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這篇文章給大家介紹怎么在python3 中利用Eigen對代碼進行加速，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。
第一步：準備系統和IDE：
第二步：python虛擬環境：
1.創建虛擬python虛擬環境： 在vscode的terminal中執行
python -m venv env
2.下載 Eigen : 將Eigen解壓到當前目錄命名為 eigen-3.3.8
3.在vscode的terminal中激活虛擬環境：
./env/Scripts/Activate.ps1
4.安裝pybind11:
pip install pybind11
安裝numpy==1.19.3（使用1.19.4可能會有問題） :
pip install numpy==1.19.3
第三步：使用vs2015編寫cpp_python.cpp, 并保證沒有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。程序執行將在此處開始并結束。
//
#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";//解釋說明
m.def("mat_add_py"/*在pyhon中使用的函數名*/, &add_mat);
}第五步：設置setup.py用來編譯c++代碼
from setuptools import setup
from setuptools import Extension
add_mat_module = Extension(name='add_mat_moudle', # 模塊名稱
sources=['cpp_python.cpp'], # 源碼
include_dirs=[r'.\eigen-3.3.8',
r'.\env\Scripts', # 依賴的第三方庫的頭文件
r'.\env\Lib\site-packages\pybind11\include']
)
setup(ext_modules=[add_mat_module])第六步：編譯測試
這是我當前的工作目錄
注意：我的cpp_python.cpp和setup.py是在同一個文件夾下。
執行: "python .\setup.py build_ext --inplace"就會得下面的結果，生成.pyd文件表明我們已經編譯成功。
運行測試：
關于怎么在python3 中利用Eigen對代碼進行加速就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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