使用 shared_ptr 在 class 及其成员对象之间共享变量是一个好的解决方案吗？

Question

我这样做是为了在我所有的神经元之间共享 learning_rate :

class neural_network {
public:
  neural_network(float learning_rate = 0.005f)
      : learning_rate(new float(learning_rate)){};
  shared_ptr<float> learning_rate;

private:
  vector<neuron> neurons;
};

class neuron {
public:
  neuron(const float learning_rate) {
    this->learningRate = make_shared<float>(learningRate);
  };

private:
  const shared_ptr<const float> learning_rate;
};

在我的所有神经元上使用相同的 learning_rate 是一个很好的解决方案吗？

Answer 1

shared_ptr是共享所有权，不是"share an instance"。

某些实例 X 的生命周期与其成员之间存在明确定义的关系。在最简单的情况下，成员将一直存在，直到它们在 X 的析构函数中被销毁。成员通常不会在 X 的生命周期之后继续存活。因此，不需要共享所有权。您可以使用原始指针来强调 neurons 不参与 learning_rate.

的所有权

class neural_network
{
public:
    neural_network(float learning_rate = 0.005f)
        : learning_rate(learnin_rate) {};
    float learning_rate;
private:
    vector<neuron> neurons;
}

class neuron
{
public:
    neuron(const float* learning_rate) : learning_rate(learning_rate){}
private:
    const float* learning_rate;
}

PS：不确定，但我想我会应用一个完全不同的设计。使 learning_rate 成为 neurons 的（非常量非指针）成员。然后，如果 neural_network 更改 learning_rate，它将调用神经元 set_learning_rate 方法来更新它们的学习率。这样 neurons 就有机会在学习率变化时做出反应。

Answer 2

shared_ptr 相当昂贵，我认为这里不需要它，只有网络需要 "own" 学习率。不要害怕在适当的地方使用原始指针，只要避免 new 和 delete:

class neuron {
public:
    neuron(const float& learning_rate)
        : learning_rate(&learning_rate){};

private:
    const float* learning_rate;
};

class neural_network {
public:
    neural_network(float learning_rate = 0.005f)
        : learning_rate(learning_rate){};
    float learning_rate;

    void make_neuron()
    {
        neurons.push_back(neuron(learning_rate));
    }

private:
    vector<neuron> neurons;
};

Answer 3

对于单个 float，我真的认为这一切都太过分了。如果你的学习率可以变得更复杂，那是一回事，但在此处给出的代码中呢？我建议只在 neural_network 中使用浮动成员，在构建期间在 neuron 中使用 const neural_network* owner;。

然后你在 neural_network 上打一个 public getLearningRate() 就大功告成了。您可能需要跟踪各种网络范围的状态，因此单个神经元可以从一个指针中获得很多效用。示例可能是日志、序列化流或脏标志。

Bonus: No dynamic allocations, which is always a nice efficiency gain when you can get it. No pointer-related cache misses, no newing or deleteing.

此外，我认为您在 neuron 的构造函数中对 make_shared() 的调用将创建一个新的共享指针，指向具有相同 float 值的新实例。这导致对根 learning_rate 的更改根本不会影响现有的 neuron 实例。（还有很多额外的、不需要的内存分配）

使用 shared_ptr 在 class 及其成员对象之间共享变量是一个好的解决方案吗？

Is using a shared_ptr to share variables between class and its member objects a good solution?

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