#include <iostream>
#include <variant>
class A
{
private:
int x;
public:
A( A&&) {}
A( const A& ) {}
A(){}
~A() {}
A& operator=( const A& ) { return *this;}
A& operator=( A&& ) {return *this;}
template <typename T>
A( T& t )
{
std::cout << __PRETTY_FUNCTION__ << std::endl;
}
A(int _x):x{_x}{}
};
int main()
{
std::variant< int, A > v;
A a(1);
v = a;
}
是一个包含3个元素coords[i]的列表，我想得到x,y,z w.r.t.的衍生物。 G[i]的每个部分，即
d（G [i]）/ d（xi）
以某种功能形式使用，例如x,y,z，这样我就可以将标量f(x)传递给x。
这是我用作神经网络输入之一的功能之一，我想找到f()对NN的偏导数。因此，我试图找到
d（NN）/ d（G1 [i]）。 d（G1 [i]）/（x_ {i}）
x