python 通過 pybind11 使用Eigen加速代碼的步驟
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
5.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
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：
以上就是python 通過 pybind11 使用Eigen加速代碼的步驟的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于python 加速代碼的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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