eigen

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우리는 우리의 C++ 코드를 최적화하기 위해 노력하고있는 우리가 다음의 행렬 계산 (고유치 라이브러리를 사용하는) 그들은 모두 NXN 행렬이며, I는 단위 행렬이다 #include<Eigen/Dense> int main(){ MatrixXd P = MatrixXd::Random(30,30); // a random double 30 x 30 m

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recursively cat Eigen의 벡터

고유 벡터가 있습니다. 나는 재귀 적으로 cat하고 싶다. Eigen::Vector3d vec; vec << 5, 6, 7; Eigen::VectorXd vecCat; for(int i=0;i<3;i++) vecCat << vec(i),0,0; cout<<vecCat<<endl; 예를 이처럼 최종 출력은 내가 위의 방법을 할 경우 5

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CWiseNullaryOp를 사용하여 Eigen 확장 : 예를 재현 할 수 없습니다

두 번째 예제를 Eigen 설명서의 this page에 재현하려고하지만 최소 프로그램을 컴파일 할 수 없습니다. 저는 Eigen 3.3 ~ beta1-2를 사용하고 있습니다. 다음 인수 -std=c++11 -Wall -pipe -O3 -ffast-math -funsafe-math-optimizations -march=native -mtune=native -

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사용자 정의 tensorflow에서 Eigen 사용

사용자 정의 Tensorflow op에서 Eigen의 내부 함수 (예 : Eigen :: internal :: scalar_product_op)를 사용하려면 어떻게해야합니까? Tensorflow 코드베이스를 통과 한 후, cwise_ops_common.h 및 cwise_ops.h처럼, 나는 다음 (베어 본) 구현 해낸 : : #include "tensorf

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Eigen JacobiSVD cuda 컴파일 오류

강조 표시된 텍스트 내 cuda 기능에서 JacobiSVD를 호출하는 것과 관련하여 오류가 발생했습니다. 이것은 오류의 원인이되는 코드의 일부입니다. 그리고 이것은 오류 메시지입니다. CUDA_voxel_building.cu(43): error: calling a __host__ function("Eigen::JacobiSVD , (int)2> ::Jaco

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고유 3.3 GCC 컴파일러 최적화를 사용하여 멀티 스레드 할 때 컨쥬 게이트 그라디언트가 느리다

나는 Eigen 3.2에서 ConjugateGradient 솔버를 사용해 왔고 새로운 멀티 스레딩 기능의 혜택을 얻기 위해 Eigen 3.3.3으로 업그레이드하기로 결정했다. . 슬프게도 GCC 4.8.4를 사용하여 을 활성화하면 솔버가 느리게 (~ 10 %) 느껴집니다. xosview 보면, 몇 가지 테스트 후, 나는 컴파일러 최적화를 사용하지 않으면,

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고유 : 행렬과 쿼터니언의 결과가 다릅니다.

행렬을 쿼터니언으로 변환하기 위해 고유 라이브러리를 사용합니다. 그러나 행렬 중 하나를 쿼터니언으로 변환하고 다시 태울 때 항등 행렬 인 다른 행렬로 나타납니다. 내가 사용하는 회전 행렬은 변환 행렬에서 분해되었습니다. Eigen::Matrix3f R3d = R.topLeftCorner<3,3>(); *Rquat = R3d; R3d =

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나는 고유의 ERF() 함수 __float128 사용하고자하는 고유

와 libquadmath 사용하지만, 현재 그것은 단지 수레와 복식 지원 found out 그 : C에서이 이 기능은 떠 지원 및 이중 스칼라 유형 ++ 11 모드. 다른 스칼라 형식을 지원하거나 non-C++ 부동 소수점 형식을 지원하려면 사용자가 지원할 스칼라 유형 에 대해 erf (T) 구현을 제공해야합니다. 내가 __float128 사용하고자으로 ,

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C++ API를 사용하여 rank 3 tensorflow :: Tensor의 최대 값 인덱스를 얻는 방법은 무엇입니까?

Tensor t의 모양이 {3, 4, 5} 인 경우를 가정 해 봅시다. 첫 번째와 두 번째 차원의 최대 값을 찾고 싶습니다. 따라서이 연산의 결과는 모양이 {5, 2} 인 행렬이됩니다. auto t_mapped = t.tensor<float, 3>(); Eigen::Matrix<float, 5, 2> maximums; for (int i = 0; i

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고유 행렬 또는 벡터에서 k 번째 요소를 모두 선택 하시겠습니까?

Eigen에서 기본 열 순서로 저장되는 M x kN 실제 행렬이 있습니다. M 행은 각각 N k - 튜플을 포함합니다. 예 : k=3, (a0 b0 c0 a1 b1 c1 ... aN bN cN) 모든 k- 번째 요소를 포함하는 벡터 (또는 행 또는 열이 kN 벡터 집합 인 행렬)를 어떻게 추출 할 수 있습니까? 전자 g, (a0 a1 ... aN), (b0