Eigen 被广泛应用于计算机视觉、机器学习、信号处理等领域。 Eigen 库的设计理念是提供高效、灵活和易于使用的数学运算工具。 Eigen 概述 Eigen 是一个高性能的 C++ 模板库,主要用于线性代数、矩阵和向量运算、数值解决以及相关的算法。 Eigen 性能高效、使用方便,是科学计算、机器学习、机器人学和其他需要高性能数学运...
下载解压后,文件夹是这样的: 接下来测试使用,在vscode中打开项目文件夹,将eigen-3.4.0复制到deps中,新建main.cpp编写测试代码以及CMakeLists.txt文件。 CMakeLists.txt: cmake_minimum_required(VERSION3.2)project(main)set(CMAKE_CXX_STANDARD17)include_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR}/deps/eigen-3.4.0)add...
2.调用MKL 在所有使用了Eigen的文件里面添加,注意,宏定义一定要在#include <Eigen/Dense>之前。 #define EIGEN_USE_MKL_ALL#define EIGEN_VECTORIZE_SSE4_2#include"mkl.h"#include<Eigen/Dense> 2.CMakeLists.txt撰写 # CMakeLists.txt cmake_minimum_required(VERSION 3.0.2) project(eigen_mkl) # set(C...
我在实验中进行了一系列的非稀疏矩阵相乘运算,矩阵规模也逐渐增大,单线程的运行时间如下表所示,其中采用的测试轮数为5轮,其中红色表示性能最好的一组实验结果。 从图中可以看出,OpenBLAS的性能最好,MKL的表现也很不错,而EIGEN的表现却很糟糕。 多线程版本 在多线程的测试中,我们采用多个CPU核心来做矩阵乘法运算,...
比较OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能 对于机器学习的很多问题来说,计算的瓶颈往往在于大规模以及频繁的矩阵运算,主要在于以下两方面: (Dense/Sparse) Matrix – Vector product (Dense/Sparse) Matrix – Dense Matrix product 如何使机器学习算法运行更高效摆在我们面前,很多人都会在代码中直接采用一个比较成...
网址:Eigen官网 SuperLU 简介: SuperLU是一个高性能的稀疏矩阵求解器，支持LU分解、Cholesky分解、QR分解...
Eigen是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库,它里面包含了很多算法。。 简介 Eigen 是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库,它里面包含了很多算法。...之所以采用这种方式,是因为Eigen采用模板方式实现,由于模板函数不支持分离编译,所
Eigen是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库,它里面包含了很多算法。。 简介 Eigen 是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库,它里面包含了很多算法。...之所以采用这种方式,是因为Eigen采用模板方式实现,由于模板函数不支持分离编译,所
Boost 是一组为C++标准库提供扩展的库集合,其中包含了一些专门针对科学计算的库。Boost 的数学和数字库可以处理复杂的数学问题,例如几何问题、多维容器和随机数生成等。对于那些需要在C++中利用高级数学功能的开发者来说,Boost 是一个不可或缺的工具箱。EigenEigen 是一个专为线性代数设计的C++模板库,它包括了矩阵...
是一个 C++ 矩阵和线性代数库，支持向量、矩阵、数组的操作。Eigen 的设计思路是提供高效的线性代数计算...