Eigen中Tensor的使用技巧

Eigen Tensor深度解析与实战技巧
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。

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
Eigen Te

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Eigen 矩阵乘法优化详解
qq_36812406的博客
06-16 657
✅ 固定大小矩阵：使用等静态尺寸类型✅.noalias()：避免临时变量内存开销✅.eval()：控制懒表达式求值✅ 转置提前缓存✅ 结构矩阵（如三角/对称）使用等特化形式✅ 重复乘法使用缓存避免重复计算❌ 不推荐在表达式中链式.inverse()乘法。
Eigen::Tensor使用帮助
隔壁老李
02-02 720
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
Eigen tensor
Blankit1的博客
05-17 1096
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 ..
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...
3.Eigen Tensor详解【二】
fengshengwei3的专栏
12-18 5889
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...
4.Eigen Tensor详解【三】
fengshengwei3的专栏
12-24 6596
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...
C++ Eigen3库Tensor操作整理(持续更新)
P_Leung的技术博客
11-15 8830
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&
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...
// 原始数据：行主序(1,84,8400) float* raw_data = ...; // 优化：转换为列主序视图 (8400,84,1) Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 3>> col_major_map( raw_data, {8400, 84, 1} );需要cuda相关库才能实现吗
最新发布
06-10
在GPU处理流程中使用Eigen::Tensor::swap_layout()配合设备端运算。2.强调行列转置本质是视图转换而非物理数据重排。3.性能优化方案：a.对数据做切片视图操作b.延迟计算减少拷贝c.使用Eigen::TensorMap避免深拷贝我...
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
Eigen::tensor slice操作
4月16！的博客
01-21 2326
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 };.
学习日记【Eigen】：初遇Tensor
Sau_Hit的博客
02-15 582
学习记录Eigen
从零开始编写深度学习库（五）Eigen Tensor学习笔记2.0
hjimce的专栏
05-26 4431
1、extract_image_patches函数的使用：假设Eigen::Tensor形状为(3,8,8,9),现在要对第二维、第三维根据size大小为(2,2),stride=(2,2)，那么如果tensor类型是rowmajor类型，那么经过extract_image_patches后的数据就是(3,4*4,2,2,9)的5维数组，如果tensor类型是colmajor类型，那么得到的数据就
Eigen::Tensor使用，定义高维矩阵
u013241583的博客
10-29 7993
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
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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 2717
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库学习笔记（五）张量计算
juluwangriyue的博客
12-19 2108
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
weixin_39636718的博客
12-24 341
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 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]。
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