Eigen 是一个高级的 C++ 库,用于线性代数、矩阵和向量运算,数值解算,以及相关的数学运算。 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...
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.txtcmake_minimum_required(VERSION 3.0.2) project(eigen_mkl) # set(CM...
OpenCV自带到Eigen的接口。 Armadillo 矩阵运算速度跟matlab一个量级 目前使用比较广的C++矩阵运算库之一,是在C++下使用Matlab方式操作矩阵很好的选择,许多Matlab的矩阵操作函数都可以找到对应,这对习惯了Matlab的人来说实在是非常方便,另外如果要将Matlab下做研究的代码改写成C++,使用Armadillo也会很方便,这里有一个简易...
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...
Eigen是一个高级C++库，用于线性代数、矩阵和向量运算，以及数值解算。它提供了一个简洁的API，并且支持...
在自动驾驶开发中,我们常用Eigen库,因此本文主要介绍Eigen库的矩阵操作,同时为了方便对比,我们用C++完成之前numpy中所有的操作和运算。 1. 直接运算 1.1 采用数组进行运算 如果矩阵的大小是固定的,简单的矩阵运算可以用C++二维数组来实现。下面是一个简单的矩阵加法、乘法的例子:...
Avoiding dynamic memory allocation on factorizing sparse matrix with Eigen 在我的应用程序中,除了类构造函数之外,我需要避免动态内存分配(类似 malloc)。 我有一个稀疏半定矩阵 M,其元素在程序执行期间发生变化,但它保持固定的稀疏模式。 为了尽可能快地求解许多线性系统 M * x = b,我的想法是在我的类构造函...
高效计算：Eigen 通过优化矩阵操作，提供比标准 C++ 数学库更高效的计算性能。易于使用：提供类似于 MATLAB 的语法，使得矩阵运算更加直观。支持并行计算：在多核处理器上，Eigen 可以自动并行化计算，进一步提高性能。应用案例假设你正在开发一个需要进行大规模数据处理的应用，比如机器学习模型的训练。在训练过程中，涉及...
求解特征值与特征向量通常需要使用数值计算方法,其中最常用的方法是使用矩阵运算库如Eigen、LAPACK等。 下面是一个使用Eigen库求解特征值与特征向量的示例代码: #include <iostream> #include <Eigen/Dense> int main() { Eigen::Matrix2d A; A << 1, 2, 2, 1; Eigen::SelfAdjointEigenSolver<Eigen::...