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算的领域中的流行选择。 基本特性 高性能:采用模板化设计,可以支持各种数据类型的矩阵和向量运算,包括 float、double、int 等。 无依赖:...
Eigen::MatrixXf C(2,4); //igen::VectorXf v(4); Eigen::Array<int,1,Eigen::Dynamic>B; B.resize(4); A << 1, 2, 6, 9, 3, 1, 7, 2; B << 0, 1, 0, 0; multiply(A,B); } 我想将矩阵A和向量B相乘。 我知道Eigen不会自动升级,并且B必须转换为浮点向量才能发生乘法。 编译时...
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,...
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,所有的结果也同样采用5轮训练,我们采用的CPU核数分别是8,16,32,48。 Cores = 8 Cores = 16 Cores = 32 Cores = 40 Cores = 48 可以看出,MKL和OpenBLAS...
现在我们有了这个,我们可以很容易地并行化。Eigen可以在内部并行化矩阵-矩阵乘法,但不能在外部并行化...
现在我们有了这个,我们可以很容易地并行化。Eigen可以在内部并行化矩阵-矩阵乘法,但不能在外部并行化...
1. Eigen: Eigen 是一个高级的 C++库,用于线性代数、矩阵和向量运算,包括求解特征值和特征向量。
如果是C++的话,可以使用矩阵库Armadillo库。这个库在线性代数、矩阵运算方面非常方便,有一种是在用...
C++的cmath库主要用于数学运算,包括数值计算、三角函数、指数函数等,不支持直接进行矩阵运算。要实现矩阵运算,可以使用其他的库,比如Eigen、Armadillo等专门用于线性代数计算的库。这些库提供了矩阵和向量的数据结构,并实现了常用的矩阵运算操作,比如矩阵乘法、矩阵加法等。使用这些库可以方便地进行矩阵运算。 0 赞 0 ...
我正在编写C++/Python混合语言。粘合这两个部分的库支持特征矩阵/数组,但不支持张量。#include <Eigen/Eigen>auto f(DenseBase 浏览1提问于2018-12-10得票数0 回答已采纳 1回答 致命错误:Eigen/Dense: VSC中没有这样的文件或目录 、、 我是初学者-程序员,我想运行一个代码,其中包括“特征/密集”库。但是,我...