深度学习的3D张量：使用M​​atrixXd <arrayxd，dynamic，=“”dynamic =“”>

Question

我目前使用Eigen进行深度学习，更具体地说是卷积神经网络。

您可以在此处查看示例：https://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network#/media/File:Typical_cnn.png

每个步骤，一个层可以是卷积层（一组特征映射），一个完全连接的层（一个单维矢量）或其他任何东西。

所以我选择MatrixX<ArrayXd, Dynamic, Dynamic>来表示我的数据。

但是当我使用它（带矩阵产品）时，我有段错误。

我不确定，但我认为因为ArrayXd不是MatrixX的良好标量类型。

我可以在Eigen中使用ArrayXd作为标量吗？

如果答案是否定的，我该怎么办？

Answer 1

ArrayXd不是标量类型的好选择，特别是当你想要一个张量时。

Eigen在其dev-branch / v3.3-bata1中有张量支持。你可以在这里找到这份文件。

http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Tensor_support

https://bitbucket.org/eigen/eigen/src/fefbb833ed5442fb21292bdaa3320543868e41b8/unsupported/Eigen/CXX11/src/Tensor/?at=default#markdown-header-eigen-tensors

https://eigen.tuxfamily.org/dox-devel/unsupported/group__CXX11__Tensor__Module.html