Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor>>怎么用

Eigen::TensorMap是Eigen库中的一个模板类，用于将一个连续的内存块映射为一个张量。其模板参数为张量的数据类型、张量的维度和张量的存储顺序。

在你的问题中，Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor>>表示一个三维的、行优先的uint8_t类型的张量。你可以按照以下步骤使用它：

1.定义一个uint8_t类型的连续内存块。例如，你可以使用以下代码定义一个3x4x5的uint8_t类型的数组：

uint8_t data[3*4*5];

2.将内存块映射为一个张量。例如，你可以使用以下代码将上述数组映射为一个3x4x5的行优先张量：

Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor>> tensor(data, 3, 4, 5);

这样，你就可以像正常使用张量一样使用这个张量了。例如，你可以使用以下代码访问张量中的某个元素：

uint8_t value = tensor(1, 2, 3);

注意，你需要保证内存块的连续性和大小与张量的要求相匹配，否则可能会导致程序崩溃或者结果不正确。

相关问题

Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor>> tensor_map((unsigned char *)data, dimx, dimy, dimz);

这是一段 C++ 代码，使用了 Eigen 库中的 TensorMap 类，将一个三维的 uint8_t 类型的数组 data 映射到一个 Eigen::Tensor 对象上。其中，dimx、dimy 和 dimz 分别表示该 Tensor 的三个维度的大小，注意这里使用了 Eigen 的 RowMajor 存储顺序。

TensorMap 类是 Eigen 中的一个重要工具，它可以将一块连续的内存区域映射到一个 Tensor 对象上，这样就可以直接对这个 Tensor 进行操作，而无需进行复制或者重新分配内存。这种技术在处理大规模数据时非常高效。

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。