1. 数组转化为Eigen::Matrix ]; cout << "colMajor matrix = \n" << Map<Matrix3i>(array) << endl; // map a contiguous array as a column-major matrix cout << , , RowMajor>>(array) << endl; // map a contiguous arra

C++矩阵运算库Eigen介绍 C++中的矩阵运算库常用的有Armadillo,Eigen,OpenCV,ViennaCL,PETSc等.我自己在网上搜了一下不同运算库的特点,最后选择了Eigen.主要原因是Eigen体积较小,不用安装也不用编译,库是以头文件的形式给出,直接将它扔到我们自己的工程文件中即可,移植起来也无压力.我们可以在Eigen官网下载源文件. Eigen的HelloWorld 我这里使用的Eigen的版本为Eigen 3.3.3,源文件目录如下: 可以直接用记事本打开INST

Eigen常规矩阵定义 1.使用 Eigen的使用在官网上有详细的介绍,这里对我学习过程中用到的基本操作进行介绍.首先是矩阵的定义.在矩阵类的模板参数共有6个.一般情况下我们只需要关注前三个参数即可.前三个模板参数如下所示: Matrix<typename Scalar,int RowsAtCompileTime,int ColsAtCompileTime> Scalar参数为矩阵元素的类型,该参数可以是int,float,double等. RowsAtCompileTime和ColsAtCo

整理下Eigen库的教程,参考:http://eigen.tuxfamily.org/dox/index.html Matrix类 在Eigen,所有的矩阵和向量都是Matrix模板类的对象,Vector只是一种特殊的矩阵(一行或者一列). Matrix有6个模板参数,主要使用前三个参数,剩下的有默认值. Matrix<typename Scalar, int RowsAtCompileTime, int ColsAtCompileTime> Scalar是表示元素的类型,RowsAtComp

1.extract_image_patches函数的使用: 假设Eigen::Tensor形状为(3,8,8,9),现在要对第二维.第三维根据size大小为(2,2),stride=(2,2),那么如果tensor类型是rowmajor类型,那么经过extract_image_patches后的数据就是(3,4*4,2,2,9)的5维数组,如果tensor类型是colmajor类型,那么得到的数据就是(3,2,2,4*4,9)的五维数组. Eigen::array<int, 2> reduct

1.无法打开包括文件: “Eigen/Core”: 去github上下载最新的源码 2.  "The Eigen/Array header does no longer exist in Eigen3. All that functionality has moved to Eigen/Core." 把Eigen/Array文件删掉 参考:https://github.com/MRPT/mrpt/issues/225 3.编译好lib后,新建工程,测试ceres库能否使用,报错 1&g

1. 原理 Cost function Theta 2. Python # -*- coding:utf8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def cost_function(input_X, _y, theta): """ cost function of binary classification using logistic regression :param input_X: np.matr

记录:编写卷积层和池化层,比较需要注意的细节就是边界问题,还有另外一个就是重叠池化的情况,这两个小细节比较重要,边界问题pad在反向求导的时候,由于tensorflow是没有计算的,另外一个比较烦人的是Eigen::Tensor的rowmajor.和colmajor问题,也很烦人.为了跟tensorflow做比较,一些边界处理上的细节,需要特别注意. 一.c++.maxpooling.avgpooling #pragma once #include "config.h" #includ

Cholesky decomposition In linear algebra, the Cholesky decomposition or Cholesky is a decomposition of a Hermitian, positive-definite matrix into the product of a lower triangular matrix and its conjugate transpose. Cholesky 分解是把一个对称正定的矩阵表示成一个下三角矩阵L和

本来想看完代码再具体的写的.可是有人问了就先贴出来吧! 代码调试中会遇到的一些的问题. 首先,你没有代码的话能够在这里下载:http://download.csdn.net/detail/u012192662/8042147 然后须要安装opencv(我想假设你是做这个应该有的).Eigen;http://download.csdn.net/detail/u012192662/8042155 作者的代码使用的是 OpenCV v2.1 and Eigen v2.0.15. opencv还没有问题

Eigen 不仅提供了Matrix和Vector结构,还提供了Array结构.区别如下,Matrix和Vector就是线性代数中定义的矩阵和向量,所有的数学运算都和数学上一致.但是存在一个问题是数学上的定义并不一定能完全满足现实需求.比如,数学上并没有定义一个矩阵和一个标量的加法运算.但是如果我们想给一个矩阵的每个元素都加上同一个数,那么这个操作就需要我们自己去实现,这显然并不方便. Array提供了一个Array类,为我们提供了大量的矩阵未定义的操作,且Array和Matrix之间很容易相互转

  项目要进行比较多的矩阵操作,特别是二维矩阵.刚开始做实验时,使用了动态二维数组,于是写了一堆Matrix函数,作矩阵的乘除加减求逆求行列式.实验做完了,开始做代码优化,发现Matrix.h文件里适用性太低,而且动态二维数组的空间分配与释放也影响效率,于是寻找其他解决方案. 首先考虑的是与Matlab混合编程,折腾了半天把Matlab环境与VS2010环境之后,发现Matlab编译出来的函数使用起来也比较麻烦,要把数组转化成该函数适用的类型后才能使用这些函数.我的二维数组也不是上千万维的,估计

整理下Eigen库的教程,参考:http://eigen.tuxfamily.org/dox/index.html 高级初始化方法 本篇介绍几种高级的矩阵初始化方法,重点介绍逗号初始化和特殊矩阵(单位阵.零阵). 逗号初始化 Eigen提供了逗号操作符允许我们方便地为矩阵/向量/数组中的元素赋值.顺序是从左上到右下:自左到右,从上至下.对象的尺寸需要事先指定,初始化的参数也应该和要操作的元素数目一致. Matrix3f m; m << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9; st

整理下Eigen库的教程,参考:http://eigen.tuxfamily.org/dox/index.html 简介 Eigen是C++中可以用来调用并进行矩阵计算的一个库,简单了说它就是一个c++版本的matlab包. 安装 下载eigen:http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page#Download Eigen只包含头文件,因此它不需要实现编译,只需要你include到你的项目,指定好Eigen的头文件路径,编译项目即可.而且

原文地址C++矩阵库 Eigen 快速入门 不仅有函数的基本形式,还有对应的matlab函数,用起来很方便. Eigen 矩阵定义 #include <Eigen/Dense> Matrix<double, 3, 3> A; // Fixed rows and cols. Same as Matrix3d. Matrix<double, 3, Dynamic> B; // Fixed rows, dynamic cols. Matrix<double, Dynam

参考: http://eigen.tuxfamily.org/dox/AsciiQuickReference.txt // A simple quickref for Eigen. Add anything that's missing. // Main author: Keir Mierle #include <Eigen/Dense> Matrix<, > A; // Fixed rows and cols. Same as Matrix3d. Matrix<, Dyna

4. Block operations 1) Using block operations Block of size(p, q), starting at (i, j) dynamic-size block expression: matrix.block(i, j, p, q); fixed-size block expression: matrix.block<p, q>(i, j); int main() { Eigen::MatrixXf m(,); m << , , ,

c++ 的 eigen 类似于 python 的 numpy, 还有一个类似的库是 Armadillo, 当然还有 opencv. Armadillo 与 matlab 在函数名称上更接近, 但是 TensorFlow 和 Ceres 使用了 eigen. 这里不讲究谁优谁劣, 入门阶段迅速掌握一个, 用起来就够了. 1. The Matrix Class 1) The first three template parameters of Matrix Matrix<typename Scala

最近需要用 C++ 做一些数值计算,之前一直采用Matlab 混合编程的方式处理矩阵运算,非常麻烦,直到发现了 Eigen 库,简直相见恨晚,好用哭了. Eigen 是一个基于C++模板的线性代数库,直接将库下载后放在项目目录下,然后包含头文件就能使用,非常方便.此外,Eigen的接口清晰,稳定高效.唯一的问题是之前一直用 Matlab,对 Eigen 的 API 接口不太熟悉,如果能有 Eigen 和 Matlab 对应的说明想必是极好的,终于功夫不负有心人,让我找到了,原文在这里,不过排版有

最近需要用 C++ 做一些数值计算,之前一直采用Matlab 混合编程的方式处理矩阵运算,非常麻烦,直到发现了 Eigen 库,简直相见恨晚,好用哭了. Eigen 是一个基于C++模板的线性代数库,直接将库下载后放在项目目录下,然后包含头文件就能使用,非常方便.此外,Eigen的接口清晰,稳定高效.唯一的问题是之前一直用 Matlab,对 Eigen 的 API 接口不太熟悉,如果能有 Eigen 和 Matlab 对应的说明想必是极好的,终于功夫不负有心人,让我找到了,原文在这里,不过排版有