Eigen::Tensor使用帮助

0 引言

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面的关于Eigen::Tensor的使用帮助,包括函数原型和示例代码,以及它的特性。与python用到的一些函数相对照。希望对大家有所帮助。

参考资料:

1 概述

1.1 什么是 Eigen::Tensor

Eigen::Tensor是Eigen库中提供的高维(任意维度)数组(张量)库,支持动态或静态维度。
可以用于进行高效的矩阵和张量运算。
适用于科学计算、机器学习等领域。


1.2 核心特性

支持任意维度(如 3D、4D 等)
逐元素操作、收缩(contraction)、卷积等
内存布局控制(列优先/行优先)
与 Eigen 矩阵/向量互操作性
模板类
高性能计算,可以在GPU上并行计算
强类型检查,在编译时对维度和数据类型做检查,(但提示并不友好)
广播机制(不像python那样方便)

2. Tensor 类模板


2.1 模板参数

2.2 成员变量

3. 构造与析构


3.1 构造函数


3.2 析构函数

4. 维度与大小操作


4.1 维度查询


4.2 维度调整


5. 数据访问与修改


5.1 元素访问


5.2

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