在Tensorflow的C API中,如何使用Eigen Tensor设置Tensorflow Ten

发布时间：2020-12-16 06:52:21 所属栏目：百科来源：网络整理

导读：所以我想说我有一个4D Eigen :: Tensor T. 同样地,我也有一个4D Tensorflow :: Tensor X,其形状与T相同 int size = T.dimension(0); int rows = T.dimension(1); int cols = T.dimension(2); int channels = T.dimension(3); TensorShape TS; TS.AddDim(size

所以我想说我有一个4D Eigen :: Tensor T.

同样地,我也有一个4D Tensorflow :: Tensor X,其形状与T相同

int size = T.dimension(0);
  int rows = T.dimension(1);
  int cols = T.dimension(2);
  int channels = T.dimension(3);

  TensorShape TS;
  TS.AddDim(size);
  TS.AddDim(rows);
  TS.AddDim(cols);
  TS.AddDim(size);

  Tensor x( DT_FLOAT,TS);

现在我想把数据放在T中的x中.

所以我尝试做：

x.matrix<float>()() = T;

但是当我做的时候,编译器会对我大喊：

cannot convert ‘Eigen::Tensor’ to ‘Eigen::TensorMap,16>::Scalar {aka float}’ in assignment

当我尝试将T转换为TensorMap时,我得到更多错误.

我在这里错过了什么？

解决方法

我认为问题是你使用’.matrix’,它只返回2d矩阵.

template <typename T>
  typename TTypes<T>::Matrix matrix() {
    return tensor<T,2>();
  }

你应该使用’.tensor’,它可以返回Nd矩阵.

template <typename T,size_t NDIMS>
typename TTypes<T,NDIMS>::Tensor Tensor::tensor() {
  CheckTypeAndIsAligned(DataTypeToEnum<T>::v());
  return typename TTypes<T,NDIMS>::Tensor(base<T>(),shape().AsEigenDSizes<NDIMS>());
}

（编辑：李大同）

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