python3 通过 pybind11 使用Eigen加速代码的步骤详解

python -m venv env

./env/Scripts/Activate.ps1

pip install pybind11

 pip install numpy==1.19.3 

#include <Eigen/Dense>
using namespace std
using namespace Eigen
MatrixXd add_mat(MatrixXd A_mat, MatrixXd B_mat)
{
  return A_mat + B_mat;
}

// cpp_python.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
//
#include <pybind11/pybind11.h>
#include <pybind11/eigen.h>
#include<pybind11/numpy.h>
#include<fstream>
#include<iostream>
#include <Eigen/Dense>
using namespace std;
using namespace Eigen;

MatrixXd add_mat(MatrixXd A_mat, MatrixXd B_mat)
{
	return A_mat + B_mat;
}

namespace py = pybind11;
PYBIND11_MODULE(add_mat_moudle, m)
{
	m.doc() = "Matrix add";//解释说明
	m.def("mat_add_py"/*在pyhon中使用的函数名*/, &add_mat);
}

from setuptools import setup
from setuptools import Extension

add_mat_module = Extension(name='add_mat_moudle', # 模块名称
              sources=['cpp_python.cpp'],  # 源码
              include_dirs=[r'.\eigen-3.3.8',
                    r'.\env\Scripts',   # 依赖的第三方库的头文件
                     r'.\env\Lib\site-packages\pybind11\include']
              )

setup(ext_modules=[add_mat_module])

执行: "python .\setup.py build_ext --inplace"就会得下面的结果，生成.pyd文件表明我们已经编译成功。