Eigen, как получить доступ к базовому массиву MatrixBase <derived>

Ответ 1

MatrixBase является базовым классом любого плотного выражения. Это не обязательно соответствует объекту с хранилищем. Например, может быть абстрактное представление A+B, или в вашем случае абстрактное представление вектора с постоянными значениями. Вы можете заставить uscgemv принимать только выражение, имеющее соответствующее хранилище, используя класс Ref<>, например:

template <typename ScalarA, typename Index>
void uscgemv(float alpha, 
 const USCMatrix<ScalarA,Index> &a,
 Ref<const VectorXf> b,
 Ref<VectorXf> c);

Если третий аргумент не соответствует хранилищу VectorXf он будет оценен для вас. Затем вы можете безопасно вызвать b.data(). Чтобы сохранить скалярный тип b generic, вы все равно можете объявить его как MatrixBase<DerivedB>& а затем скопировать его в Ref<const Matrix<typename DerivedB::Scalar, DerivedB::RowsAtCompileTime, DerivedB::ColsAtCompileTime> >:

typedef Ref<const Matrix<typename DerivedB::Scalar,  DerivedB::RowsAtCompileTime, DerivedB::ColsAtCompileTime> > RefB;
RefB actual_b(b);
actual_b.data();

Ответ 2

Я предполагаю, что проблема такова: вам не разрешено получать указатель на данные MatrixBase<Derived>, поскольку последнее может быть любым выражением в Eigen, например, произведением матриц. Чтобы получить указатель, вы, вероятно, должны сначала неявно преобразовать MatrixBase<Derived> в Matrix<Scalar, Dynamic, Dynamic>, а затем использовать член data() последнего.

Таким образом, вы можете создать глубокую копию выражения, то есть использовать что-то вроде

Eigen::Matrix<typename Derived::Scalar, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic tmp = b;

затем используйте

tmp.data()

Этот код работает сейчас

#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>

template<typename Derived>
void use_data\
(const Eigen::MatrixBase<Derived>& mat)
{

    Eigen::Matrix<typename Derived::Scalar, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic>tmp = mat();
    typename Derived::Scalar* p = tmp.data();

    std::cout << std::endl;
    for(std::size_t i = 0; i < tmp.size(); i++)
        std::cout << *(p+i) << " ";

}

int main()
{
    Eigen::MatrixXd A = Eigen::MatrixXd::Random(2, 2); 
    Eigen::MatrixXd B = Eigen::MatrixXd::Random(2, 2); 

    // now A*B is an expression, of type MatrixBase<EigenSum....>
    use_data(A + B);
}

Ответ 3

Есть простое решение для решения вашего вопроса, объедините EigenMap, & a (0, 0) и const_cast, вы можете восстановить буфер MatrixBase.

Пример:

template<typename Derived1,
         typename Derived2>
void example(Eigen::MatrixBase<Derived1> const &input,
             Eigen::MatrixBase<Derived2> const &output)
{
    static_assert(std::is_same<Derived1::Scalar, Derived2::Scalar>::value,
                  "Data type of matrix input, weight, bias and output should be the same");   

        using Scalar = typename Derived3::Scalar;
        using MatType = Eigen::Matrix<Scalar, Eigen::Dynamic, 1>;
        using Mapper = Eigen::Map<const MatType, Eigen::Aligned>;

        //in the worst case, you can do const_cast<Scalar *> on
        //&bias(0, 0).That is, if you cannot explicitly define the Map
        //type as const        
        Mapper Map(&input(0, 0), input.size());
        output.colwise() += Map; 
    }
}

Я пробовал это на windows 8, vc2013 32bits, Eigen версии 3.2.5, никакой ошибки сегментации (пока), все выглядит отлично. Я также проверяю адрес Карты, это то же самое, что и исходный вход. Вы можете проверить это с помощью другого примера

#include <Eigen/Dense>

#include <iostream>

template<typename Derived>
void example_2(Eigen::MatrixBase<Derived> &input)
{
    using Scalar = decltype(input[0]);

    Eigen::Map<Derived> map(&input(0, 0),
                            input.rows(),
                            input.cols());
    map(0, 0) = 300;
}

int main()
{           
    Eigen::MatrixXd mat(2, 2);
    mat<<0, 1, 2, 3;
    example_2(mat);
    std::cout<<mat<<"\n\n";    

    return 0;
}

Первым элементом мата будет "300",