我正在尝试评估与C++相比，Python的性能有多好。这是我的Python代码:a=np.random.rand(1000,1000)#typeisautomaicallyfloat64b=np.random.rand(1000,1000)c=np.empty((1000,1000),dtype='float64')%timeita.dot(b,out=c)#15.5ms±560µsperloop(mean±std.dev.of7runs,100loopseach)这是我在发布机制中使用Xcode编译的C++代码:#include#include#includeusingnamespa
我有一个由矩阵组成的图像处理算法，我有自己的矩阵操作代码(乘法、逆...)。但我使用的处理器是ARMCortex-A8处理器，它有用于矢量化的NEON协处理器，因为矩阵运算是SIMD运算的理想情况，我要求编译器(-mfpu=neon-mfloat-abi=softfp)生成NEON我的代码的指令，但编译器没有这样做，然后我也尝试为Matrix操作编写我自己的NEON内在函数代码，但我发现这样做很难。所以，我想到了利用Eigenpromise矩阵运算向量化的库。因此，我立即下载了EigenC++库，并尝试按照他们的教程中的说明使用它，但不幸的是，当我运行他们的exampleprogr
我有一个矩阵，给出如下:std::vector>>A;我想像这样将其映射到Eigen线性代数库:Eigen::Mapmat(A.data(),51,51);但是代码失败了error:nomatchingfunctionforcallto‘Eigen::Map,-1,-1>,1>::有没有办法转换vector的vector，以便Eigen可以使用它？ 最佳答案 Eigen使用连续内存，std::vector也是如此。.但是，外部std::vector包含一组连续的std::vector>，每个指向一组不同的复数(并且可以是不同的长度)
关闭。这个问题需要debuggingdetails.它目前不接受答案。编辑问题以包含desiredbehavior,aspecificproblemorerror,andtheshortestcodenecessarytoreproducetheproblem.这将有助于其他人回答问题。关闭7年前。Improvethisquestion我想将矩阵从Eigen::Matrix4f转换为Eigen::Affine3f有人帮忙吗？谢谢
假设我有一个4DEigen::TensorT。同样，我还有一个4DTensorflow::TensorX，其形状与T相同intsize=T.dimension(0);introws=T.dimension(1);intcols=T.dimension(2);intchannels=T.dimension(3);TensorShapeTS;TS.AddDim(size);TS.AddDim(rows);TS.AddDim(cols);TS.AddDim(size);Tensorx(DT_FLOAT,TS);现在我想把T中的数据放到x中。所以我尝试这样做:x.matrix()()=T;但是
我们正处于portingourcodebase的过程中转到Eigen3.3(所有32字节对齐问题都是一项艰巨的任务)。然而，有几个地方的性能似乎受到了严重影响，这与预期相反(鉴于对FMA和AVX的额外支持，我期待一些加速......)。这些包括特征值分解和matrix*matrix.transpose()*vector产品。我已经编写了两个最小的工作示例来进行演示。所有测试都在最新的ArchLinux系统上运行，使用IntelCorei7-4930KCPU(3.40GHz)，并使用g++版本6.2.1编译。1。特征值分解:使用Eigen3.3.0进行简单的自伴随特征值分解所需的时间是使
我一直在我的软件中使用Eigen，今天我遇到了一个问题，这是由于我使用VisualStudio2013将我的代码从在Windows中构建静态库更改为动态库引起的。此切换的原因是与Eigen无关。我将Eigen嵌入到我自己的库文件中，然后将其本身链接到我的应用程序中。如前所述，这个库直到今天都是一个静态库；我刚刚更新了我的代码库以生成一个DLL文件。进行此更改后，我现在从VisualStudio收到以下错误消息:位于------------------的block由对齐例程分配，使用_aligned_free()(此消息多次弹出，每次都使用不同的地址；我在上面使用了破折号，因为我认为具体
我想将Eigen::ArrayXXd类型的数组移动(或交换)到Eigen::MatrixXd。为此，我尝试了，#include#includeusingnamespacestd;intmain(int,char**){Eigen::ArrayXXdarray(100,100);automat2=std::move(mat.matrix());cout输出显示两个大小都是10000，这意味着数组已被复制。为了避免复制，我也试过了，Eigen::MatrixXdmat;mat.swap(array.matrix());(runtimeerrorassertfailure)//swap(ar
这是我的示例代码:(请注意#ifENABLE_MY_COMPILE_ERROR包围的部分)#include#include#defineENABLE_MY_COMPILE_ERROR1voidf1(constEigen::Refa,constEigen::Refb,Eigen::Refc){c=a*b;}intmain(intargc,constchar*argv[]){Eigen::Matrix3dM;Eigen::Vector3dx;Eigen::Vector3dy;M.setRandom();x.setRandom();std::cout这是我在ENABLE_MY_COMPILE
我有几个关于Eigen的问题:有谁知道近期是否有计划在Eigen中支持move语义？在Eigen3网页的TODO列表中找不到任何内容。现在我正在使用swap技巧来摆脱临时对象，比如MatrixXdfoo(){MatrixXdhuge_matrix(N,N);//sizeNxNwhereNisquitelarge//dosomethingherewithhuge_matrixreturnhuge_matrix;}MatrixXdA(N,N);A.swap(foo());我非常想用C++11风格编写上面的swap行A=foo();并且不必担心foo()返回的临时值。C++98/C++03编
