eigen eval

Eigen中的eval()函数用于解决混淆问题。混淆问题指的是在赋值操作中，如果左值和右值存在重叠，可能会导致错误的结果。eval()函数的作用是将右值赋值给一个临时的矩阵或数组，然后再将临时值赋值给左值，从而避免混淆。[1]

在Eigen 3.3版本之后，默认情况下，如果目标矩阵进行了resize操作，并且结果不直接赋值给目标矩阵，就不存在混淆问题。因此，在这种情况下，不需要使用eval()函数来解决混淆问题。[2]

总结来说，eval()函数是用于解决Eigen中赋值操作中可能出现的混淆问题的一个方法。在旧版本的Eigen中，需要使用eval()函数来避免混淆，而在新版本的Eigen中，默认情况下已经解决了混淆问题，不再需要使用eval()函数。[1][2]

相关问题

eigen eval()

Eigen是一个C++模板库，提供了线性代数运算的各种工具。Eigen中的eval()函数用于计算矩阵的特征值和特征向量。下面是一个使用Eigen库中eval()函数计算矩阵特征值和特征向量的例子：

#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>

using namespace Eigen;
using namespace std;

int main()
{
    Matrix2f A;
    A << 1, 2, 2, 3;
    cout << "Here is the matrix A:\n" << A << endl;
    SelfAdjointEigenSolver<Matrix2f> eigensolver(A);
    if (eigensolver.info() != Success) abort();
    cout << "The eigenvalues of A are:\n" << eigensolver.eigenvalues() << endl;
    cout << "Here's a matrix whose columns are eigenvectors of A \n"
         << "corresponding to these eigenvalues:\n"
         << eigensolver.eigenvectors() << endl;
}

该程序首先定义了一个2x2的矩阵A，然后使用SelfAdjointEigenSolver类计算矩阵A的特征值和特征向量。最后，程序输出了矩阵A的特征值和特征向量。

Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> map_data(const Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor>& data_map, const int axis_num){ Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> max_vals = data_map.maximum(Eigen::array<int, 1>{axis_num}).eval(); Eigen::Tensor<uint8_t, 0, Eigen::RowMajor> minval = max_vals.minimum(); Eigen::Tensor<uint8_t, 0, Eigen::RowMajor> maxval = max_vals.maximum(); Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> subtract(max_vals.dimensions()); Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> divide(max_vals.dimensions()); subtract.setConstant(minval.data()[0]); divide.setConstant(maxval.data()[0]); max_vals = max_vals - subtract; Eigen::Tensor<float, 2, Eigen::RowMajor> output_tensor = max_vals.cast<float>().binaryExpr(divide, [](float x, uint8_t y){ if(0 == y) return (float)0.0; return (float)(x/y); }); return (output_tensor*(float)255.0).cast<uint8_t>(); }

这段代码实现了一个名为map_data的函数，使用Eigen库，返回一个二维uint8_t类型的张量。该函数有两个参数：一个三维uint8_t类型的张量data_map和一个整数类型的axis_num，表示需要保留的维度编号。函数的作用是将data_map张量的第axis_num维度切片，然后将所有切片按行依次连接形成一个二维行优先存储的张量，并对该张量进行归一化操作。

具体实现细节如下：

1. 使用maximum函数获取data_map张量的第axis_num维度上的最大值，返回一个二维uint8_t类型的张量max_vals。

2. 使用minimum函数获取max_vals张量中的最小值，并将其存储在一个零维uint8_t类型的张量minval中。

3. 使用maximum函数获取max_vals张量中的最大值，并将其存储在一个零维uint8_t类型的张量maxval中。

4. 定义两个二维uint8_t类型的张量subtract和divide，分别用于存储与minval和maxval相同大小的常数矩阵。使用setConstant函数将subtract和divide分别初始化为minval和maxval的值。

5. 通过减法操作将max_vals中的每个元素都减去minval的值，得到一个新的二维uint8_t类型的张量max_vals。

6. 使用binaryExpr函数将max_vals和divide进行二元运算，函数中的lambda表达式用于处理0除以任何数的情况，避免出现除0错误。将结果存储在一个二维float类型的张量output_tensor中。

7. 将output_tensor中的元素乘以255，然后将结果转换为uint8_t类型，最后返回这个张量。

总的来说，这段代码的功能是将三维uint8_t类型的张量data_map按照指定维度切片后，对每个切片的像素值进行归一化操作，最终返回一个二维uint8_t类型的张量。