Я работаю над проектом моделирования и пытаюсь найти лучший способ передачи матриц между Python и C ++. Я использую Python s NumPy и библиотеку C ++ Eigen, а также PyBind11 , чтобы заставить их общаться друг с другом.
В моем коде (см. Ниже) , Я сначала создаю несколько массивов, используя NumPy в моем Python скрипте, а затем передаю их в качестве параметров функции конструктора класса C ++, который я называю rmodule, который, по сути, будет числовым движком моего моделирования. . Я хочу, чтобы экземпляр моего класса C ++ имел эти NumPy массивы в качестве атрибутов объекта (чтобы на них можно было легко ссылаться), но мне интересно, как лучше всего это сделать.
Если бы я просто выполнить преобразование типа из массива NumPy в матрицу Eigen, PyBind придется скопировать все эти данные в программу C ++. Хотя это кажется большим количеством накладных расходов, я чувствую, что это будет нормально, если копирование будет быстрым по сравнению с вычислениями, которые я делаю с матрицами.
Другой вариант - передать ссылку только на NumPy массивы в мой экземпляр C ++. Таким образом, данные не будут копироваться между Python и C ++ - они будут принадлежать Python и на них будет ссылаться класс C ++. Думаю, это может повысить производительность. Однако я не уверен, что при этом у меня возникнут проблемы - придется ли мне каким-то образом обходить GIL ? О чем еще мне следует помнить , если это лучший подход?
TL; DR: Я используя Python для файлового ввода-вывода и C ++ для вычислений. Должен ли я копировать данные между Python и C ++ или просто иметь данные, принадлежащие Python, и передавать ссылку на эти данные в C ++?
Любая помощь и совет приветствуются.
Код C ++:
#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 Код:
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()