与numpy中的array不同,c++对于向量、矩阵和张量用不同的名称表述,分别用Eigen::Vector、Eigen::Matrix和Eigen::Tensor,其中Vector和Matrix提供了固定大小和动态大小两种方式。 2.1.1. 向量表示 固定大小的向量 对于固定大小的向量,Eigen 提供了一些预定义的类型,如 Eigen::Vector2d、Eigen::Vector3d 等,这些类型分别...
transpose()<<endl; // 欧拉角: 可以将旋转矩阵直接转换成欧拉角 Eigen::Vector3d euler_angles = rotation_matrix.eulerAngles ( 2,1,0 ); // ZYX顺序,即roll pitch yaw顺序 cout<<"yaw pitch roll = "<<euler_angles.transpose()<<endl; // 欧氏变换矩阵使用 Eigen::Isometry Eigen::Isometry3d T=...
__global__ void transpose(double *input, double *output, int *width, int *height) { int threadidx = (blockIdx.x * blockDim.x) + threadIdx.x; int row = threadidx / (*width); int column = (threadidx+3) % (*height); output[column * (*height) + row] = input[threadidx]; }...
Eigen可以在内部并行化矩阵-矩阵乘法，但不能在外部并行化其余的，所以我们都在外部并行化。分块版本工作...
std::cout<<"V :\n"<<V<<std::endl; std::cout<<"U * S * VT :\n"<<U * S * V.transpose()<<std::endl; system("pause"); return 0; } 本文由职坐标整理并发布,希望对同学们有所帮助。了解更多详情请关注职坐标编程语言C/C+频道!
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...
我在Eigen C++中有一个稀疏矩阵A。现在我想把它对称化为另一个稀疏矩阵Asym 我希望它会像下面这样简单: Eigen::SparseMatrix<FLOATDATA> A; ... Eigen::SparseMatrix<FLOATDATA> Asym = 0.5*(A+A.transpose()); // error here 但由于显而易见的原因,它给出了以下断言失败错误: error: static assertion...
5 virtual void forward(){_value = (_nodes->getValue() * _weights->getValue()).rowwise() + Eigen::VectorXf(_bias->getValue()).transpose();} 6 7 virtual void backward(){ 8 for (auto node : _outputs){ 9 auto grad = node->getGradient(this); ...
Eigen::VectorXd boundPotentials = edgePotentials.row(nodeState).transpose()*nodePotential; Eigen::VectorXd newPotentials = nodePtr->getPotentials().cwiseProduct(boundPotentials); nodePtr->setPotentials( newPotentials ); }else// If it is the second one in the edge{ ...
//Eigen::Matrix<double, 2, 3> result_wrong_dimension = matrix_23.cast<double>() * v_3d; //结果是2X1,但是定义是2X3 //一些矩阵运算 matrix_33 = Eigen::Matrix3d::Random(); cout << matrix_33 <<endl <<endl ; cout << matrix_33.transpose() << endl; // 转置 ...