Eigen tensor

最新推荐文章于 2024-04-11 21:52:29 发布

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#c++ #Eigentensor操作

这篇博客详细介绍了Eigen库中Tensor模块的使用，包括如何通过TensorMap将数组转换为2D张量并进行reshape操作，以及如何进行slice选择特定部分数据。此外，还展示了如何将指针转换为Tensor，以及使用RowMajor存储模式。内容涵盖了tensor的创建、转换和基本操作，适合学习Eigen库和张量操作的读者。

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tensor的官网教程
https://eigen.tuxfamily.org/dox/unsupported/eigen_tensors.html
参考链接
https://blog.youkuaiyun.com/a2824256/article/details/121328952
slice操作
https://blog.youkuaiyun.com/qq_35007834/article/details/122627402
rowmajor or colmajor
reshape

#include <iostream>
#include <unsupported/Eigen/CXX11/Tensor>

int main()
{
	// 定义一个一维数组，在下面将其转换为2x2的tensor
    float arr[] = { 0.1, 0.2, 0.3, 0.4 };
    // 定义转换的Eigen::TensorMap，同时做了一个reshape操作
    // 如果arr是个vector, 则使用arr.data()
    auto mapped_t = Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 2>>(arr, 2, 2);
    std::cout << typeid(mapped_t).name() << std::endl;
    // 强制转换为Tensor
    auto result = Eigen::Tensor<float, 2>(mapped_t);
    std::cout << typeid(result).name() << std::endl;
    std::cout << result << std::endl;
}
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/a2824256/article/details/121328952

// 定义一个向量
std::vector<float> data = { 1, 2, 1, 2, 1, 2};

// 转换到Eigen::TensorMap，三个参数依次为：类型：float，维度：2， 存储模式：行优先
auto mapped_X_ = Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 2, Eigen::RowMajor>> 
// 指针data，第一维数目：2，第二维数目： 3
		(&data[0], 2,  3 );

// 再转换到Eigen::Tensor，参数同上
auto eigen_X_ = Eigen::Tensor<float,2, Eigen::RowMajor>(mapped_X_);

// 第一维大小，行数：2；第二维大小，列数：3	
Tensor X_(DT_FLOAT, TensorShape({ 2, 3 }));

// 数据类型：float，维度：2
X_.tensor<float, 2>() = eigen_X_;