一、概述

这两天想起来要做神经网络的作业了，要求用C++完成神经网络的算法。

摆在面前的第一个问题就是，神经网络算法中大量用到了矩阵运算，但是C++不像matlab那样对矩阵运算有很好的支持，本来准备自己写一个C++的矩阵运算的代码的，google了一下后，找到了几个不错的C++矩阵运算库，我选用的是Eigen这个C++矩阵运算库。

Eigen有非常丰富的功能：

l  支持所有大小的矩阵运算，从很小的大小固定的矩阵运算，到任意大的稠密矩阵的运算，甚至连稀疏矩阵的运算它也支持。

l  支持当前所有的标准数据类型，除了我们常用的整型、浮点型外，它同时还支持复数类型以及自定义类型等等，详见：http://eigen.tuxfamily.org/dox/TopicCustomizingEigen.html#CustomScalarType

l  支持大量的矩阵分解和矩阵空间变换的操作，详见：

http://eigen.tuxfamily.org/dox/group__TopicLinearAlgebraDecompositions.html

http://eigen.tuxfamily.org/dox/group__TutorialGeometry.html

l  支持大量的专用模块，比如：非线性优化、多项式解法、FFT等等，但是这些专用模块并不在Eigen的源码中，需要另外下载，详见：

http://eigen.tuxfamily.org/dox/unsupported/index.html

l  高速运算，基于Inter SSE 2/3/4指令集做了运算优化

二、下载和安装

2.1下载

Eigen的主页为：http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page

         在写这篇文章的时候，Eigen的版本已经到了3.3.2了。

         主页上就有最新版本的Eigen的下载链接，或者直接使用下面的链接，就可以下载：

http://bitbucket.org/eigen/eigen/get/3.2.2.tar.bz2

下载后文件名为eigen-eigen-1f059a5ac4ac，解压，并把文件名改为eigen3，我把这整个文件考到了D:\Program Files下。

2.2安装

         由于Eigen仅仅是由一些头文件组成的，所以没有必要对Eigen进行编译，就可以直接使用，且平台无关。

         这里主要关心的是eigen3/Eigen文件夹，这个文件夹下面就是Eigen的源码，也就是我们需要添加的头文件目录。

         在eigen3/unsupported文件夹下面的Eigen文件夹中，是Eigen的一些扩展功能的代码，需要的话，也可以添加这个头文件目录。

         这里我使用的是Vs2012做测试，新建一个空的工程之后，配置一下工程属性，这里我只添加了Eigen的核心代码的路径。

三、 测试

<span style="font-size:18px;">#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
using Eigen::MatrixXd;
 
int main()
{
         MatrixXdm(2,2);
         m(0,0)= 3;
         m(1,0)= 2.5;
         m(0,1)= -1;
         m(1,1)= m(1,0) + m(0,1);
         std::cout<< m << std::endl;
}
</span>

Duanxx的Design abroad： C++矩阵运算库Eigen 概述