python - Eigen和Numpy->将矩阵从Python传递到C++

Question

我正在做一个模拟项目，并且试图找出在Python和C++之间传递矩阵的最佳方法。我正在使用Python的NumPy和C++的Eigen库，并且正在使用PyBind11使它们彼此通信。
在我的代码中(见下文)，我首先在Python脚本中使用NumPy创建一些数组，然后将它们作为参数传递给C++类的构造函数(我称为rmodule)，该函数实际上将是我的数值引擎。模拟。我希望我的C++类的实例具有这些NumPy数组作为对象属性(以便可以轻松地引用它们)，但是我想知道这样做的最佳方法是什么。
如果我只是将类型从NumPy数组转换为Eigen矩阵，则PyBind必须将所有数据复制到C++程序中。尽管这似乎有很多开销，但我觉得如果与我使用矩阵进行的计算相比复制速度较快，则可以这样做。
我的另一选择是仅将对NumPy数组的引用传递给我的C++实例。这样，就不会在Python和C++之间来回复制数据了-数据将归Python所有并由C++类引用。我认为这可能会提高性能。但是，我不确定这样做是否会遇到麻烦-是否需要以某种方式解决GIL？如果这是更好的方法，我还应该记住还有什么其他事情？
TLDR:我正在使用Python进行文件I / O和C++进行计算。我应该在Python和C++之间来回复制数据，还是仅将数据归Python所有，并将对该数据的引用传递给C++？
任何帮助和建议，我们将不胜感激。

C++代码:

#include <pybind11/pybind11.h>
#include <random>
#include <iostream>
#include "Eigen/Dense"

#define R = 8.134 // Universal Gas Constant (J mol^-1 ºK^-1)

namespace py = pybind11;

using namespace Eigen;

class rmodule {
 /** Encapsulated time-stepping logic that
 can be easily constructed and referenced
 by the Python interpreter.

 :attributes:
 C - Concentration Vector
 F - Standard ΔGº_f of metabolites
 T - Temperature (ºK)
 S - Stoichiometric Matrix
 */

 VectorXf C;
 VectorXf F;
 double T = 0.0;
 MatrixXf S;

public:
 rmodule(VectorXf pyC, MatrixXf pyS, VectorXf pyF, double pyT) {
 /** Copies numpy array data into C++ Eigen classes. */
 C = pyC;
 S = pyS;
 F = pyF;
 T = pyT;
 }

 ~rmodule(){ // TODO -- Will need to free data structures
 ;
 }
};

PYBIND11_MODULE(reaction, m) {
 m.doc() = "ERT reaction module"; // TODO -- How to bind?

 py::class_<rmodule>(m, "rmodule")
 .def(py::init<>()) // Here is the Problem! What should I do here? Reference or value?
 ;
}

Python代码:

import parser
import react   # react is the name of my binary once I compile
import numpy as np

def main():
    """Program Driver"""

    P = parser.Parser("test1.txt")
    P.ReadData() # Builds numpy arrays

    C = P.GetC()    # Initial Concentrations #
    S = P.GetS()    # Stoichiometric Matrix #
    F = P.GetF()    # Standard ΔGº #

    rmodule = react.rmodule(C, S, F, T=273.15)


if __name__ == "__main__":
    main()

Answer 1

想出了一个折衷方案!我将一次将值从Python复制到C++，然后仅将对数据的引用从C++复制到Python。