Eigen::Cuda::Array<float,3>?
时间: 2023-07-02 10:17:09 浏览: 71
是的,Eigen的CUDA模块提供了一个名为Eigen::Cuda::Array的类,它是一个CUDA设备上的数组,可以用来存储Eigen库中的矩阵和向量等数据类型,同时支持CUDA加速的运算。在使用CUDA加速Eigen的Vector3f的点积和叉积运算时,需要将Vector3f对象转换为Eigen::Cuda::Array<float,3>类型,然后在CUDA设备上进行运算。示例代码如下:
```
Eigen::Vector3f v1(1.0f, 2.0f, 3.0f);
Eigen::Vector3f v2(4.0f, 5.0f, 6.0f);
Eigen::Cuda::Array<float,3> cuda_v1 = v1;
Eigen::Cuda::Array<float,3> cuda_v2 = v2;
float dot_product = cuda_v1.dot(cuda_v2);
Eigen::Cuda::Array<float,3> cross_product = cuda_v1.cross(cuda_v2);
```
在上面的代码中,将v1和v2转换为Eigen::Cuda::Array<float,3>类型,然后使用dot函数和cross函数计算点积和叉积。
相关问题
Eigen::Vector3f 转std::vector<float>
可以使用Eigen库自带的Map函数将Eigen::Vector3f对象转换为std::vector<float>类型,代码如下:
```c++
#include <iostream>
#include <vector>
#include <Eigen/Core>
int main()
{
Eigen::Vector3f vec3f(1.23f, 2.34f, 3.45f);
std::vector<float> vec;
vec.resize(3);
Eigen::Map<Eigen::Vector3f>(&vec[0]) = vec3f;
for (auto i : vec)
{
std::cout << i << ", ";
}
std::cout << std::endl;
return 0;
}
```
输出结果为:
```
1.23, 2.34, 3.45,
```
其中,Eigen::Map模板类用于将Eigen库中的对象映射到其他数据类型的对象上,这里将Eigen::Vector3f对象映射到一个std::vector<float>类型的对象上。注意,在使用Eigen::Map时,需要保证目标对象的内存空间已经分配,否则会引发未定义的行为。
Matrix<float, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> aa = Map<Matrix<float, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor>>(H,num,num);
这段代码使用Eigen库中的Matrix类创建了一个名为"aa"的矩阵对象。
Matrix<float, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic>表示一个动态大小的浮点数矩阵,其中Eigen::Dynamic用于指示矩阵的行数和列数可以在运行时确定。
Map<Matrix<float, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor>>是Eigen库中的一种特殊映射方式,它允许将现有的内存块映射为Eigen矩阵。在这里,它用于将二维数组H映射为矩阵"aa"。
H是一个二维数组,它包含了相似性矩阵的值。num是相似性矩阵的维度,它表示矩阵的行数和列数。
通过Map映射,将H的值传递给aa,从而创建了一个与H具有相同元素的Eigen矩阵对象aa。
需要注意的是,映射时使用了Eigen::RowMajor参数,这表示矩阵元素按行存储。这样做是为了与C/C++中的二维数组H的存储方式保持一致。
最终,矩阵aa将被用于进行后续的计算和操作。