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我想取一些稀疏矩阵的子集列(列为主) 据我所知,在Eigen中有indexing个东西。 但我不能为稀疏矩阵调用它: Eigen::SparseMatrix m; std::vector indices = {1, 5, 3, 6}; // error: type 'Eigen::SparseMatrix' does not provide a ca
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我目前正在尝试设置一个定制标量类型,以用于特征3库(ATM它是double的一个简单包装器)。据我所知,我已经遵循了https://eigen.tuxfamily.org/dox/TopicCustomizing_CustomScalar.html,基本的事情运行得很好。 我需要用我的定制类型解决矩阵的特征值问题,而这正是事情开始崩溃的地方。我的编译器向我发出以下错误消息: /Eige
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我需要设置我已经知道的Eigen::SparseMatrix的稀疏模式(我有唯一排序的列索引和行偏移量)。显然,可以通过setFromTriplets实现,但遗憾的是,setFromTriplets需要大量额外内存(至少在我的情况下是这样) 我写了一个小例子 const long nRows = 5000000; const long nCols = 100000; const lon
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我正在使用可从 http://eigen.tuxfamily.org/ 下载的 Eigen C++ 库.这是一个 C++ 库,用于更轻松地处理矩阵和数组.我使用 g++ 编译器和 gdb 进行调试.但是,我发现在使用 gdb 时我无法打印 Matrix 的内容(由 Eigen 提供). 解决方案 你必须安装一个 gdb 扩展,你可以在 eigen/debug/gdb/. 文件开头的注
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Eigen 引入了 Ref 类来编写带有 Eigen 对象作为参数的函数,而不需要使用不必要的临时变量,当不需要编写模板函数时.您可以在此处阅读有关此内容的信息. 在 Internet 上进一步搜索时,我发现使用 Ref 类声明了几种不同的参数.在 Eigen 文档中,他们使用 const Eigen::Ref& 作为第一个示例中的只读参数.在第二个例子中,Eigen::Ref 被引入用
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我有点绝望:对于我的学习,我需要使用 Eigen 和 CMake.如果我将整个库复制到编译器默认查找的目录中,但一旦我尝试通过 找到它,我就可以使用 Eigenfind_package(Eigen3 REQUIRED) 我收到以下错误: /usr/share/cmake/Modules/FindPackageHandleStandardArgs.cmake 处的 CMake 错误:148(消
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我在使用 arm-linux-gnueabihf-g++(来自 Linaro 的 gcc 4.8 版)的交叉编译程序上使用 Eigen3.目标平台是来自gumstix 的duovero,使用Poky 发行版- ARMv7.当我使用 Eigen 代码运行程序时,我在 Eigen 对象上得到了非常奇怪的值(请参阅本文末尾的输出示例). 我试图关闭矢量化,我已经使用了所有这些标志 -marm-m
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我正在尝试在我的 C++ 应用程序中使用 tensorflow 作为外部库(主要遵循 本教程).到目前为止我做了什么: 我已经克隆了 tensorflow 存储库(假设存储库根目录是 $TENSORFLOW) 运行 /.configure(所有设置默认,所以没有 CUDA,没有 OpenCL 等). 使用 bazel build -c/opt//tensorflow:libtensorf
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看起来很简单.我原以为可以进行某种类型的转换,但我似乎找不到任何相关文档. 虽然我在我的应用程序中找到了避免使用 Eigen::Matrix 类的方法,但 TensorFlow 仅适用于 Eigen::Tensor,而我使用的另一个库仅具有直接使用 Eigen::Matrix 的功能.如果我可以将张量转换为矩阵并使用它,那么代码可读性将非常棒. 编辑:似乎 TensorFlow 确实有
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我从 C++ 中的 tensorflow 会话的输出向量中得到了一些 Eigen::TensorMap.我想对 Eigen::TensorMap 做一些操作(reshape 和 concat 等). 但是,由于一些奇怪的错误,我的代码无法编译.我试图用纯 Eigen3 代码重现它. #include 使用本征::张量;使用 Eigen::TensorMap;使用 Eigen::Tensor
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我有以下特征张量: Eigen::Tensor米(3,10,10); 我想访问第一个矩阵.在 numpy 我会这样做 m(0,:,:) 我将如何在 Eigen 中执行此操作 解决方案 您可以使用 .slice(...) 或 .chip(...) 访问张量的一部分.这样做是为了访问第一个矩阵,相当于 numpy m(0,:,:): Eigen::Tensor米(3,10,10);/
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环境: Windows 10 版本 1903,64 位 CMake 3.15.3 Qt 5.12.4 本征 3.3.7 Visual Studio 2015 更新 3 问题: 当我在 Eigen 3.3.7 根文件夹中创建的 build 文件夹中运行 cmake -G"Visual Studio 14 2015 Win64" .. 时,我收到以下错误消息: -- 从
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我正在将一个带有大量系数数组运算的 Matlab 算法移植到 C++,它看起来像这个例子,但通常要复杂得多: Eigen::Arraytx2(12);tx2<<1、2、3、4、5、6;Eigen::ArrayTX1(12);tx1<<7、8、9、10、11、12;Eigen::Arrayx = (tx1 + tx2)/2; 结果证明 C++ 代码明显比 Matlab 慢(大约 20%).因此,
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使用 Eigen C++ 矩阵库,如何有效地将 n x n 矩阵 A 乘以 n x m 矩阵 B并将结果存储在 A 中?也就是说,我怎样才能避免生成一个临时的 n x m 矩阵并存储结果直接在B? 对于 m 非常大的应用程序(例如 100000)比 n(例如 3),这绝对有意义,因为它避免了超大数组的应用. 以下代码,我无法开始工作: B.noalias() = A * B; 我
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我发现在 ARM 32 或 64 位 Raspberry PI 4 上并行运行 2 或 3 个线程上的特征密集矩阵乘法时,性能显着下降. 我无法理解这个问题,因为 RPI 4 有 4 个内核,理论上可以在真正的并行处理中处理多达 4 个线程.此外,我无法在我的笔记本电脑(英特尔 I9 4 核处理器)上重现该问题,无论我并行运行 1 个、2 个还是 3 个线程,每个线程都保持相同的性能.
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过去当我需要解 Sylvester 方程时,AX + XB = C,我使用了 scipy 的函数,solve_sylvester [1],显然是通过使用Bartels-Stewart算法将事物分解为上三角形式,然后使用 lapack 求解方程来实现的. 我现在需要使用 eigen 求解方程. eigen 提供了一个函数 matrix_function_solve_triangular_syl
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我正在尝试将自定义的预处理器用于Eigen的迭代求解器(例如CG).具体来说,我必须多次解决类似的问题:矩阵略有变化,但保持接近均值矩阵.我想计算我的均值矩阵的Cholesky分解,然后将其用作前置条件. 我的想法是这样的: ConjugateGradient求解器(mea
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我浏览了几篇StackOverflow帖子,但是没有发现这样的错误.我试图编写一个简单的类,对本征向量和矩阵进行一些操作.我创建了一个名为MyClass的类,它有一个名为MyMethod的方法.它的代码如下 void MyClass :: MyMethod(Eigen :: Vector4f X,std :: vector& pixelIndices,s
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在我的应用程序中,除类构造函数外,我需要避免动态内存分配(类似malloc).我有一个稀疏的半定矩阵M,其元素在程序执行过程中会发生变化,但它具有固定的稀疏性模式. 为了尽可能快地求解许多线性系统M * x = b,其想法是在类构造函数中使用就地分解,如 cs_symperm_noalloc 是CSparse库的 cs_symperm 函数的次要重构. 这似乎行得通,至少与我的特
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我想通过垂直堆叠 2N 1x9创建一个大小为 2N x 9 的矩阵,其中 N 是动态值矩阵. 这就是我尝试做的事情. 使用CoefficientMatrix = Eigen :: Matrix
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