python3 通過 pybind11 使用Eigen加速代碼的步驟詳解
python是很容易上手的編程語言,但是有些時候使用python編寫的程序并不能保證其運行速度(例如:while 和 for),這個時候我們就需要借助c++等為我們的代碼提速。下面是我使用pybind11調(diào)用c++的Eigen庫的簡單介紹:
第一步:準(zhǔn)備系統(tǒng)和IDE:
- Windows 10
- vs2015 (用于調(diào)試c++代碼)
- vscode (調(diào)試python代碼)
第二步:python虛擬環(huán)境:
1.創(chuàng)建虛擬python虛擬環(huán)境: 在vscode的terminal中執(zhí)行
python -m venv env
2.下載 Eigen : 將Eigen解壓到當(dāng)前目錄命名為 eigen-3.3.8
3.在vscode的terminal中激活虛擬環(huán)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(shù)。程序執(zhí)行將在此處開始并結(jié)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(shù)名*/, &add_mat);
}
第五步:設(shè)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(dāng)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(zhí)行: "python .\setup.py build_ext --inplace"就會得下面的結(jié)果,生成.pyd文件表明我們已經(jīng)編譯成功。

運行測試:

到此這篇關(guān)于python3 通過 pybind11 使用Eigen加速代碼的步驟詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python3 pybind11 Eigen加速代碼內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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