QT V5.14.2 获取磁盘读写请求百分比

在Qt 5.14.2中，你可以使用QStorageInfo类来获取磁盘的读写请求百分比。这个类提供了一些方法来获取有关存储设备的信息，例如设备类型、磁盘空间和可用空间等。 以下代码示例演示了如何使用QStorageInfo类来获取磁盘的读写请求百分比： ```cpp #include <QStorageInfo> #include <QDebug> int main() { QStorageInfo storage("/"); if (storage.isValid()) { qDebug() << "Drive:" << storage.rootPath(); qDebug() << "Type:" << storage.fileSystemType(); qDebug() << "Total space:" << storage.bytesTotal() / (1024 * 1024) << "MB"; qDebug() << "Free space:" << storage.bytesFree() / (1024 * 1024) << "MB"; qDebug() << "Available space:" << storage.bytesAvailable() / (1024 * 1024) << "MB"; qDebug() << "Read requests:" << storage.readRequests(); qDebug() << "Write requests:" << storage.writeRequests(); qDebug() << "Read bytes:" << storage.bytesRead() / (1024 * 1024) << "MB"; qDebug() << "Write bytes:" << storage.bytesWritten() / (1024 * 1024) << "MB"; } } ``` 在上面的示例中，我们创建了一个QStorageInfo对象来表示根目录"/"。然后，我们使用isValid()方法来检查是否找到了有效的存储设备，如果找到了有效的存储设备，我们就可以使用其他方法来获取有关该设备的信息，包括读写请求的计数和字节数。

### 在QT 5.14.2中使用C++实现模型训练的方法或配置 #### 1. 配置环境 在开始之前，需要确保已经正确安装并配置了 QT 5.14.2 和 Visual Studio 2019 的 MSVC 编译器。如果尚未完成此步骤，请参考相关文档[^2]进行设置。 #### 2. 使用 TensorFlow C++ API 进行模型训练 TensorFlow 提供了一个功能全面的 C++ 接口，适合用于复杂的机器学习任务。以下是具体实施方法： ##### (a) 添加 TensorFlow 支持 通过 `.pro` 文件将 TensorFlow 库添加到项目中。例如，在 `*.pro` 文件中加入如下内容： ```plaintext LIBS += -L/path/to/tensorflow/lib -ltensorflow_cc INCLUDEPATH += /path/to/tensorflow/include ``` ##### (b) 创建计算图 利用 TensorFlow 的 C++ API 定义一个简单的线性回归模型，并执行训练过程。以下是一个完整的例子： ```cpp #include <tensorflow/cc/client/client_session.h> #include <tensorflow/cc/ops/standard_ops.h> #include <tensorflow/core/framework/tensor.h> using namespace tensorflow; using namespace tensorflow::ops; int main() { // 初始化 Scope Scope root = Scope::NewRootScope(); // 输入占位符 auto X = Placeholder(root.WithOpName("X"), DT_FLOAT); auto Y = Placeholder(root.WithOpName("Y"), DT_FLOAT); // 变量初始化 Output W_init = Const(root.WithOpName("W_init"), {0.f}); Output b_init = Const(root.WithOpName("b_init"), {0.f}); auto W = Variable(root.WithOpName("W"), {1}, DT_FLOAT); auto b = Variable(root.WithOpName("b"), {}, DT_FLOAT); Assign(root.WithOpName("assign_W"), W, W_init); Assign(root.WithOpName("assign_b"), b, b_init); // 计算预测值 auto y_pred = Add(Mul(X, ReadVariableOp(root.WithOpName("read_W"), W), "mul_XW"), ReadVariableOp(root.WithOpName("read_b"), b)); // 损失函数 auto loss = ReduceMean(Square(Sub(y_pred, Y)), {0}); // 优化器 GradientDescentOptimizer(root.WithOpName("optimizer"), 0.01).Minimize(loss); // 启动会话 ClientSession session(root); TF_CHECK_OK(session.Run({{"assign_W", W_init}, {"assign_b", b_init}}, nullptr)); // 准备输入数据 std::vector<std::pair<Tensor, Tensor>> inputs = {{{{DT_FLOAT, TensorShape({1}), {-1}}}, {{DT_FLOAT, TensorShape({1}), {1}}}}; // 执行训练迭代 for (size_t i = 0; i < 1000; ++i) { TF_CHECK_OK(session.Run(inputs, {}, {})); } return 0; } ``` 以上代码展示了一个基础的线性回归模型训练流程[^4]。 #### 3. 使用 NCNN 实现轻量化模型训练 对于资源有限或者移动设备上的应用，可以选择更高效的深度学习框架如 NCNN。虽然 NCNN 主要针对推理阶段进行了高度优化，但它也支持一定程度上的训练能力。 ##### 步骤概述： - **准备数据集**：整理好标注好的图片或其他形式的数据。 - **定义网络结构**：编写自定义层及其前向传播逻辑。 - **设定损失函数**：继承 LossLayerBase 类来自定义特定的目标函数。 - **调整超参**：不断试验不同的学习率、批量大小等因素直到达到预期效果为止。 示例中的某些部分可能涉及复杂的手工编码工作，但这正是换取高性能所必需付出的努力之一[^2]。 --- ###