C++ Eigen库实现矩阵的点乘

最近用C++和python联合编程的时候，python脚本运行tensorflow的速度太慢了，所以自己用c++去写LSTM神经网络的逻辑。

LSTM中需要用到矩阵的对应元素相乘，也就是点乘，搜了下没有博客写，就自己去找Eigen的文档。

发现Matrix类的默认乘法 * 是叉乘，而点乘dot只能用于向量

Remember that cross product is only for vectors of size 3. Dot product
is for vectors of any sizes. When using complex numbers, Eigen’s dot
product is conjugate-linear in the first variable and linear in the
second variable.

#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>using namespace Eigen;
using namespace std;int main()
{MatrixXf m(2,2);MatrixXf n(2,2);MatrixXf result(2,2);m << 1,2,3,4;n << 5,6,7,8;result = m * n;cout << "-- Matrix m*n: --" << endl << result << endl << endl;result = m.array() * n.array();cout << "-- Array m*n: --" << endl << result << endl << endl;result = m.cwiseProduct(n);cout << "-- With cwiseProduct: --" << endl << result << endl << endl;result = m.array() + 4;cout << "-- Array m + 4: --" << endl << result << endl << endl;

结果如下

-- Matrix m*n: --
19 22
43 50-- Array m*n: --5 12
21 32-- With cwiseProduct: --5 12
21 32-- Array m + 4: --
5 6
7 8

实现了矩阵的点乘。

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