Eigen中Tensor的使用技巧

最新推荐文章于 2023-08-04 21:00:16 发布
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#c++ #tensorflow #深度学习

本文探讨了在C++项目中使用Eigen Tensor的原因，并详细介绍了Tensor的矩阵乘法、reshape、堆叠和find（where）操作。内容包括点对点乘法、内积计算、Tensor的维度调整、数据拼接以及如何在没有内置find操作的情况下找到满足条件的元素下标。

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目录：

使用Eigen的Tensor缘由

之所以使用Eigen的Tensor，主要是因为Tensorflow中的一个C++项目中，需要对graph中得到的Tensor进行数据后处理。而tensorflow的C++API中用到了Eigen这个矩阵运算库中的Tensor，所做了些笔记。该笔记主要参考Eigen-unsupport这个官方的文档（英文），并以此为基础记录一些与numpy对应的函数与技巧。

中文方面可以参考以下三篇文章：
Eigen Tensor详解一
Eigen Tensor详解二

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Eigen::Tensor使用帮助
隔壁老李
02-02 571
用python实现了某些算法之后，想转成C++来获取更高的性能。但是python数组的操作太灵活了，尤其是3维、4维、5维等高维数组，以及它们的广播、数组坐标、切片等机制。还有numpy的pad、where等操作更是给C++转换带来了更多的麻烦。 查阅了相关的资料，发现Eigen库有Tensor结构，可以实现python的高维数组运算。但是Eigen::Tensor在网上的资料非常少，官网对其也描述甚少。甚至由于AI的流行，许多错误的信息也给我们带来很多困扰。 我想整理一个比较全
C++调用Eigen库技巧的直观理解.docx
02-10
Eigen库是C++中的一个功能强大且灵活的矩阵运算库，本文介绍了Eigen库的基本概念、使用方法、矩阵操作、向量操作、随机矩阵生成、矩阵与标量运算等方面的使用技巧。Eigen库广泛应用于机器学习、计算机视觉、图像处理...
3.Eigen Tensor详解【二】
fengshengwei3的专栏
12-18 5777
目录 七 相关API说明 1.Tensor 属性的查询 2.初始化 1. setConstant(const Scalar& val) 2. setZero() 3. setValues({..initializer_list}) 4. setRandom() 3.访问tensor元素 1.Tensor、TensorFixedSize、TensorRef 提供了...
2.Eigen Tensor详解【一】
fengshengwei3的专栏
12-17 1万+
目录 一 不同类型Tensor的构造方式 二 访问Tensor元素 三 Tensor 布局 四Tensor 运算 五 Tensor 运算和C++ “auto” 关键字 六.控制何时执行表达式的真正计算 1.赋值给Tensor, TensorFixedSize, TensorMap 2.调用eval()函数 3.赋值给TensorRef 七 相关API说明 1.Tenso...
Eigen tensor
Blankit1的博客
05-17 1027
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 ..
4.Eigen Tensor详解【三】
fengshengwei3的专栏
12-24 6470
目录 七 相关API说明 6.降维运算 7.扫描操作 8 .卷积操作 9.几何运算 （1） reshape(const Dimensions& new_dims) （2） shuffle(const Shuffle& shuffle) (3) stride(const Strides& strides) （4） slice(const StartIndi...
从零开始编写深度学习库（四）Eigen::Tensor学习使用及代码重构
hjimce的专栏
05-12 1万+
一、矩阵大小可变构造函数：Class Tensor// Create a tensor of rank 3 of sizes 2, 3, 4. This tensor owns // memory to hold 24 floating point values (24 = 2 x 3 x 4). Tensor t_3d(2, 3, 4);//构建一个float类型，3维矩阵，每一维的长度分别为
C++ Eigen3库Tensor操作整理(持续更新)
P_Leung的技术博客
11-15 8567
项目引入 VS2019环境下 点击<项目> 管理NuGet程序包 搜索Eigen3，安装即可 在项目源代码添加头文件 #include <unsupported/Eigen/CXX11/Tensor> Tensor操作 concatenate #include <iostream> #include <unsupported/Eigen/CXX11/Tensor> int main() { Eigen::Tensor<float, 2&
Eigen Matrix 卷积
02-25
### 使用Eigen库实现矩阵卷积 ...实际项目开发过程中通常还会涉及到更多优化措施，比如使用im2col技巧把空间维度展开成一维向量再做批量处理；或者是借助GPU硬件加速等手段进一步提升运行速度[^4]。
【深度学习加速】：PyTorch中的GPU利用技巧，让你领先一步
本文详细探讨了PyTorch中GPU的使用基础，包括GPU在深度学习中的重要性、张量运算的GPU加速以及设备管理。进一步深入到GPU的高级利用，涵盖了多GPU训练技巧、内存管理与优化以及异步执行与计算调度。针对实际
机器学习的数学引擎：线性代数在矩阵运算中的8大技巧
!... # 摘要 本文系统回顾了线性代数基础知识，并深入探讨了矩阵运算的...在高效技巧方面，本文详述了矩阵分解技术、矩阵求逆的快速方法和矩阵运算的并行化处理。矩阵运算在机器学习中的应用得到了全面分析，涵盖数据预处
学习日记【Eigen】：初遇Tensor
Sau_Hit的博客
02-15 533
学习记录Eigen
Eigen::Tensor使用，定义高维矩阵
u013241583的博客
10-29 7844
在实际项目中，需要存储大于等于三维的矩阵，而平常中我们使用Eigen::MatrixXd二维数据，这里我们使用Eigen::Tensor来定义 1.Using the Tensor module #include <unsupported/Eigen/CXX11/Tensor> 2.定义矩阵 2.一般矩阵 官方文档 // 定义一个2x3x4大小的矩阵 Eigen::Tensor<float, 3> a(2, 3, 4); // 初始化为0 a.setZero();
libtorch::Tensor与Eigen::Tensor互相转换
a1367666195的博客
08-04 895
C++ libtorch::Tensor 与 Eigen::Tensor互相转化
Eigen学习（三） 矩阵和向量的运算
热门推荐
Fearless的博客
04-01 2万+
继续翻译，原文链接：http://eigen.tuxfamily.org/dox/group__TutorialArrayClass.html这一节主要介绍如何在Eigen中实现矩阵、向量及标量之间的运算。Eigen提供了一些矩阵和向量的数值运算，其中一些是通过通用的C++运算符重载实现，如+,-,*等，另一些通过特殊的方法实现，如dot()，cross()等方法。对于Matrix类，这些操作只支...
Tensorflow的C++部署系列（九）：Eigen Tensor详解【一】
weixin_41068770的博客
06-08 2663
1.Eigen Tensor详解【一】 tensorflow 的C++ api 中采用了Eigen的Tensor ，因此本文仔细探究一下Eigen 库Tensor的始末。 Tensor(张量） 是多维数组，元素通常是标量，但也支持复杂的元素（如字符串） 见：https://eigen.tuxfamily.org/dox-devel/unsupported/eigen_tensors.html 一 不同类型Tensor的构造方式 #include "./eigen/unsupported/E..
Eigen::tensor slice操作
4月16！的博客
01-21 2232
Eigen::Tensor<int, 2> a(4, 3); a.setValues({ {0, 100, 200}, {300, 400, 500}, {600, 700, 800}, {900, 1000, 1100} }); Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 2> offsets = { 1, 0 }; Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 2> extents = { 2, 2 };.
Eigen库学习笔记（五）张量计算
juluwangriyue的博客
12-19 1943
Eigen库学习笔记（五）张量计算 二维浮点型张量计算 void test_tensor_matrix_multi(const Eigen::Tensor<float, 2> input1, const Eigen::Tensor<float, 2> input2) { // Compute the traditional matrix product Eigen::array<Eigen::IndexPair<float>, 1> produ
eigen一维向量_在Eigen中将向量分配给矩阵列
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12-24 318
This question was asked in haste. The error in my original program, was not the typo in the code that is displayed here. The error was that in my program v was not getting populated due to some condit...
eigen库 Tensor
最新发布
03-31
### 关于Eigen库中Tensor模块的使用 #### 背景介绍 Eigen 是一个高效的 C++ 线性代数库，广泛应用于科学计算领域。其 Tensor 模块提供了多维数组操作的支持，类似于 NumPy 或 TensorFlow 的张量运算能力[^1]。 #### Tensor模块的功能概述 Tensor 模块支持多种维度的数据结构以及丰富的算子集合，能够高效处理大规模数据集的操作。它特别适合需要高性能数值计算的应用场景。需要注意的是，Tensor 模块属于 `unsupported` 部分，这意味着它的接口可能不如核心模块稳定，但在实际应用中已经被证明非常强大和灵活[^3]。 #### 安装与配置 要使用 Eigen 的 Tensor 模块，除了引入标准的 Eigen 头文件外，还需要额外包含 `unsupported/Eigen/CXX11/Tensor` 文件。以下是基本的设置方法： ```cpp #include <unsupported/Eigen/CXX11/Tensor> ``` 确保编译器支持 C++11 或更高版本的标准，因为该模块依赖现代 C++ 特性来实现性能优化。 #### 示例代码：基础用法 下面是一个简单的示例程序，展示如何创建并操作张量对象： ```cpp #include <iostream> #include <unsupported/Eigen/CXX11/Tensor> int main() { // 创建一个大小为 (2, 3) 的二维张量，并初始化为全零 Eigen::Tensor<float, 2> tensor(2, 3); tensor.setZero(); // 手动赋值部分元素 tensor(0, 0) = 1.0f; tensor(1, 2) = 9.0f; // 输出原始张量的内容 std::cout << "Original Tensor:\n" << tensor << "\n"; // 对张量执行逐元素平方操作 auto squared_tensor = tensor.square(); std::cout << "Squared Tensor:\n" << squared_tensor << "\n"; return 0; } ``` 此代码片段展示了如何定义、修改以及对张量施加简单变换的过程。通过链式调用来表达复杂的数学逻辑是一种常见模式，在保持清晰的同时提高了运行效率。 #### 数据布局选项 正如提到过的那样，默认情况下，特征张量采用列优先（column-major）顺序存储内存中的元素[^4]。然而，用户也可以显式指定其他排列策略以适应特定算法的需求。例如切换至行优先（row-major），可以通过如下方式完成： ```cpp // 构造具有 row-major 存储格式的一维向量 Eigen::Tensor<float, 1, Eigen::RowMajor> vector_row_major(5); // 初始化随机值... vector_row_major.setRandom(); std::cout << "Row-Major Vector:\n" << vector_row_major << "\n"; ``` 这种灵活性允许开发者针对目标硬件架构调整访问模式从而获得最佳缓存利用率。 #### 性能考量 当涉及大量重复计算时，考虑利用 SIMD 指令加速是非常重要的。幸运的是，Eigen 自动检测 CPU 功能并启用相应的矢量化路径，无需手动干预即可享受速度提升效果。 --- ###
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