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這篇文章給大家介紹怎么在python3 中利用Eigen對(duì)代碼進(jìn)行加速,內(nèi)容非常詳細(xì),感興趣的小伙伴們可以參考借鑒,希望對(duì)大家能有所幫助。
第一步:準(zhǔn)備系統(tǒng)和IDE:
第二步:python虛擬環(huán)境:
1.創(chuàng)建虛擬python虛擬環(huán)境: 在vscode的terminal中執(zhí)行
python -m venv env
2.下載 Eigen : 將Eigen解壓到當(dāng)前目錄命名為 eigen-3.3.8
3.在vscode的terminal中激活虛擬環(huán)境:
./env/Scripts/Activate.ps1
4.安裝pybind11:
pip install pybind11
安裝numpy==1.19.3(使用1.19.4可能會(huì)有問(wèn)題) :
pip install numpy==1.19.3
第三步:使用vs2015編寫(xiě)cpp_python.cpp, 并保證沒(méi)有bug
#include <Eigen/Dense> using namespace std using namespace Eigen MatrixXd add_mat(MatrixXd A_mat, MatrixXd B_mat) { return A_mat + B_mat; }
第四步:使用pybind11為cpp_python.cpp添加python接口
// cpp_python.cpp : 此文件包含 "main" 函數(shù)。程序執(zhí)行將在此處開(kāi)始并結(jié)束。 // #include <pybind11/pybind11.h> #include <pybind11/eigen.h> #include<pybind11/numpy.h> #include<fstream> #include<iostream> #include <Eigen/Dense> using namespace std; using namespace Eigen; MatrixXd add_mat(MatrixXd A_mat, MatrixXd B_mat) { return A_mat + B_mat; } namespace py = pybind11; PYBIND11_MODULE(add_mat_moudle, m) { m.doc() = "Matrix add";//解釋說(shuō)明 m.def("mat_add_py"/*在pyhon中使用的函數(shù)名*/, &add_mat); }
第五步:設(shè)置setup.py用來(lái)編譯c++代碼
from setuptools import setup from setuptools import Extension add_mat_module = Extension(name='add_mat_moudle', # 模塊名稱(chēng) sources=['cpp_python.cpp'], # 源碼 include_dirs=[r'.\eigen-3.3.8', r'.\env\Scripts', # 依賴(lài)的第三方庫(kù)的頭文件 r'.\env\Lib\site-packages\pybind11\include'] ) setup(ext_modules=[add_mat_module])
第六步:編譯測(cè)試
這是我當(dāng)前的工作目錄
注意:我的cpp_python.cpp和setup.py是在同一個(gè)文件夾下。
執(zhí)行: "python .\setup.py build_ext --inplace"就會(huì)得下面的結(jié)果,生成.pyd文件表明我們已經(jīng)編譯成功。
運(yùn)行測(cè)試:
關(guān)于怎么在python3 中利用Eigen對(duì)代碼進(jìn)行加速就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助,可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺(jué)得文章不錯(cuò),可以把它分享出去讓更多的人看到。
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