LibTorch C++与Eigen之间的数据传输
LibTorch C++与Eigen之间的数据传输
提问于 2019-08-24 00:45:54
LibTorch C++和Eigen之间的数据传输(问题和帮助)
大家好，我正在为Eigen线性代数库开发一个数据传输工具，你可以在这里看到：https://github.com/andrewssobral/dtt (考虑二维数组或矩阵)，我想知道你是否可以帮助我在LibTorch和C++之间进行数据传输的以下代码：
std::cout << "Testing LibTorch to Eigen:" << std::endl;
// LibTorch
torch::Device device(torch::cuda::is_available() ? torch::kCUDA : torch::kCPU);
torch::Tensor T = torch::rand({3, 3});
std::cout << "LibTorch:" << std::endl;
std::cout << T << std::endl;
// Eigen
float* data = T.data_ptr<float>();
Eigen::Map<Eigen::MatrixXf> E(data, T.size(0), T.size(1));
std::cout << "EigenMat:\n" << E << std::endl;
// re-check after changes
E(0,0) = 0;
std::cout << "EigenMat:\n" << E << std::endl;
std::cout << "LibTorch:" << std::endl;
std::cout << T << std::endl;这是代码的输出：
--------------------------------------------------
Testing LibTorch to Eigen:
LibTorch:
0.6232 0.5574 0.6925
0.7996 0.9860 0.1471
0.4431 0.5914 0.8361
[ Variable[CPUFloatType]{3,3} ]
EigenMat (after data transfer):
0.6232 0.7996 0.4431
0.5574 0.986 0.5914
0.6925 0.1471 0.8361
# Modifying EigenMat, set element at (0,0) = 0
EigenMat:
0 0.7996 0.4431
0.5574 0.986 0.5914
0.6925 0.1471 0.8361
# Now, the LibTorch matrix was also modified (OK), but the rows and columns were switched.
LibTorch:
0.0000 0.5574 0.6925
0.7996 0.9860 0.1471
0.4431 0.5914 0.8361
[ Variable[CPUFloatType]{3,3} ]有人知道发生了什么吗？有更好的方法吗？
我也需要为Armadillo，ArrayFire和OpenCV (cv::Mat)做同样的事情。提前感谢！
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-08-24 17:12:48
切换行和列的原因是LibTorch (显然)使用行主存储，而Eigen默认使用列主存储。我不知道你是否可以改变LibTorch的行为，但是你也可以使用行主存储，如下所示：
typedef Eigen::Matrix<float, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor> MatrixXf_rm; // same as MatrixXf, but with row-major memory layout然后像这样使用它：
Eigen::Map<MatrixXf_rm> E(data, T.size(0), T.size(1));页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/57630252
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