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
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:
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./env/Scripts/Activate.ps1 |
4.安装pybind11:
安装numpy==1.19.3(使用1.19.4可能会有问题) :
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pip install numpy==1.19.3 |
第三步:使用vs2015编写cpp_python.cpp, 并保证没有bug
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#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
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// 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
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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
这是我当前的工作目录

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

到此这篇关于python3 通过 pybind11 使用Eigen加速代码的步骤详解的文章就介绍到这了,更多相关python3 pybind1
文章来源: blog.csdn.net,作者:网奇,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:blog.csdn.net/jacke121/article/details/110930673
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