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Bestimmen Sie das Speicherlayout (ColMajor/RowMajor) in Tensorflow Custom Op.

Ich habe eine benutzerdefinierte Tensorflow Op geschrieben, die Eigen :: Tensoren umformt und ich muss bestimmen, ob die Eingaben Zeile oder Spalte ausgerichtet sind. Ich versuchte Casting zu EigenMat

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Warum gibt QCOMPARE in diesem Fall nicht True zurück?

Ich schreibe Tests für Funktionen, die noch implementiert werden sollen. In dem folgenden Code gibt QCOMPARE, obwohl der Ausgabe- und den Ergebnisvektor denselben Wert haben, Falsch zurück. Könnte jem

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So erstellen Sie eine Eigenmatrix der Größe 1000 * 1000

Ich versuche eine Matrix der Größe 1000*1000 in Eigen-Bibliothek zu konstruieren. Ich habe ihre Dokumentation versucht, aber ich bin immer noch verwirrt. Ich habe sehr grundlegende Kenntnisse von CPP.

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Wie kann die Speicherzuweisung in Abhängigkeit von den Vorlagenparametern gesteuert werden?

Ich suche in die Matrix-Klassenbibliothek Eigen und der docs Zustand, dass eine Klasse Matrix Vorlage kann unter Verwendung der folgenden Template-Parameter instanziiert werden: Matrix<typename Scalar

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Wie man eine Begrenzungsellipse um einen Satz von 2D-Punkten anordnet

Bei einem Satz von 2D-Punkten (in kartesischer Form) muss ich die Ellipse mit dem kleinsten Bereich finden, so dass jeder Punkt auf oder in der Ellipse liegt . Ich habe found the solution in Form von

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Wie verwende ich unvollständige LU-Faktorisierung in Eigen?

Ich habe die docs of IncompleteLUT lesen Und hier im Detail zeigen: Klassen struct keep_diag öffentlichen Mitgliederfunktionen template< typename MatrixType > IncompleteLUT<Scalar> & compute (const

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Kann ich für die allgemeinen Speicheranforderungen eigene Sparse-Matrizen verwenden?

Ich benötige eine templated Sparse Matrix-Implementierung, aber nur um den Speicherbedarf zu reduzieren, nicht. Also habe ich versucht, Eigen zu verwenden, obwohl ich den Mathe-Teil nicht benötige. Wa

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Unterschiedliches Ergebnis, wenn Release x64-Konfiguration in VS2015

Ich bin ein Raytracing-Programm mit VS2015-Community implementieren. Das Programm füllt einen Farbpuffer in Bildschirmgröße (width * height mit dem Elementtyp Eigen::Vector3f) und speichert den Inhalt

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Auswertung der Reduktion entlang aller Dimensionen in Eigen3 Tensor-Klasse

Ich versuche die Frobenius-Norm eines Tensors mit dem Tensor-Modul der Eigen3-Bibliothek zu berechnen. Hier ist mein Code: #include <unsupported/Eigen/CXX11/Tensor> int main() { Eigen::Tensor<

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Matrix mal Vektor Betrieb mit rohen Puffer in Eigen

Ich möchte folgende generische Matrix * Vektorfunktion void MV(double *M, double *x, double *y, int n, int m) { for (int i = 0; i<n; i++) { for (int j = 0; j<m; j++) { y[i] += M[i*m