JSON シリアライゼーションには 2 つのオプションがあります。実際には人間が判読できない迅速で汚れたアプローチを採用するか、シリアライゼーションのサイズと時間の増加を犠牲にして人間が判読できるようにすることができます。
クイック バージョンでは、シリアルのテキスト アーカイブ (JSON および XML) 内に存在するsaveBinaryValueおよびを使用するように既存のコードを変更できます。loadBinaryValue
例えば：
ar.saveBinaryValue( reinterpret_cast<void * const>( const_cast< eT* >( m.memptr() ) ),
static_cast<std::size_t>( n_rows * n_cols * sizeof( eT ) ) );
負荷についても同様です。
これにより、データが base64 でエンコードされ、文字列として書き込まれます。もちろん、シリアル内のテキスト アーカイブ (または JSON のみ) にのみ適用されるように関数を特殊化する必要があります。
別の方法は、各要素を個別にシリアル化することです。ここでも 2 つの選択肢があります。1 つ目は、JSON 配列 (たとえば、myarray: [1, 2, 3, 4, 5, ...]) としてシリアル化するか、個々の名前と値のペアの束としてシリアル化することです: "array1 " : "1", "array2": "2", ...
シリアルの慣例では、動的にサイズ変更可能なコンテナー (ベクターなど) に JSON 配列を使用しますが、この例では読みやすさを純粋に強調しているため、アルマジロ マトリックスが希望するものでなくても配列を使用します。ユーザーが JSON を使用して要素を追加または削除できるようにする:
namespace arma
{
// Wraps a particular column in a class with its own serialization function.
// This is necessary because cereal expects actual data to follow a size_tag, and can't
// serialize two size_tags back to back without creating a new node (entering a new serialization function).
//
// This wrapper serves the purpose of creating a new node in the JSON serializer and allows us to
// then serialize the size_tag, followed by the actual data
template <class T>
struct ColWrapper
{
ColWrapper(T && m, int c, int nc) : mat(std::forward<T>(m)), col(c), n_cols(nc) {}
T & mat;
int col;
int n_cols;
template <class Archive>
void save( Archive & ar ) const
{
ar( cereal::make_size_tag( mat.n_rows ) );
for( auto iter = mat.begin_col(col), end = mat.end_col(col); iter != end; ++iter )
ar( *iter );
}
template <class Archive>
void load( Archive & ar )
{
cereal::size_type n_rows;
// Test to see if we need to resize the data
ar( cereal::make_size_tag( n_rows ) );
if( mat.n_rows != n_rows )
mat.resize( n_rows, n_cols );
for( auto iter = mat.begin_col(col), end = mat.end_col(col); iter != end; ++iter )
ar( *iter );
}
};
// Convenience function to make a ColWrapper
template<class T> inline
ColWrapper<T> make_col_wrapper(T && t, int c, int nc)
{
return {std::forward<T>(t), c, nc};
}
template<class Archive, class eT, cereal::traits::EnableIf<cereal::traits::is_text_archive<Archive>::value> = cereal::traits::sfinae>
inline void save( Archive & ar, const Mat<eT>& m )
{
// armadillo stored in column major order
uword n_rows = m.n_rows;
uword n_cols = m.n_cols;
// First serialize a size_tag for the number of columns. This will make expect a dynamic
// sized container, which it will output as a JSON array. In reality our container is not dynamic,
// but we're going for readability here.
ar( cereal::make_size_tag( n_cols ) );
for( auto i = 0; i < n_cols; ++i )
// a size_tag must be followed up with actual serializations that create nodes within the JSON serializer
// so we cannot immediately make a size_tag for the number of rows. See ColWrapper for more details
ar( make_col_wrapper(m, i, n_cols) );
}
template<class Archive, class eT, cereal::traits::EnableIf<cereal::traits::is_text_archive<Archive>::value> = cereal::traits::sfinae>
inline void load( Archive & ar, Mat<eT>& m )
{
// We're doing essentially the same thing here, but loading the sizes and performing the resize for the matrix
// within ColWrapper
cereal::size_type n_rows;
cereal::size_type n_cols;
ar( cereal::make_size_tag( n_cols ) );
for( auto i = 0; i < n_cols; ++i )
ar( make_col_wrapper(m, i, n_cols) );
}
} // end namespace arma
上記を実行するプログラム例:
int main(int argc, char* argv[])
{
std::stringstream ss;
std::stringstream ss2;
{
arma::mat A = arma::randu<arma::mat>(4, 5);
cereal::JSONOutputArchive ar(ss);
ar( A );
}
std::cout << ss.str() << std::endl;
{
arma::mat A;
cereal::JSONInputArchive ar(ss);
ar( A );
{
cereal::JSONOutputArchive ar2(ss2);
ar2( A );
}
}
std::cout << ss2.str() << std::endl;
return 0;
}
およびその出力:
{
"value0": [
[
0.786820954867802,
0.2504803406880287,
0.7106712289786555,
0.9466678009609704
],
[
0.019271058195813773,
0.40490214481616768,
0.25131781792803756,
0.02271243862792676
],
[
0.5206431525734917,
0.34467030607918777,
0.27419560360286257,
0.561032100176393
],
[
0.14003945653337478,
0.5438560675050177,
0.5219157100717673,
0.8570772835528213
],
[
0.49977436000503835,
0.4193700240544483,
0.7442805199715539,
0.24916812957858262
]
]
}
{
"value0": [
[
0.786820954867802,
0.2504803406880287,
0.7106712289786555,
0.9466678009609704
],
[
0.019271058195813773,
0.40490214481616768,
0.25131781792803756,
0.02271243862792676
],
[
0.5206431525734917,
0.34467030607918777,
0.27419560360286257,
0.561032100176393
],
[
0.14003945653337478,
0.5438560675050177,
0.5219157100717673,
0.8570772835528213
],
[
0.49977436000503835,
0.4193700240544483,
0.7442805199715539,
0.24916812957858262
]
]
}