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編譯TensorFlow時出現錯誤。我得到命令： /usr/bin/gcc -U_FORTIFY_SOURCE -fstack-protector -Wall -B/usr/bin -B/usr/bin -Wunused-but-set-parameter -Wno-free-nonheap-object -fno-omit-frame-pointer -g0 -O2 '-D_FORTIFY_S

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從張量讀取設備不可知的方式？

我寫一個自定義的TensorFlow運算需要能夠讀取，以便決定如何繼續OpKernel計算（）實現中的張量的電流值。本徵不支持的的TensorMap template（使用的tensorflow::TTypes的typedef）提供了函數調用操作，當運算正在主機上運行的我可以使用的多個重載。實際上，「Adding a New Op」教程示例代碼使用函數調用操作符重載將值分配給張量。的問題是，當運

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將Eigen :: PermutationMatrix.indices（）轉換爲數組/矢量

我想將Eigen::PermutationMatrix的公共方法indices()的返回值存儲爲一個數組（例如，稍後提取一些感興趣的值）。我應該如何將其轉換爲數組（Eigen::Array或C++ STL向量）？這裏是我的嘗試： Eigen::FullPivLU<Eigen::MatrixXf> lu(LU_A); //LU_A is of type Eigen::MatrixXf

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連續修剪的產品轟然EIGEN

我有我不使用本徵和稀疏矩陣和Visual Studio 2013專業版連續修剪的產品瞭解在調試模式下完美地工作錯誤，但他們長。我想切換到RELEASE，而不更改代碼中的任何內容，但程序崩潰時使用此模式。我有一個訪問衝突錯誤c0000005（法國VS，對不起，這一點）： Message de résultat : Code de l'exception : C0000005 StackTrac

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使用特徵矩陣作爲模板

請幫助我轉換此函數，以便它可以接受MatrixXf，Matrix3f，Matrix4f，我閱讀推薦使用MatrixBase但沒有用的Eigen手冊，Eigen :: Ref類也沒有。謝謝。 void MatrixIO::FEigentoFile(const Eigen::MatrixXf& in_mat, const std::string filename) {

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是否有像增強bcp for Eigen這樣的工具？

在一個項目中我使用了Eigen的一小部分。我想提供我的代碼兩個選項的用戶：下載本徵並鏈接到它使用內置徵隨我的代碼選項2）我不想運送整個Eigen，但只有我需要的子部分。 Boost爲這種場合提供了工具bcp，它可以找到所有依賴關係並分離所有必需的頭文件。有沒有類似Eigen的東西？這是否符合許可證？

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Eigen - 特徵值的平衡矩陣

我的經驗（像其他一些：How do I get specified Eigenvectors from the generalized Schur factorization of a matrix pair using LAPACK?）是從Eigen（我不關心特徵向量）獲得的特徵值幾乎不像從numpy，matlab等獲得的特徵值一樣可靠。當矩陣病態時。互聯網（https://www.mat

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隨機（只讀）訪問本徵的::斯帕塞夫克託元素

考慮以下傻這段代碼 typedef Eigen::SparseVector<std::complex<double>, Eigen::ColMajor,long long> Vector; Vector V = CreateData(); for(i=0;i<V.size(),++i) { DoSomething(Vector.coeffRef(i)); } 我很有趣（爲

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從Eigen使用BLAS和LAPACK

我已經使用Eigen和實現了一段代碼我希望Eigen使用BLAS和LAPACK。我見過here，這是可能的，但我不知道如何或在哪裏把這些值/指令在代碼中。我必須預先指定值EIGEN_USE_BLAS，但我不知道在哪裏。我已經看到Eigen的源代碼包含BLAS和LAPACK的代碼，但是我完全忽略它是否默認使用它或者什麼。我正在使用Eigen 3.3.3。

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當分配稀疏矩陣導致稀疏矩陣時出現「no operator found」

我確實有一個實現最小化算法的函數。我並沒有包括所有的瓦爾，只是矩陣來說明類型： typedef Eigen::SparseMatrix<double> SpMat; typedef Eigen::VectorXd Vec; int lm_solver(void (*f_dz)(Vec* x_, int m, Vec* dz_, SpMat* W_), void (*f_H)(