采用 Eigen::Tensor 的函数 - 模板参数推导失败
Function taking Eigen::Tensor - template argument deduction fails
我正在尝试编写一个以 Eigen::Tensor
作为参数的模板函数。适用于 Eigen::Matrix
等的相同方法在这里不起作用。
Eigen 建议使用公共基础编写函数 class。 https://eigen.tuxfamily.org/dox/TopicFunctionTakingEigenTypes.html
Eigen::Matrix
编译的最小示例:
#include <Eigen/Dense>
template <typename Derived>
void func(Eigen::MatrixBase<Derived>& a)
{
a *= 2;
}
int main()
{
Eigen::Matrix<int, 2, 2> matrix;
func(matrix);
}
以及 Eigen::Tensor
的最小示例 不编译 :
#include <unsupported/Eigen/CXX11/Tensor>
template <typename Derived>
void func(Eigen::TensorBase<Derived>& a)
{
a *= 2;
}
int main()
{
Eigen::Tensor<int, 1> tensor;
func(tensor);
}
$ g++ -std=c++11 -I /usr/include/eigen3 eigen_tensor_func.cpp
eigen_tensor_func.cpp: In function ‘int main()’:
eigen_tensor_func.cpp:12:16: error: no matching function for call to ‘func(Eigen::Tensor<int, 1>&)’
func(tensor);
^
eigen_tensor_func.cpp:4:6: note: candidate: ‘template<class Derived> void func(Eigen::TensorBase<Derived>&)’
void func(Eigen::TensorBase<Derived>& a)
^~~~
eigen_tensor_func.cpp:4:6: note: template argument deduction/substitution failed:
eigen_tensor_func.cpp:12:16: note: ‘Eigen::TensorBase<Derived>’ is an ambiguous base class of ‘Eigen::Tensor<int, 1>’
func(tensor);
Tensor-Module 与 Eigen/Core 功能完全兼容还很遥远(当然,这也意味着核心功能的文档不一定适用于 Tensor-Module)。
第一个主要区别是 TensorBase
采用两个模板参数而不是一个,即您需要编写 TensorBase<Derived, Eigen::WriteAccessors>
。此外,有些功能要么根本没有实现,要么 TensorBase
没有正确转发它。以下适用于当前主干 (2019-04-03):
template <typename Derived>
void func(Eigen::TensorBase<Derived, Eigen::WriteAccessors>& a)
{
// a *= 2; // operator*=(Scalar) not implemented
// a = 2*a; // operator=(...) not implemented/forwarded
a *= a; // ok
a *= 2*a; // ok
a *= 0*a+2; // ok
// a.derived() = 2*a; // derived() is not public
static_cast<Derived&>(a) = a*2; // ok
}
我正在尝试编写一个以 Eigen::Tensor
作为参数的模板函数。适用于 Eigen::Matrix
等的相同方法在这里不起作用。
Eigen 建议使用公共基础编写函数 class。 https://eigen.tuxfamily.org/dox/TopicFunctionTakingEigenTypes.html
Eigen::Matrix
编译的最小示例:
#include <Eigen/Dense>
template <typename Derived>
void func(Eigen::MatrixBase<Derived>& a)
{
a *= 2;
}
int main()
{
Eigen::Matrix<int, 2, 2> matrix;
func(matrix);
}
以及 Eigen::Tensor
的最小示例 不编译 :
#include <unsupported/Eigen/CXX11/Tensor>
template <typename Derived>
void func(Eigen::TensorBase<Derived>& a)
{
a *= 2;
}
int main()
{
Eigen::Tensor<int, 1> tensor;
func(tensor);
}
$ g++ -std=c++11 -I /usr/include/eigen3 eigen_tensor_func.cpp
eigen_tensor_func.cpp: In function ‘int main()’:
eigen_tensor_func.cpp:12:16: error: no matching function for call to ‘func(Eigen::Tensor<int, 1>&)’
func(tensor);
^
eigen_tensor_func.cpp:4:6: note: candidate: ‘template<class Derived> void func(Eigen::TensorBase<Derived>&)’
void func(Eigen::TensorBase<Derived>& a)
^~~~
eigen_tensor_func.cpp:4:6: note: template argument deduction/substitution failed:
eigen_tensor_func.cpp:12:16: note: ‘Eigen::TensorBase<Derived>’ is an ambiguous base class of ‘Eigen::Tensor<int, 1>’
func(tensor);
Tensor-Module 与 Eigen/Core 功能完全兼容还很遥远(当然,这也意味着核心功能的文档不一定适用于 Tensor-Module)。
第一个主要区别是 TensorBase
采用两个模板参数而不是一个,即您需要编写 TensorBase<Derived, Eigen::WriteAccessors>
。此外,有些功能要么根本没有实现,要么 TensorBase
没有正确转发它。以下适用于当前主干 (2019-04-03):
template <typename Derived>
void func(Eigen::TensorBase<Derived, Eigen::WriteAccessors>& a)
{
// a *= 2; // operator*=(Scalar) not implemented
// a = 2*a; // operator=(...) not implemented/forwarded
a *= a; // ok
a *= 2*a; // ok
a *= 0*a+2; // ok
// a.derived() = 2*a; // derived() is not public
static_cast<Derived&>(a) = a*2; // ok
}