便携式 C++ 编程¶
注意：本文档涵盖了需要在目标硬件环境中构建和执行的代码。这适用于核心执行运行时以及此仓库中的内核和后端实现。这些规则不一定适用于仅在开发主机上运行的代码，例如创作或构建工具。
ExecuTorch 运行时代码旨在实现可移植性，应能在各种系统上构建，从服务器到移动电话再到 DSP，从 POSIX 到 Windows 再到裸机环境。
这意味着它不能假定存在以下内容：
文件
线程
异常
stdout,stderrprintf(),fprintf()一般的 POSIX API 和概念
它也不能假定
64 位指针
给定整数类型的大小
char的有无符号性
为了使二进制文件大小最小化，并严格控制内存分配，代码不得使用
malloc(),free()new,delete大多数
stdlibc++类型；特别是那些管理自身内存的容器类型，如string和vector，或者内存管理包装类型，如unique_ptr和shared_ptr。
为了帮助降低复杂性，代码不得依赖于任何外部依赖项，除了
flatbuffers（用于.pte文件反序列化）flatcc（用于事件跟踪序列化）Core PyTorch（仅用于 ATen 模式）
平台抽象层 (PAL)¶
为了避免假定目标系统的能力，ExecuTorch 运行时允许客户端在其平台抽象层 (PAL) 中覆盖低级函数，PAL 定义在 //executorch/runtime/platform/platform.h 中，用于执行以下操作：
获取当前时间戳
打印日志消息
使系统崩溃
内存分配¶
运行时代码应使用客户端提供的 MemoryManager（//executorch/runtime/executor/memory_manager.h）来分配内存，而不是使用 malloc() 或 new。
文件加载¶
客户端不应直接加载文件，而应提供已加载数据的缓冲区，或封装在如 DataLoader 这样的类型中。
整数类型¶
ExecuTorch 运行时代码不应假定基本类型（如 int, short 或 char）的任何大小。例如，C++ 标准只保证 int 至少有 16 位宽。ARM 工具链将 char 视为无符号类型，而其他工具链通常将其视为有符号类型。
相反，运行时 API 使用一组更可预测但仍然标准的整数类型
<cstdint>类型，如uint64_t,int32_t`；这些类型保证了位宽和有无符号性，与架构无关。当你需要非常特定的整数宽度时使用这些类型。size_t用于计数或内存偏移量。size_t保证足够大，可以表示任何内存字节偏移量；也就是说，它的宽度将与目标系统的原生指针类型相同。对于计数/偏移量，优先使用它而不是uint64_t，这样 32 位系统就不需要为 64 位值的额外开销付费。在某些 ATen 兼容场景下，
Tensor返回有符号计数时使用ssize_t。尽可能优先使用size_t。
浮点算术¶
并非所有系统都支持浮点算术：有些甚至不在其工具链中启用浮点仿真。因此，核心运行时代码在运行时不得执行任何浮点算术，尽管可以简单地创建或管理 float 或 double 值（例如，在 EValue 中）。
内核，作为核心运行时之外的部分，允许执行浮点算术。尽管有些内核可能会选择不这样做，以便它们可以在不支持浮点运算的系统上运行。
日志记录¶
ExecuTorch 运行时提供了 //executorch/runtime/platform/log.h 中的 ET_LOG 接口和 //executorch/runtime/platform/assert.h 中的 ET_CHECK 接口，而不是使用 printf(), fprintf(), cout, cerr，或像 folly::logging 或 glog 这样的库。消息使用 PAL 中的一个钩子打印，这意味着客户端可以将它们重定向到任何底层日志系统，或者如果可用，直接打印到 stderr。
日志格式可移植性¶
定宽整数¶
当你有一个日志语句，例如
int64_t value;
ET_LOG(Error, "Value %??? is bad", value);
对于 %??? 部分，应该填写什么来匹配 int64_t？在不同的系统上，int64_t 的 typedef 可能是 int`, `long int 或 long long int。选择像 %d`, `%ld 或 %lld 这样的格式可能在一个目标系统上有效，但在其他系统上会出错。
为了实现可移植性，运行时代码使用了标准（但确实有点别扭）的 <cinttypes> 辅助宏。每种可移植整数类型都有一个对应的 PRIn## 宏，例如
int32_t->PRId32uint32_t->PRIu32int64_t->PRId64uint64_t->PRIu64更多信息请参阅 https://cppreference.cn/w/cpp/header/cinttypes
这些宏是字面量字符串，可以与格式字符串的其他部分连接，例如
int64_t value;
ET_LOG(Error, "Value %" PRId64 " is bad", value);
请注意，这需要将字面格式字符串切分（额外的双引号）。它还需要在宏前面加上前导的 %。
但是，通过使用这些宏，可以保证工具链将为该类型使用适当的格式模式。
类型转换¶
有时，特别是在跨越 ATen 和 lean 模式的代码中，值本身的类型在不同构建模式下可能不同。在这种情况下，将值转换为 lean 模式类型，例如
ET_CHECK_MSG(
input.dim() == output.dim(),
"input.dim() %zd not equal to output.dim() %zd",
(ssize_t)input.dim(),
(ssize_t)output.dim());
在这种情况下，Tensor::dim() 在 lean 模式下返回 ssize_t，而 at::Tensor::dim() 在 ATen 模式下返回 int64_t。由于它们在概念上都返回（有符号的）计数，ssize_t 是最合适的整数类型。int64_t 也能工作，但在 lean 模式下会不必要地要求 32 位系统处理 64 位值。
这是唯一需要进行类型转换的情况，即当 lean 模式和 ATen 模式不一致时。否则，请使用与类型匹配的格式模式。
