Eigen库：那些年我们一起经历的bug

最新推荐文章于 2025-02-02 21:37:03 发布

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本文深入探讨了Eigen库中eval()函数的使用场景与潜在风险，详细解析了避免局部变量错误的方法，并通过实例展示了如何正确地在不同情况下应用eval()函数，以确保代码的稳定性和效率。

[size=x-large][color=blue]1、使用auto声明新变量时不要局部eval()[/color][/size]
[size=large]这句话神马意思呢？我们知道，在C++函数中最好不要返回局部变量，否则可能产生因为局部变量被回收而引发的错误。
而这个问题正是源于此。
在以下这个bug中：[/size][url]http://eigen.tuxfamily.org/bz/show_bug.cgi?id=505[/url]
[size=large]“a*b”就会引发自动的eval(),从而产生局部变量，该局部变量被一个表达式所引用，导致结果不可预知。
最新版本的Eigen已经解决了这个问题~~~那么，这个bug是不是完全不存在了呢？
答案是NO。。。。
看以下的代码：[/size]

    auto A_mul_B_plus_C = C + (A * B).colwise().sum();
    auto A_mul_B_Eval_plus_C = C + (A * B).colwise().sum().eval();

[size=large]二者的结果都是表达式，但是第二个表达式中局部变量被eval()了，产生了一个临时的Matrix，该临时变量会被回收，导致结果的不正确。[/size]
[color=blue][size=large]解决方案：[/size][/color]
[size=large][list]
[*]1、不使用auto A_mul_B_Eval_plus_C，而是使用MatrixXd A_mul_B_Eval_plus_C这类的显式声明。（但这样不够灵活有没有！）
[*]2、使用eval()，对，你没看错，但是是在整条语句上使用eval();比如：auto A_mul_B_plus_C_EvalAll = (C + (A * B).colwise().sum().eval() ).eval(); //如果该变量要多次使用，推荐这种做法，这种做法也是最安全的（不会因为Eigen库还有之前a*b产生局部变量引发的错误）
[*]3、完全不使用eval(); 比如：auto A_mul_B_plus_C = C + (A * B).colwise().sum();
[/list][/size]
[size=large]完整的代码参见：[/size][url]http://eigen.tuxfamily.org/bz/show_bug.cgi?id=883[/url]
[size=large]更深入了解这个bug看下面这个链接：[/size][url]http://eigen.tuxfamily.org/bz/show_bug.cgi?id=99[/url]

[color=blue][size=x-large]2、不用eval()也是不行的！（最新版本（3.2.2）不存在这个问题了）[/size][/color]
[size=large]也许你会有所疑问，我干嘛要手动eval()呢？
这源于另一个bug：
一年前接触Eigen库的时候，写过这么一段代码[/size]

      Eigen::MatrixXd m=Eigen::MatrixXd::Ones(3,4);
      m.array().rowwise()/=m.array().colwise().sum();
      std::cout<<m<<std::endl;

[size=large]结果大跌眼镜（最新版本的输出没问题了）：[/size]
[list]
[*]0.333333 0.333333 0.333333 0.333333
[*]0.428571 0.428571 0.428571 0.428571
[*]0.567568 0.567568 0.567568 0.567568
[/list]
[size=large]原因可能是等号右边时表达式，左边每行除以右边时，右边的表达式都会被重新计算。。。
所以当时的版本必须eval()一下！好在现在这个bug消除了！
另外多说一句，基于效率考虑，可能也要eval()一下，但是我调了下代码，当前版本的Eigen右侧的表达式是只计算一遍的，放心的不eval()吧！[/size]