr("pads", pads, dst_node); } else if (pad_values.size() == 2) { std::vector<int64> pads{value.ints(0), value.ints(1)}; add_node_attr("pads", pads, dst_node); } else { VLOGEC(MAGIK_CONVERT, MAGIK_CODE_NOT_MATCHED_SIZE) << "Conv pad size error! (node: " << src_node->name() << ", " << "pads size" << pad_values.size() << ")"; } }

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