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我有一個矩陣（x，y，z每列），只想執行二維變換到x和y軸，忽略z。似乎affine2d不能與塊相乘，是否有任何其他方式使其工作？ Eigen::matrix<double, 3, 4> x3d; x3d << 1, 2, 3, 4, 2, 3, 4, 5, 1, 1, 1, 1; auto x2d = x3d.topRows(2); Eigen::Affine

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Eigen/C++多維容器

我正在尋找爲不同的特徵矩陣創建容器的最佳方法。喜歡的東西： Global(1,:,:) = mat_A; Global(2,:,:) = mat_B;

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本徵：複製（廣播）由行

我想複製矩陣M的每一行，而不發生任何拷貝（通過創建一個視圖IE）： 0 1 0 1 2 3 -> 0 1 2 3 2 3 M.rowwise().replicate(n)爲shorcut M.replicate(1,n)這似乎有點無用。以下代碼片段會執行副本，並且如果M是表達式，則無法工作。 Eigen::Index rowFactor =

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rhs在Eigen中代表什麼？

我正在查看Eigen庫的來源，並看到一個名爲gemm_pack_rhs的函數。有人知道這個函數做什麼嗎？我看到很多地方提到rhs。特徵庫中的含義是什麼？

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如何從特徵矩陣映射/構建C++向量？

MatrixXf A = MatrixXf::Random(3, 3); MatrixXf B = A.row(1); std::vector<float> vec; 我想用行Eigen矩陣「B」中的元素構建矢量「vec」。像這樣「VEC = B.data（）」

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TensorFlow Conv2D實現？

我試圖找到一個實際的Conv2D操作的實現，所以我可以評估內存訪問模式。跟蹤事物，看起來Conv2D操作的執行通過contract()函數調用進入Eigen。問題是，我似乎無法在TensorFlow或Eigen源中找到函數的定義或聲明。什麼函數主要負責在TensorFlow中執行Conv2D操作？我想看看它是如何癱瘓的，一般的內存訪問模式是什麼，以及原始計算是如何完成的。該查詢專門用於CPU，

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特徵庫（3.3.4）的分割錯誤

我正在使用Eigen進行一些仿真。無論何時我甚至包括最小的過載特徵運算（即使我有x=y其中x,y是Eigen::VectorXd具有相同尺寸），我都會得到分段錯誤錯誤（更準確地說Segmentation fault (core dumped)，沒有其他細節）。這很奇怪的是，只有在某些函數中有矩陣運算時纔會發生這種情況。讓我告訴你： //main.cu #include <Eigen/Dense

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是否可以使用特徵塊表達式和模板化參數作爲左值？

我遇到了使用Eigen C++庫的函數問題。這是他們的一個例子的模板版本，但我似乎無法讓它在xcode中工作。 template <typename Scalar> void foo(){ Eigen::Matrix<Scalar, 2, 2> m = Eigen::Matrix<Scalar, 2, 2>::Identity(); Eigen::Matrix<Scalar,

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從Eigen Solver中的Vector中檢索值

我正在使用Eigen Solver。我無法從我創建的Vectors/Matrix中檢索值。例如，在下面的代碼中，我沒有錯誤，但得到運行時錯誤。 #include <iostream> #include <math.h> #include <vector> #include <Eigen\Dense> using namespace std; using namespace Eigen;

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本徵：用於OpenMP的分割陣列

我想在OpenMP線程上按列平均分割一個Eigen動態大小的數組。 thread 0 | thread 1 | thread 2 [[0, 1, 2], [[0], | [[1], | [[2], [3, 4, 5], becomes: [3], | [4], | [5], [6, 7, 8]] [6]] | [7]] | [8]] 我可以使用block方法來