综上所述,复制构造函数在复制std::vector<int64_t>时比std::copy更快,因为它可以直接复制整个对象,避免了逐个复制元素的操作,并且可以使用浅拷贝或者移动语义来提高效率。 对于复制std::vector<int64_t>时的优化推荐使用的腾讯云相关产品是Tencent Serverless,它是一种无服务器计算服务,可以根据实际...
std::vector emplace_back 8589934592 个int64_t 元素 耗时 : 208.395 std::vector 遍历8589934592个int64_t 元素 并执行简单 ++ -- 计算 耗时 : 204.557 1 2147483649 4294967297 6442450945 8589934593 10737418241 12884901889 15032385537 std::vector 遍历8589934592 个int64_t 元素 耗时 : 3.27684 【读是很快的】...
cpp std::vector<int64_t>ids{1918,117,55,97,1352,4272,1656,903};framework::LoDTensor words;autosize=static_cast<int>(ids.size());framework::LoD lod{{0,ids.size()}};DDim dims{size,1};words.Resize(dims);words.set_lod(lod);auto*pdata=words.mutable_data<int64_t>();size_t n=word...
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std::vector<Tensor>diag_indices(int64_tn,int64_tdim, c10::optional<ScalarType> dtype_opt, c10::optional<Layout> layout_opt, c10::optional<Device> device_opt, c10::optional<bool> pin_memory_opt) { std::vector<Tensor>result(dim);for(inti =0;i < dim;i++) { result[i] =at::arange...
std::vector<int64_t> osize = {8, 10}; auto expected = at::native::_upsample_nearest_exact2d(tensor, osize, torch::nullopt); at::native::_upsample_nearest_exact2d(tensor, osize, std::nullopt); auto options = F::InterpolateFuncOptions() .size(osize) @@ -2342,8 +2342,8 @@ TE...
//std::vector<uint8_t> will change the size to 48 //std::string will change the size to 48 >; //std::variant_size_v //std::holds_alternative varint 存储了一些额外信息,比如 类型 -> 位置 (std::inplace_type xxxx 会用到),所以实际体积比union大。
std::vector<int64_t>ret; // some basic operations on ret here ret.push_back(...); //return std::move(ret);returnret; } return ret对应汇编 Dump of assembler code for function...// 默认构造 0x00000000032c3ac1 <+43>: callq 0x31fe232 <std::vector<long,std::allocator<long> >::ve...
同理,在这种情形下,对于像std::list、std::vector这样的容器,其push/push_front方法在C++11中也有对应的改进方法即emplace/emplace_front方法。C++ Reference上将这里的emplace操作称之为“原位构造元素”(EmplaceConstructible)是非常贴切的。 除了使用emplace系列函数原位构造元素,我们也可以为Test类添加移动构造函数(Move...
std::vector<int64_t> input_img_shape = {1, 3, this->input_size, this->input_size}; ///也可以写在构造函数里, det_face的输入是动态的 Value input_tensor_ = Value::CreateTensor<float>(memory_info_handler, this->input_image.data, this->input_image.size, input_img_shape.data, input...