将列表传递给要求std::initializer_list<std::initializer_list<类型> >？

Question

我现在正在使用OpenNN来编写一个概念的证明，并且我在声明一个张量输入时遇到了问题。

从OpenNN 网站中我们看到神经网络接受张量输入

Tensor<type, 2> inputs(1,9);
inputs.setValues({{type(4),type(3),type(3),type(2),type(3),type(4),type(3),type(2),type(1)}});
neural_network.calculate_outputs(inputs);

我想出了一个把向量转换成张量的方法，但是它很长，而且有点繁琐。

然后，我试图传递一个向量的向量，一个大括号封闭的向量，一个大括号封闭的数组，一个动态分配的值列表数组。

错误：

cannot convert '<brace-enclosed initializer list>' to 'const Eigen::internal::Initializer<Eigen::Tensor<long long unsigned int, 2>, 2>::InitList&' {aka 'const std::initializer_list<std::initializer_list<long long unsigned int> >&'}

该错误仍然只是用于复制错误的代码(Type不匹配类型)的变体(假设您已经获得了OpenNN库设置)。

Tensor<uint64_t, 2> createFilledTensor(int index)
{ 
   uint64_t * inList = new uint64_t[index]();
    for(int i = 0; i < index; i++)
    {
        inList[i] = 356534563546356;
    }

    Tensor<uint64_t, 2> inputs(1, index);

    inputs.setValues({inList});
    return inputs;
}

而且，我觉得值得注意的是，现在这些数据并不重要，因为我正试图找出如何把它转化为张量。

Answer 1

编辑：

找到了相关的帖子这里

这个解决方案更适合其他人，我的问题无法回答；

我解决了这个问题如下：

namespace Eigen {
  template < typename T >
  decltype(auto) TensorLayoutSwap(T&& t)
  {
    return Eigen::TensorLayoutSwapOp<typename std::remove_reference<T>::type>(t);
  }
}

Eigen::Tensor<uint64_t, 2> createDataSetFromPair(std::pair<std::vector<uint64_t>, int> data)
{
    Eigen::Tensor<uint64_t, 2> dataTensor(1,data.second);
    auto mapped_t = Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<uint64_t, 2, Eigen::RowMajor>>(&(data.first)[0], data.first.size(), 1);

    return Eigen::TensorLayoutSwap(mapped_t);
}

其中对(vec是数据列表，int是正在处理的数据量。我这样做是为了我的个人使用，因为它对我正在做的事情有特殊的应用程序，但是我相信您可以使用vec.size()，并且只需要一个向量作为param