修改RandU和RandN函数并添加相关单元测试

[TypeFloat]

注：本次提交的PR可能包含不同的主题，我并没有太多向公共仓库提交PR的经验，不知道把所有commit合并在一起提交的方式是否合适，如有不妥，欢迎指正。本次的修改主要包括：

1. 修改了dockerfile中编译OpenBLAS时未添加OpenMP选项的错误；
2. 将Tensor的声明与实现分离，这样更符合C++规范。之前版本的KuiperInfo在这一部分是分离的，在上一次对其的修改中，开发者将函数的实现代码迁移至了.hpp文件中。我猜测这样做的原因是，如果不这样修改在编译时会出现未定义错误。而如果在.cpp文件中定义特化类，就不会出现bug，因此我有将代码分为了两个部分；
3. 定义特化类的方式可以有效检测模版函数对各种数据类型的支持，因此，我发现了一些潜在的bug，在RandN函数和RandU函数中，其代码实现无法支持uint8数据类型的使用，我暂时没搞清楚为什么当前版本的代码编译时静态类型检查没有检测到这个错误，但我已经将这个bug修复了，但由于是特化了模版函数的实现，因此RandN函数和RandU函数并不支持任意数据类型。
4. 添加了RandN和RandU函数的测试用例，我并不清楚如何很好的对随机数生成函数进行测试，因此在测试用例中，只保证了函数的执行是正确的。
5. 在CMakeList.txt中添加了C++标准的强制校验。这个修改其实是无关紧要的，因为目前大多数使用的g++版本都支持了C++17标准。但是我在写代码的过程中，发现clangd对某些C++17的特性进行的提示，通过排查，是compile_commands.json中并没有对编译标准进行指定，因此我添加了这一行。也同时可以防止某些用户确实使用着并不支持C++17的编译器而出现意外的错误。

[zjhellofss]

@TypeFloat

TEST(test_utensor, copy_construct1) {
  using namespace kuiper_infer;
  Tensor<uint8_t> f1(3, 224, 224);
  f1.RandU(2, 4);
  f1.Show();
  Tensor<uint8_t> f2(f1);
  ASSERT_EQ(f2.channels(), 3);
  ASSERT_EQ(f2.rows(), 224);
  ASSERT_EQ(f2.cols(), 224);

  ASSERT_TRUE(arma::approx_equal(f2.data(), f1.data(), "absdiff", 1e-4));
}

第三點"RandN函数和RandU函数中，其代码实现无法支持uint8数据类型的使用", 我不太清楚你說的不支持是什麼意思，我這裏按照這樣的調用是可以生成2-4之間的隨機數分佈的。

[zjhellofss]

@TypeFloat

TEST(test_utensor, copy_construct1) {
  using namespace kuiper_infer;
  Tensor<uint8_t> f1(3, 224, 224);
  f1.RandU(2, 4);
  f1.Show();
  Tensor<uint8_t> f2(f1);
  ASSERT_EQ(f2.channels(), 3);
  ASSERT_EQ(f2.rows(), 224);
  ASSERT_EQ(f2.cols(), 224);

  ASSERT_TRUE(arma::approx_equal(f2.data(), f1.data(), "absdiff", 1e-4));
}

第三點"RandN函数和RandU函数中，其代码实现无法支持uint8数据类型的使用", 我不太清楚你說的不支持是什麼意思，我這裏按照這樣的調用是可以生成2-4之間的隨機數分佈的。

好像是windows才出現這個問題

[TypeFloat]

@zjhellofss

并不是windows才会出现这样的问题。我对模版类的特化并没有太深入的思考。我认为目前的在.hpp文件中实现函数功能的做法，其函数在特化时是动态进行的，而我提交的PR中，其函数特化是在编译时期完成的。因此出现了RandU函数和RandN的BUG。先从RandN说起，如果在目前的代码中，添加如下测试：

TEST(test_utensor, randn) { using namespace kuiper_infer; Tensor f1(3, 224, 224); f1.RandN(2, 4); f1.Show(); Tensor f2(f1); ASSERT_EQ(f2.channels(), 3); ASSERT_EQ(f2.rows(), 224); ASSERT_EQ(f2.cols(), 224);

ASSERT_TRUE(arma::approx_equal(f2.data(), f1.data(), "absdiff", 1e-4)); }

在编译时就会出现bug，因为RandN函数中使用了的正态分布函数normal_distribution只支持浮点及其衍生类型，可以参考https://en.cppreference.com/w/cpp/numeric/random/normal_distribution，其源代码中也加入了static_assert(std::is_floating_point<_RealType>作静态验证，因此当Tensor调用该函数时，就会出现错误，由于之前没有RandN的相关测试，因此这个函数并没有被实际编译。

基于上述原因，必须在编译前特化相关类型的实现，从而使编译器检查出错误。而这一点又导致了RandU函数的错误，RandU中有两个静态类型断言，无论是什么类型，上述断言总有一个是错误的，因此无法通过编译，所以我将RandU函数对不同数据类型给出了不同的实现。

如果把静态断言修改为普通的类型判断应该更好的解决这个问题，不过我还没有进行测试。因为这个地方的目的就是判断数据类型T是一个浮点还是整数。而使用断言则会导致程序异常终止。

[zjhellofss]

@zjhellofss

并不是windows才会出现这样的问题。我对模版类的特化并没有太深入的思考。我认为目前的在.hpp文件中实现函数功能的做法，其函数在特化时是动态进行的，而我提交的PR中，其函数特化是在编译时期完成的。因此出现了RandU函数和RandN的BUG。先从RandN说起，如果在目前的代码中，添加如下测试：

TEST(test_utensor, randn) { using namespace kuiper_infer; Tensor f1(3, 224, 224); f1.RandN(2, 4); f1.Show(); Tensor f2(f1); ASSERT_EQ(f2.channels(), 3); ASSERT_EQ(f2.rows(), 224); ASSERT_EQ(f2.cols(), 224);

ASSERT_TRUE(arma::approx_equal(f2.data(), f1.data(), "absdiff", 1e-4)); }

在编译时就会出现bug，因为RandN函数中使用了的正态分布函数normal_distribution只支持浮点及其衍生类型，可以参考[https://en.cppreference.com/w/cpp/numeric/random/normal_distribution，其源代码中也加入了static_assert(std::is_floating_point](https://en.cppreference.com/w/cpp/numeric/random/normal_distribution%EF%BC%8C%E5%85%B6%E6%BA%90%E4%BB%A3%E7%A0%81%E4%B8%AD%E4%B9%9F%E5%8A%A0%E5%85%A5%E4%BA%86static_assert(std::is_floating_point)<_RealType>作静态验证，因此当Tensor调用该函数时，就会出现错误，由于之前没有RandN的相关测试，因此这个函数并没有被实际编译。

基于上述原因，必须在编译前特化相关类型的实现，从而使编译器检查出错误。而这一点又导致了RandU函数的错误，RandU中有两个静态类型断言，无论是什么类型，上述断言总有一个是错误的，因此无法通过编译，所以我将RandU函数对不同数据类型给出了不同的实现。

如果把静态断言修改为普通的类型判断应该更好的解决这个问题，不过我还没有进行测试。因为这个地方的目的就是判断数据类型T是一个浮点还是整数。而使用断言则会导致程序异常终止。

有以下的问题：

1. 在test_*.cpp两个文件的修改中，只有格式上的修改，所以麻烦你把这两个文件的提交给取消了。 其他地方都是合理的修改

[TypeFloat]

我已经撤回了test_*.cpp中的修改，这是编辑器自动进行的格式化保存，以后我会注意。另外关于RandN的特化问题，原函数的实现使用的正态分布函数并不支持int,uint_8类型，因此我还没有太好的想法用于生成整数正态分布随机数，如果想到，我会进行编写及功能测试。

[zjhellofss]

C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Enterprise\VC\Tools\MSVC\14.36.32532\include\random(2007,5): error C2338: static_assert failed: 'invalid template argument for uniform_int_distribution: N4659 29.6.1.1 [rand.req.genl]/1e requires one of short, int, long, long long, unsigned short, unsigned int, unsigned long, or unsigned long long' [D:\a\KuiperInfer\KuiperInfer\build\kuiper.vcxproj]
D:\a\KuiperInfer\KuiperInfer\source\data\tensor.cpp(247,1): message : see reference to class template instantiation 'std::uniform_int_distribution<uint8_t>' being compile。 

你可以看这里，出自github的自动编译，windows不支持std::uniform_int_distribution。

[TypeFloat]

C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Enterprise\VC\Tools\MSVC\14.36.32532\include\random(2007,5): error C2338: static_assert failed: 'invalid template argument for uniform_int_distribution: N4659 29.6.1.1 [rand.req.genl]/1e requires one of short, int, long, long long, unsigned short, unsigned int, unsigned long, or unsigned long long' [D:\a\KuiperInfer\KuiperInfer\build\kuiper.vcxproj]
D:\a\KuiperInfer\KuiperInfer\source\data\tensor.cpp(247,1): message : see reference to class template instantiation 'std::uniform_int_distribution<uint8_t>' being compile。 

你可以看这里，出自github的自动编译，windows不支持std::uniform_int_distribution。

这个很奇怪啊，为什么标准库函数在不同的平台下会有差异呢。会不会是GitHub平台的windows编译器选择的有问题？我查找到一个VS2022的文档，https://learn.microsoft.com/zh-cn/cpp/standard-library/uniform-int-distribution-class?view=msvc-170 里面明确指示了是支持uint类型的。

[zjhellofss]

C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Enterprise\VC\Tools\MSVC\14.36.32532\include\random(2007,5): error C2338: static_assert failed: 'invalid template argument for uniform_int_distribution: N4659 29.6.1.1 [rand.req.genl]/1e requires one of short, int, long, long long, unsigned short, unsigned int, unsigned long, or unsigned long long' [D:\a\KuiperInfer\KuiperInfer\build\kuiper.vcxproj]
D:\a\KuiperInfer\KuiperInfer\source\data\tensor.cpp(247,1): message : see reference to class template instantiation 'std::uniform_int_distribution<uint8_t>' being compile。 

你可以看这里，出自github的自动编译，windows不支持std::uniform_int_distribution。

这个很奇怪啊，为什么标准库函数在不同的平台下会有差异呢。会不会是GitHub平台的windows编译器选择的有问题？我查找到一个VS2022的文档，https://learn.microsoft.com/zh-cn/cpp/standard-library/uniform-int-distribution-class?view=msvc-170 里面明确指示了是支持uint类型的。

是的，还有你看这个项目的gitub action在windows上的编译已经挂了好久了，但是我本地的windows环境又还原不出来，一直在排查中。

[zjhellofss]

现在只能用这个临时方法应付一下

template <>
void Tensor<std::uint8_t>::RandU(std::uint8_t min, std::uint8_t max) {
  CHECK(!this->data_.empty());
  std::random_device rd;
  std::mt19937 mt(rd());

#ifdef _MSC_VER
  std::uniform_int_distribution<int> dist(min, max);
  uint8_t max_value = std::numeric_limits<uint8_t>::max();
  for (uint32_t i = 0; i < this->size(); ++i) {
    this->index(i) = dist(mt) % max_value;
  }
#else
...
...