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python3 通過 pybind11 使用Eigen加速程式碼

python是很容易上手的程式語言,但是有些時候使用python編寫的程式並不能保證其執行速度(例如:while 和 for),這個時候我們就需要藉助c++等為我們的程式碼提速。下面是我使用pybind11呼叫c++的Eigen庫的簡單介紹:

第一步:準備系統和IDE:

  • Windows 10
  • vs2015 (用於除錯c++程式碼)
  • vscode (除錯python程式碼)

第二步:python虛擬環境:

  1. 建立虛擬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中啟用虛擬環境:
     ./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, 並保證沒有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新增python介面

// cpp_python.cpp : 此檔案包含 "main" 函式。程式執行將在此處開始並結束。
//
#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中使用的函式名*/, &add_mat); }

第五步:設定setup.py用來編譯c++程式碼

from setuptools import setup
from setuptools import Extension

add_mat_module = Extension(name='add_mat_moudle',  # 模組名稱
                           sources=['cpp_python.cpp'],    # 原始碼
                           include_dirs=[r'.\eigen-3.3.8',
                                        r'.\env\Scripts',     # 依賴的第三方庫的標頭檔案
                                         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是在同一個資料夾下。

執行: "python .\setup.py build_ext --inplace"就會得下面的結果,生成.pyd檔案表明我們已經編譯成功。

執行測試: