如果要做一个文档糟糕排行榜的话,对mxnet
来说,会是一个好消息。因为他们有了垫背者——Boost,具体点是Boost.Python
(其它子块还没怎么用不好评)。实际上,对比起来看,mxnet的文档可以称为杰作。。。从原理,到函数说明,到例子;再看看这位,简直就是xxxx。描述没有,例子没有,还要问原理?光是用在侦查怎么编译出来运行的工作,投入的脑细胞工作时都可以在兆亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿亿级别。多的不说,看看官方文档的sht-style吧weixiao(前方高能预警)。
但是有什么办法,谁叫人家牛呀,骂完了还得接着干。numpy
接口几乎就是我用python接口的唯一理由(不然就是在作死)。所以很关键,但这方面能找到的资料有些少(其他人都是怎么做的...)发现一个Boost.Python
的扩展版用以支持numpy
,但后面发现已经在去年被废弃了,说是合到了官方主线上( uxie),于是又只好跪求这官方文档。
最终还是没指望上,到处拼接了一些,程序才算运行上(也是碎了一地),放这吧。
// test.cpp
#include<boost/python.hpp>
#include<boost/python/numeric.hpp>
#include<boost/python/tuple.hpp>
#include<iostream>
using namespace boost::python;
void test_array(numeric::array &y, float value)
{
const tuple &shape= extract<tuple>(y.attr("shape"));
int h = extract<int>(shape[0]); // 这个接口看起来很实用 :)
int w = extract<int>(shape[1]);
for(int h_i=0;h_i<h;++h_i)
for(int w_i=0;w_i<w;++w_i)
y[make_tuple(h_i,w_i)]=h_i-w_i;
y[make_tuple(0,0)] = value;
}
BOOST_PYTHON_MODULE(array_test)
{
numeric::array::set_module_and_type("numpy", "ndarray");
def("test",&test_array);
}
g++ test.cpp -o array_test.so -fPIC -shared -lboost_python -I /usr/include/python2.7
然后是python
测试脚本
import numpy as np
import array_test
a=np.zeros((3,4))
array_test.test(a,-10.)
#>>> a
#array([[-10., -1., -2., -3.],
# [ 1., 0., -1., -2.],
# [ 2., 1., 0., -1.]])
Sep 7, 2017
- 今天发现应该保存为
cpp
,hpp
编译可以成功,但import
的时候会提示没有找到初始化函数。 - 另外,
BOOST_PYTHON_MODULE
之前先用using namespace boost::python
(我也不清楚,之前以为是宏展开出问题了,但加了括号后发现仍没有起作用——暂留)