我正在尝试在高度自定义的神经网络实现中使用Eigen，并发现如果我可以假设总有一个激活函数，我的代码会更清晰。据我所知，这只是对激活向量的unaryExpr方法的调用。问题是我还需要支持线性激活，我可以实现（a）作为完全不同的代码路径，或者（b）通过将身份函数传递给unaryExpr，并让编译器进行排序不同的代码路径。
从文档中看，unaryExpr方法看起来像是一个带有模板化的函子，但有什么我可以传递来压制我认为是对整个向量的传递。我没有看到无法的原因，我的问题是是否。
编辑：我知道Eigen做了懒惰的评估，并且在实际评估表达式之前使用unaryExpr并不需要付出代价。我的问题是，当一元表达式是标识函数时，是否有可能在评估期间降低的成本。
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回想一下，Eigen是一个表达式模板库，因此任何一元表达式都不会立即进行评估。评估或向量循环在分配发生时触发，即operator=。因此，将身份仿函数传递给unaryExpr将不会产生任何费用。