Eigen 库中 UnaryExpr 对矩阵元素施加函数的性能比较

最新推荐文章于 2025-01-23 20:15:26 发布

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#矩阵 #c++ #Eigen

这篇博客探讨了两种实现硬极限函数的方法，一种是常规的for循环实现，另一种是利用Eigen库的UnaryExpr进行优化。通过百万次运行的测试，展示了UnaryExpr在性能上的优势，运行时间从约25秒缩短到约10.4秒。这表明使用Eigen库的表达式模板可以显著提高代码效率。

测试使用的头函数

#include <chrono>
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>

硬极限函数的一般实现

/*  对称硬极限函数
 *   return value : 1 if m[] > 0.0f
 *               -1 else
 */
Eigen::MatrixXf hardlims_slow(Eigen::MatrixXf m)
{
	Eigen::MatrixXf t(m.rows(), m.cols());

	for (int x = 0; x < m.rows(); x++) {
		for (int y = 0; y < m.cols(); y++) {
			t(x, y) = (m(x, y) > 0.0f) ? 1.0f : -1.0f;
		}
	}
	return t;
}

硬极限函数的UnaryExpr实现

Eigen::MatrixXf hardlims(Eigen::MatrixXf m)
{
	return m.unaryExpr([](double x) { return 2.0f*(x >= 0.0f) - 1.0f; });
}

以下是测试代码段

	auto t1  = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch()).count();
	for (int i = 0; i < 1000000; i++)
	{
		m4f_hardlim = hardlims_slow(m4f);
	}
	auto t2 = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(std::chrono::system_clock