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python 通过 pybind11 使用Eigen加速代码的步骤

来源:互联网 作者:佚名 时间:2021-09-10 03:30
python是很容易上手的编程语言,但是有些时候使用python编写的程序并不能保证其运行速度(例如:while 和 for),这个时候我们就需要借助c++等为我们的代码提速。下面是我使用pybind11调用c++的Eigen库的简单介绍: 第一步:准备系统和IDE: Windows 10 vs201

python是很容易上手的编程语言,但是有些时候使用python编写的程序并不能保证其运行速度(例如:while 和 for),这个时候我们就需要借助c++等为我们的代码提速。下面是我使用pybind11调用c++的Eigen库的简单介绍:

第一步:准备系统和IDE:

Windows 10 
vs2015 (用于调试c++代码)
vscode (调试python代码)

第二步:python虚拟环境:

1.创建虚拟python虚拟环境: 在vscode的terminal中执行 

python -m venv env

2.下载 Eigen: 将Eigen解压到当前目录命名为 eigen-3.3.8
3.在vscode的terminal中激活虚拟环境:

 ./env/Scripts/Activate.ps1

4.安装pybind11:

pip install pybind11

5.安装numpy==1.19.3(使用1.19.4可能会有问题)

pip install numpy==1.19.3 

第三步:使用vs2015编写cpp_python.cpp, 并保证没有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为cpp_python.cpp添加python接口

// cpp_python.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
//
#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";//解释说明
    m.def("mat_add_py"/*在pyhon中使用的函数名*/, &add_mat);
}

第五步:设置setup.py用来编译c++代码

from setuptools import setup
from setuptools import Extension

add_mat_module = Extension(name='add_mat_moudle', # 模块名称
              sources=['cpp_python.cpp'],  # 源码
              include_dirs=[r'.\eigen-3.3.8',
                    r'.\env\Scripts',   # 依赖的第三方库的头文件
                     r'.\env\Lib\site-packages\pybind11\include']
              )

setup(ext_modules=[add_mat_module])

第六步:编译测试

注意:我的cpp_python.cpp和setup.py是在同一个文件夹下。

执行: "python .\setup.py build_ext --inplace"就会得下面的结果,生成.pyd文件表明我们已经编译成功。

运行测试:

以上就是python 通过 pybind11 使用Eigen加速代码的步骤的详细内容,更多关于python 加速代码的资料请关注鸿网互联其它相关文章!

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