Создание std :: vector of boost :: multi_array .. тающий мозг для cpp guru? - PullRequest
Новая
       24

Создание std :: vector of boost :: multi_array .. тающий мозг для cpp guru?

1 голос
/ 26 января 2012

Я думаю, что я путаюсь с созданием экземпляров объектов ... ну .. не совсем правильно, потому что операторы new делают ошибку компиляции.Мой опыт работы в Python и Java, и я застрял перед C ++ способом создания объектов, которые не являются классами.

Я перевожу алгоритм из C # и для машинного обучения, и он использует массивмногомерные массивы.

C # код: 

public double Learn(int[][] observations, int symbols, int states, ...

    // ...

    double[][, ,] epsilon = new double[N][, ,]; // also referred as ksi or psi
    double[][,] gamma = new double[N][,];

    for (int i = 0; i < N; i++)
    {
        int T = observations[i].Length;
        epsilon[i] = new double[T, States, States];
        gamma[i] = new double[T, States];
    }

Я решил использовать библиотеку Boost для многомерного массива, и у меня есть: 

typedef boost::multi_array<double, 2> matrix2D;
typedef boost::multi_array<double, 3> matrix3D;

vector<matrix3D> epsilon;
vector<matrix2D> gamma;

cout << "HMM::learn >> before" << endl;
for (int i = 0; i < N; i++)
{
    int T = observations[i].size();
    epsilon[i] = matrix3D(boost::extents[T][states][symbols]);
    gamma[i] = matrix2D(boost::extents[T][states]);
}

и яполучить эту ошибку времени выполнения:

HMM :: learn >> before
std :: bad_alloc 'what (): std :: bad_alloc

1 Ответ

1 голос
/ 26 января 2012

Векторам не выделено пространство (возможно, оно уже зарезервировано, но вы не можете ссылаться на него с индексаторами массива). Измените строки: 

epsilon[i] = matrix3D(boost::extents[T][states][symbols]);
gamma[i] = matrix2D(boost::extents[T][states]);

Кому: 

epsilon.push_back(matrix3D(boost::extents[T][states][symbols]);
gamma.push_back(matrix2D(boost::extents[T][states]);

это должно решить. В вашем случае, поскольку вы знаете размер массива, вы должны зарезервировать столько места в векторах, чтобы уменьшить необходимое перераспределение: 

epsilon.reserve(N);
gamma.reserve(N);
...