Question

我试图在最后两个维度上使用两个等级张量（1 x 1）进行第三级张量（1 x 1 x 1）的张量收缩。结果应该是一个向量。

以下给出了断言：

#include <Eigen/Core>
#include <unsupported/Eigen/CXX11/Tensor>
#include <iostream>
#include <array>
#include <iostream>
#include <memory>
#include <thread>
#include <chrono>
#include <mutex>



using namespace Eigen;
using namespace std;


int main()
{
        Eigen::Tensor<double, 3> tensor(1, 1, 1);
        Eigen::Tensor<double, 2> tensor2(1,1);

        Eigen::Tensor<double, 1> tensor1;

        std::array<Eigen::IndexPair<int>, 1> product_dims;

        product_dims[0] =  { IndexPair<int>(1, 0) };
        product_dims[1] =  { IndexPair<int>(2, 1) };

        auto vv = tensor.contract(tensor2, product_dims);

        cerr<<"value: "<<vv<<endl;

        tensor1 = vv;
}

但按预期打印值：0。

断言是：

a.out: /eigen-eigen-7c567a7c10e1/unsupported/Eigen/CXX11/src/Tensor/TensorAssign.h:125: bool Eigen::TensorEvaluator<const Eigen::TensorAssignOp<LhsXprType, RhsXprType>, Device>::evalSubExprsIfNeeded(Eigen::TensorEvaluator<const Eigen::TensorAssignOp<LhsXprType, RhsXprType>, Device>::Scalar*) [with LeftArgType = Eigen::Tensor<double, 0>; RightArgType = const Eigen::TensorContractionOp<const std::array<Eigen::IndexPair<int>, 1ul>, const Eigen::Tensor<double, 3>, const Eigen::Tensor<double, 2> >; Device = Eigen::DefaultDevice; Eigen::TensorEvaluator<const Eigen::TensorAssignOp<LhsXprType, RhsXprType>, Device>::Scalar = double]: Assertion `dimensions_match(m_leftImpl.dimensions(), m_rightImpl.dimensions())' failed.

为什么我有这个维度不匹配断言的任何想法？

Answer 1

您的数组大小为1，因此您可以有效地收缩一对维度。您应该按照以下方式创建数组：

std::array<Eigen::IndexPair<int>, 2> product_dims;

不能用本征进行二维收缩？

1 个答案: