Question

动机

我创建了一个头文件，它将matlab的mex功能包装在c ++ 11类中;特别是对于MxNxC图像。我创建的两个函数是forEach，它遍历图像中的每个像素，还有一个forKernel，它在图像中给出了一个内核和像素，在该像素周围迭代内核，处理各种漂亮的样板式索引数学

我们的想法是可以像这样对滑动窗口进行编程：

image.forEach([](Image &image, size_t row, size_t col) {
  //kr and lc specify which pixel is the center of the kernel
  image.forKernel<double>(row, col, kernel, kr, kc, [](Image &image, double w, size_t row, size_t col) {
    // w is the weight/coefficient of the kernel, row/col are the corresponding coordinates in the image.
    // process ...
  });
});

问题

这为

提供了一个很好的方法

提高可读性：两个函数调用比相应的4个for循环要清晰得多，
保持灵活性：lambda函数允许您通过值或引用来定义所有类型的变量，这些变量对于forEach / forKernel的实现者是不可见的，并且
增加了执行时间：这比使用for循环慢了大约8倍。

当然，后一点是问题所在。我希望g ++能够优化lambda函数并内联所有代码。这不会发生。因此，我在1D数据上创建了一个最小的工作示例：

#include <iostream>
#include <functional>

struct Data {
  size_t d_size;
  double *d_data;
  Data(size_t size) : d_size(size), d_data(new double[size]) {}
  ~Data() { delete[] d_data; }
  double &operator[](size_t i) { return d_data[i]; }


  inline void forEach(std::function<void(Data &, size_t)> f) {
    for (size_t index = 0; index != d_size; ++index)
      f(*this, index);
  }
};



int main() {
  Data im(50000000);
  im.forEach([](Data &im, size_t i) {
    im[i] = static_cast<double>(i);
  });

  double sum = 0;
  im.forEach([&sum](Data &im, size_t i) {
    sum += im[i];
  });

  std::cout << sum << '\n';
}

来源：http://ideone.com/hviTwx

我猜测编译器无法为每个lambda函数编译forEach代码，因为lambda函数不是模板变量。好处是可以编译一次并使用不同的lambda函数更频繁地链接到它，但不好的是它很慢。

此外，动机中讨论的情况已经包含数据类型的模板（double，int，...），因此无论如何都会推翻“好事”。

实现前一个的快速方法是这样的：

#include <iostream>
#include <functional>

struct Data {
  size_t d_size;
  double *d_data;
  Data(size_t size) : d_size(size), d_data(new double[size]) {}
  ~Data() { delete[] d_data; }
  double &operator[](size_t i) { return d_data[i]; }
};



int main() {
  size_t len = 50000000;
  Data im(len);
  for (size_t index = 0; index != len; ++index)
    im[index] = static_cast<double>(index);

  double sum = 0;
  for (size_t index = 0; index != len; ++index)
    sum += im[index];

  std::cout << sum << '\n';
}

来源：http://ideone.com/UajMMz

它大约快8倍，但也不太可读，特别是当我们考虑更复杂的结构，如带有内核的图像时。

问题

有没有办法将lambda函数作为模板参数提供，以便为每次调用编译forEach，并针对lambda函数的每个特定实例进行优化？ lambda函数能否以某种方式内联，因为lambda函数通常不是递归的，这应该是微不足道的，但语法是什么？

我找到了一些相关的帖子：

但是他们没有以最小的工作示例的形式给出解决方案，并且他们没有讨论内联lambda函数的可能性。我的问题的答案应该这样做：更改Data.forEach成员函数及其调用，以尽可能快/允许尽可能多的运行时优化（不是在运行时优化，而是在尽可能减少运行时间的编译时间。

关于forEveR的建议

感谢您创建该修复程序，这是一个巨大的改进，但仍然大约2倍的速度：

结果：

herbert@machine ~ $ g++ -std=c++11 -Wall test0.cc -o test0
herbert@machine ~ $ g++ -std=c++11 -Wall test1.cc -o test1
herbert@machine ~ $ g++ -std=c++11 -Wall test2.cc -o test2
herbert@machine ~ $ time ./test0
1.25e+15

real    0m2.563s
user    0m2.541s
sys     0m0.024s
herbert@machine ~ $ time ./test1
1.25e+15

real    0m0.346s
user    0m0.320s
sys     0m0.026s
herbert@machine ~ $ time ./test2
1.25e+15

real    0m0.601s
user    0m0.575s
sys     0m0.026s
herbert@machine ~ $

我用-O2重新运行代码，这解决了问题。 test1和test2的运行时间现在非常相似。谢谢@stijn和@forEveR。

herbert@machine ~ $ g++ -std=c++11 -Wall -O2 test0.cc -o test0
herbert@machine ~ $ g++ -std=c++11 -Wall -O2 test1.cc -o test1
herbert@machine ~ $ g++ -std=c++11 -Wall -O2 test2.cc -o test2

herbert@machine ~ $ time ./test0
1.25e+15

real    0m0.256s
user    0m0.229s
sys 0m0.028s
herbert@machine ~ $ time ./test1
1.25e+15

real    0m0.111s
user    0m0.078s
sys 0m0.033s
herbert@machine ~ $ time ./test2
1.25e+15

real    0m0.108s
user    0m0.076s
sys 0m0.032s
herbert@machine ~ $

Answer 1

问题是，您使用std::function，实际使用type-erasure和虚拟呼叫。您只需使用模板参数，而不是std::function。由于n3376 5.1.2 / 5

，将内联调用lambda函数

lambda表达式的闭包类型具有公共内联函数呼叫运营商（13.5.4），其参数和返回类型是由lambda-expression的parameter-declaration-clause和分别为trailing-return-type

所以，只需编写

即可

  template<typename Function>
  inline void forEach(Function f) {
    for (size_t index = 0; index != d_size; ++index)
      f(*this, index);
  }

Live example

快速和通用的lambda函数

动机

问题

问题

关于forEveR的建议

1 个答案: