源码下载地址:https://gitlab.com/libeigen/eigen。 Eigen 是一个 head only 的库,无需编译。 基本使用 头文件引用 在项目设置中添加头文件引用: 代码示例 下面是一个简单的 Eigen 库使用示例,演示如何创建一个矩阵和向量,并进行矩阵乘法运算: #include<iostream> #include<Eigen/Dense> usingnamespaceEigen; u...
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...
如果您的项目允许使用 C++,Eigen 是一个值得考虑的选择。 官网链接: Eigen 其他库: 还有很多其他的矩阵运算库可供选择,如 ARM 的 CMSIS-DSP(针对嵌入式系统)、Armadillo(C++ 库,但提供了类似 MATLAB 的语法)等。3. 评估并选择适合的矩阵运算库 在选择库时,需要考虑多个因素,如库的成熟度、社区支持、文档质量...
Eigen:基于线性代数的C ++模板库,主要用于矩阵,向量,数值求解器和相关算法。SLAM中常用的Ceres、G2O等项目均是基于Eigen库。 Eigen库的优点: 支持整数、浮点数、复数,使用模板编程,可以为特殊的数据结构提供矩阵操作。 OpenCV自带到Eigen的接口。 支持逐元素、分块、和整体的矩阵操作。
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:...
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...
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...
Eigen:将浮点矩阵乘以布尔向量 矩阵乘以始终相同的向量的列表 乘以矩阵 将展平矩阵乘以一个向量 矩阵乘以**指针给出错误的输出 乘以逆矩阵? 矩阵乘以元素 C++矩阵乘以较慢的OpenACC Z3中的布尔矩阵乘以向量乘法 将两个矩阵乘以一个向量 将矩阵的每个向量乘以三维张量的每个矩阵 如何使用numpy将N个向量乘以N个矩阵?