c++ 线性代数入门库

Posted 2023-03-29

参考技术A 随着ai的深入，二维甚至多维信息的处理越来越多。C++码农也需要用到较多的算法。明显的线性代数是个基础。网上搜到了 eigen , numcpp , xtensor 这几个库，下面一一提下了。

以前依赖opencv的二维信息处理，现在不够用了，硬着头皮学点了。开始查找c++的矩阵库。当然第一个是eigen了，opencv用的是这个了，这个资格最老。但他跑到gitlab去了。不知道是python太热的缘故还是其他，这个库用的人少，都被ai带偏了，只知道python的numpy的矩阵库了，c++都没存在感了。还好，有个大神写了个类似的numcpp来替代numpy的功能，弥补c++的缺失，听起来确实不爽，也只能这样了。虽然这个库也火，但维护的人少，近期有半年没更新了。

继续找。果然，找到了xtensor库，这个着实高兴了一番。起码也比较火，维护者也很多。顺便解释下tensor,张量的意思，数学物理中用到，大家熟悉的是数组和矩阵，张量其实广义化了，0维的张量就是标量，1维的张量就是向量，2维的张量就是矩阵。

在图像处理中，多是2维和3维的运算，用张量，并且可以在GPU中运算是基本需求，不惧3维数据的大负荷并行运算。这在编程的可视化方面也有一些变化。在调试的时候，如何展示中间变量的张量，方便观察和调试是码农的一大需求。python的强大友好编程，直接没有这个问题，直接打印展示，非常方便，这估计也是流行的一个原因吧。

好在xtensor又给大家一个惊喜，为python的 jupyter加了个插件 ，可以用jupyter直接编译，显示张量结果，仿佛c++也有了python的 动态编译功能 。真是c++科学计算的好兄弟啊！具体，大家可以看看xtensor的官网。

对于入门线性代数的码农来说，一，可以借用opencv处理2维世界的矩阵运算，快速实现图像处理。深入的话可以再看eigen。二，可以直接用numcpp或者xtensor替换numpy,实现张量的运算，我更喜欢用xtensor,因为他可以 直接在jupyter里运行c++的xtensor代码 ，中间张量可视化，和python一样方便，还支持 simd的并行运算 。学习入门！

如何将 lapack 和 BLAS 库链接到 C++ 代码

【中文标题】如何将 lapack 和 BLAS 库链接到 C++ 代码

【英文标题】：How to Link lapack and BLAS library to C++ code

【发布时间】：2013-11-10 04:29:30

【问题描述】：

以上是线性代数库。我正在使用犰狳，它就像一个 c++ 包装器/框架，用于链接到 fortran 中更基本的线性代数库。

我可以通过使用带有 -I 标志的 gcc -c 选项的 #include "armadillo" 轻松编译 example.cpp。 这会生成 example.o，它现在应该静态链接到 liblapack_LINUX.a 和 libBLAS_linux.a

两者的位置：

liblapack_LINUX.a :-/home/nimish/HTMLProjects/WP2/lib/lapack/
libBLAS_linux.a :-/home/nimish/HTMLProjects/WP2/lib/blas

我发出以下命令：

gcc -o example.o -L../lib/blas -lblas_LINUX -L../lib/lapack -llapack_LINUX

OR 与绝对路径

nimish@ubuntu:~$ gcc -o example.o -L/home/nimish/HTMLProjects/WP2/lib/blas -lblas_LINUX    -L/home/nimish/HTMLProjects/WP2/lib/lapack -llapack_LINUX

得到错误：

/usr/bin/ld: cannot find -lblas_LINUX
collect2: ld returned 1 exit status

但是这些库确实存在 --

nimish@ubuntu:~$ find /home/nimish/HTMLProjects/WP2 -name liblapack_LINUX.a
/home/nimish/HTMLProjects/WP2/lib/lapack/liblapack_LINUX.a

nimish@ubuntu:~$ find /home/nimish/HTMLProjects/WP2 -name libblas_LINUX.a
/home/nimish/HTMLProjects/WP2/lib/BLAS/libblas_LINUX.a

我做错了什么？我对这个链接库业务以及 gcc 有点陌生。

【问题讨论】：

一开始你有一个错误的命令：do gcc example.o -o example ...。第二个：尝试在目标文件之前放置标志：gcc -L... -l... example.o -o example.

【参考方案1】：

首先，您需要确保使用 (+lapack) 安装了 BLAS

sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev

然后您可以在您的程序文件之后使用 -lblas 进行链接。或者你可以使用 make 文件。

就我而言，我更喜欢使用 OpenBlas，您可以在 makefile 中使用以下内容。

www.openblas.net，获取 tar.gz 将其复制到您的目录中 解压：tar -zxvf OpenBLAS-0.2.20.tar.gz 编译它：cd OpenBLAS-0.2.20 制作

完成后，您应该拥有文件 libopenblas.a，即 openblas 库

BLASLIB = OpenBLAS/libopenblas.a -lpthread