Question

例如，我想使用Eigen进行矩阵乘法。但是输入矩阵的类型为int16_t，输出类型为int32_t。因此会导致编译器错误。

显示最近的问题 /Eigen/src/Core/AssignEvaluator.h:834:3：由于要求'Eigen :: internal :: has_ReturnType :: Scalar，assign_op>> :: value'“ YOU_MIXED_DIFFERENT_NUMERIC_TYPES__YOU_NEED_TO_USE_THE_BASE_CAST_C

下面是测试代码：

#include <iostream>

typedef Eigen::Matrix<int16_t, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor> MatX16;
typedef Eigen::Matrix<int32_t, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor> MatX32;


#define MAP_MATRIX(name, ptr, M, N) Eigen::Map<MatX32> name(ptr, M, N)
#define MAP_CONST_MATRIX(name, ptr, M, N) Eigen::Map<const MatX16> name(ptr, M, N)

int main(int argc, const char * argv[]) {

int M, N, K;
M = 10; N = 10; K = 10;
// eigen  int16xint16 = int32
int16_t lhs[100] = {1};
int16_t rhs[100] = {2};
int32_t res[100] = {0};

MAP_CONST_MATRIX(eA, lhs, M, K);
MAP_CONST_MATRIX(eB, rhs, K, N);
MAP_MATRIX(eC, res, M, N);

eC = eA * eB;


return 0;
}

Answer 1

两个int16矩阵的乘积将再次为int16。您可以将结果投射到int32：

eC = (eA * eB).cast<int32_t>();

但是，您实际上可能想要的是将原始因素转换为int32。此外，您可以告诉Eigen eC不会以eA或eB作为别名：

eC.noalias() = eA.cast<int32_t>() * eB.cast<int32_t>();

请注意，转换尚未向量化（尚未），因此您可能会获得次优的代码。不过，您的编译器可能足够聪明，可以部分自动对产品进行矢量化处理。

本征能支持不一致的输入和输出类型吗？

1 个答案: