Eigen::Tensor

шаблон<typename Scalar_, int NumIndices_, int Options_, typename IndexType_>
класс Eigen::Tensor< Scalar_, NumIndices_, Options_, IndexType_ >

Класс тензора.

Класс Tensor является рабочим классом для всех плотных тензоров в библиотеке Eigen.

Класс Tensor пока охватывает только объекты с динамическим размером.

Первые два параметра шаблона обязательны:

Параметры шаблона

Scalar_	Числовой тип, например, float, double, int или std::complex<float>. Также поддерживаются пользовательские типы скаляров (см. здесь).
NumIndices_	Количество индексов (т.е. ранг тензора)

Остальные параметры шаблона необязательны – в большинстве случаев вам не нужно о них беспокоиться.

Параметры шаблона

Options_

Сочетание RowMajor или ColMajor, и AutoAlign или DontAlign. Первый параметр управляет порядком хранения, и по умолчанию равен строчному. Последний параметр управляет выравниванием, необходимом для векторизации. По умолчанию тензоры выравниваются. Обратите внимание, что тензоры в настоящее время не поддерживают операции, которые выигрывают от векторизации. Поддержка таких операций (т.е. сложение двух тензоров и т.д.) планируется.

Вы можете получить доступ к элементам тензоров с помощью обычного индексирования:

Eigen::Tensor<double, 4> t(10, 10, 10, 10);
t(0, 1, 2, 3) = 42.0;

Этот класс можно расширить с помощью механизма плагинов, описанного на странице Расширение MatrixBase (и других классов), определив препроцессорную метку EIGEN_TENSOR_PLUGIN.

Некоторые замечания:

Связь с другими частями Eigen:

Конечная цель разработки этого класса — иметь иерархию, аналогичную используемой в Eigen для матриц, чтобы извлечение блоков или использование тензоров в выражениях было простым, включая интерфейс с кодом векторов/матриц, предоставляя методы .asMatrix() и .asVector() (или аналогичные) для тензоров ранга 2 и 1. Однако в настоящее время класс Tensor не предоставляет ни одной из этих функций и доступен только как самостоятельный класс, который просто позволяет получить доступ к коэффициентам. Кроме того, при реализации тензоров фиксированного размера количество параметров шаблона, вероятно, значительно изменится.

Порядки хранения