本文介绍了Armadillo的Boost序列化稀疏矩阵的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我正在尝试使用Armadillo中的稀疏矩阵功能,但在序列化它时遇到了一些问题。我处理的矩阵非常大,组件中的大部分都是零,所以使用sp_mat是有意义的。代码如下:
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <boost/archive/binary_oarchive.hpp>
#include <boost/archive/binary_iarchive.hpp>
#include <armadillo>
#include <boost/serialization/split_member.hpp>
BOOST_SERIALIZATION_SPLIT_FREE(arma::sp_mat)
namespace boost {
namespace serialization {
template<class Archive>
void save(Archive & ar, const arma::sp_mat &t, unsigned int version)
{
ar & t.n_rows;
ar & t.n_cols;
const double *data = t.memptr();
for(int K=0; K<t.n_elem; ++K)
ar & data[K];
}
template<class Archive>
void load(Archive & ar, arma::sp_mat &t, unsigned int version)
{
int rows, cols;
ar & rows;
ar & cols;
t.set_size(rows, cols);
double *data = t.memptr();
for(int K=0; K<t.n_elem; ++K)
ar & data[K];}
}}
int main() {
arma::mat C(3,3, arma::fill::randu);
C(1,1) = 0; //example so that a few of the components are u
C(1,2) = 0;
C(0,0) = 0;
C(2,1) = 0;
C(2,0) = 0;
arma::sp_mat A = arma::sp_mat(C);
std::ofstream outputStream;
outputStream.open("bin.dat");
std::ostringstream oss;
boost::archive::binary_oarchive oa(outputStream);
oa & A;
outputStream.close();
arma::sp_mat B;
std::ifstream inputStream;
inputStream.open("bin.dat", std::ifstream::in);
boost::archive::binary_iarchive ia(inputStream);
ia & B;
return 0;
}
当前的问题是,sp_mat没有emptr()成员,因此序列化完成的组件(例如,在第10-12行)对sp_mat不起作用。我很好奇有没有人知道解决办法?我发现奇怪的是,当我单独打印A的所有组件时,即使稀疏矩阵忽略了零,即使零仍然在内存中。例如,我打印了A(1,1),我得到了0。以下也是A打印时的外观:
[matrix size: 3x3; n_nonzero: 4; density: 44.44%]
(1, 0) 0.2505
(0, 1) 0.9467
(0, 2) 0.2513
(2, 2) 0.5206
推荐答案
矩阵中的元素数始终为n × m
,与存储策略(稀疏或密集)无关。
因此,您不应对能够读取单元格感到惊讶-它们可能不会存储,但很明显它们对计算很重要,因此您应该能够检索它们的值。
鉴于此,您的草图(使用memptr()
,我认为它是从特定于非稀疏矩阵的代码复制/粘贴的)将始终存储非稀疏数据(迭代所有n_elems
)。但是data
不能指向某个连续的存储,因为除非内存布局与矩阵的维度直接匹配(密集存储、行为主或列为主),否则矩阵如何知道这些单元是什么。
根据Returning locations and values of a sparse matrix in armadillo c++中的信息,这里有一个固定的实现:
- 不尝试使用未记录的实施详细信息
- 使用文档记录的接口(it.ol(),it.row())进行稀疏序列化
- 工作
完整代码(在我的机器上测试):
#include <armadillo>
#include <boost/archive/binary_iarchive.hpp>
#include <boost/archive/binary_oarchive.hpp>
#include <boost/serialization/split_member.hpp>
#include <fstream>
#include <iostream>
BOOST_SERIALIZATION_SPLIT_FREE(arma::sp_mat)
namespace boost { namespace serialization {
template<class Archive>
void save(Archive & ar, const arma::sp_mat &t, unsigned) {
ar & t.n_rows & t.n_cols & t.n_nonzero;
for (auto it = t.begin(); it != t.end(); ++it) {
ar & it.row() & it.col() & *it;
}
}
template<class Archive>
void load(Archive & ar, arma::sp_mat &t, unsigned) {
uint64_t r, c, nz;
ar & r & c & nz;
t.zeros(r, c);
while (nz--) {
double v;
ar & r & c & v;
t(r, c) = v;
}
}
}} // namespace boost::serialization
int main() {
arma::mat C(3, 3, arma::fill::randu);
C(0, 0) = 0;
C(1, 1) = 0; // example so that a few of the components are u
C(1, 2) = 0;
C(2, 0) = 0;
C(2, 1) = 0;
{
arma::sp_mat const A = arma::sp_mat(C);
assert(A.n_nonzero == 4);
A.print("A: ");
std::ofstream outputStream("bin.dat", std::ios::binary);
boost::archive::binary_oarchive oa(outputStream);
oa& A;
}
{
std::ifstream inputStream("bin.dat", std::ios::binary);
boost::archive::binary_iarchive ia(inputStream);
arma::sp_mat B(3,3);
B(0,0) = 77; // some old data should be cleared
ia& B;
B.print("B: ");
}
}
打印
A:
[matrix size: 3x3; n_nonzero: 4; density: 44.44%]
(1, 0) 0.2505
(0, 1) 0.9467
(0, 2) 0.2513
(2, 2) 0.5206
B:
[matrix size: 3x3; n_nonzero: 4; density: 44.44%]
(1, 0) 0.2505
(0, 1) 0.9467
(0, 2) 0.2513
(2, 2) 0.5206
这篇关于Armadillo的Boost序列化稀疏矩阵的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持编程学习网!
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