Was ist die Beziehung zwischen Tensorflow und Eigen, insbesondere in Bezug auf die tensor Datenstrukturen?
Es gibt einige ältere Zitate (zB hier ), die besagt, dass Tensorflow ausgiebig Eigen verwendet (afaik, ein Tensorflow-Typ hat den Eigencode erweitert). Jüngere Tensorflow-Dokumentation scheint sich jedoch nicht explizit auf Eigen zu beziehen.
Sind die beiden tensor -Strukturen identisch? Werden sie gleichzeitig aktualisiert? Gibt es einen (möglicherweise zukünftigen) Nachteil bei der Verwendung von Eigen::tensor über tensorflow::tensor ?
tensorflow::tensor ist nur ein dünner Wrapper um Eigen::Tensor mit eingeschränkten High-Level-Features. Mit der Methode Eigen::Tensor können Sie auf das zugrunde liegende tensorflow::tensor eines tensor() zugreifen. Ich denke, dass diese Information auch Ihre letzten zwei Fragen löst.
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