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我一直在Eigen 3.2中使用ConjugateGradient解算器，並決定嘗試升級到Eigen 3.3.3，希望從新的多線程特性中受益。不幸的是，當我使用GCC 4.8.4啓用-fopenmp時，解算器似乎較慢（〜10％）。看着xosview，我看到正在使用的所有8個CPU，但性能更慢...... 一些測試後，我發現，如果我禁用編譯器優化（使用-O0代替-O3），然後-fopenmp並加快

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特徵源中的哪個是爲特定矩陣定義的sum（）函數？

我是Eigen的新手，想要感受一下佈局。我注意到每個矩陣都有一個sum（）函數，它返回給定矩陣中所有係數的和。我對它是如何實現感興趣，因爲我想找到通過特徵矩陣循環的最佳方式。我進入源代碼並在「DenseBase.h」中找到以下界面： EIGEN_DEVICE_FUNC Scalar sum() const; 也許我誤解了Eigen的設計方式，但我認爲所有功能都是在其頭文件中定義的。我還查看了「Ma

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Eigen，make和cmake之間的問題（可能是cmake錯誤）

我試圖構建一點代碼時遇到問題。（我在Linux上）爲了使簡單：以下是我在Position.h文件已經得到了（在真正開始時，我想接下來是不是解決必要的問題）： #include <Eigen/Dense> 這裏是我的CMakeLists.txt： project(p) include_directories("./Eigen") add_executable( p E

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EIGEN庫MKL右值引用警告

我試圖使用本徵庫的MKL庫鏈接（ICC版本17.0.4）與代碼： #define EIGEN_USE_MKL_ALL #define lapack_complex_float std::complex<float> #define lapack_complex_double std::complex<double> #include <iostream> #include <Eigen/

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Tensorflow從源代碼建立不再更快的再培訓？

2015年初，我一直在我可愛的MBP上運行Tensorflow，僅限CPU。我決定與Bazel一起構建一個Tensorflow版本，以加快速度：SSE4.1，SSE4.2，AVX，AVX2和FMA。 bazel build --copt=-march=native //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package 但是，使用新安裝再培訓Ince

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C++特徵庫

我在編譯#include這個程序時遇到了麻煩。我看到，如果我註釋掉它編譯的這條線。 MatrixXd A =（1.0 /（double）d）*（p * U * p.transpose（） - （p * u）*（p * u）.transpose（））。inverse（）; 我無法更改標題，因爲我需要在ROS中運行此代碼，並且必須使用內置的Eigen庫。我正在使用此鏈接中描述的代碼 How to fi

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將Eigen的SparseMatrix添加到Eigen的張量

如何添加Eigen的SparseMatrix到Eigen的張量？下面的代碼（不能編譯）解釋了我正在嘗試做的事情。 #include <iostream> #include <Eigen/Sparse> #include <unsupported/Eigen/CXX11/Tensor> using Eigen::Tensor; using Eigen::SparseMatrix; i

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Eigen：向量或矩陣分量來實現？

給定一個實驗向量c和整數向量rw，我想創建一個向量z與元素z_i=c_i^rw_i。我試圖使用組件明智的功能pow，但我得到一個編譯器錯誤。 #include <Eigen/Core> typedef Eigen::VectorXd RealVector; typedef Eigen::VectorXi IntVector; // dynamically-sized vector of in

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如何從短期字模產品

int型矩陣我們有兩個int8矩陣 A = B = [200, 200; 200, 200].我們怎樣才能獲得INT矩陣產品 C = A * B沒有事先轉換A和B。

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如何使用CholmodSupport在Eigen3 Ubuntu的

我做了這樣一個小例子下： solver.h #pragma once #include <Eigen/Dense> #include <Eigen/Sparse> #include <Eigen/CholmodSupport> typedef Eigen::SparseMatrix<double> SpMat; class UseCholmodSolver { publ