(1)定义模型的类与函数 为了定义深度学习模型,Keras提供了函数式API。...与Keras类似,Pytorch提供给你将层作为构建块的能力,但是由于它们在Python类中,所以它们在类的init_()方法中被引用,并由类的forward()方法执行。...如果你需要实现一些自定义的东西,那么在TF张量和Numpy数组之间来回切换可能会很麻烦...
在上面的示例中,我们首先使用ctypes.CDLL函数加载了一个名为cpp_lib.so的C++动态链接库。然后,我们定义了C++函数my_function的参数和返回类型。接下来,我们编写了一个Python函数pass_long_vector,该函数将Python列表转换为C数组,并将其作为参数传递给C++函数。最后,我们返回C++函数的结果。
在C++中,向量是一种动态数组,可以存储多个相同类型的元素。自定义类型是指用户根据自己的需求定义的数据类型。 常量引用传递向量的优势在于: 减少内存开销:通过引用传递,避免了向量的拷贝,减少了内存的使用。 提高程序效率:避免了向量的拷贝操作,减少了函数调用的开销,提高了程序的执行效率。