[英]Wrapping C++ class in Python with SWIG
我有以下 C++ 類,我希望使用 SWIG 將其包裝在 Python 中。
typedef std::map<std::string, double> ParamaterSet;
class GPRegressor{
public:
double runRegression(const double *trainData, const double *trainTruth, int trainRows, int trainCols,
const double *testData, const double *testTruth, int testRows, int testCols,
const ParamaterSet ¶ms);
GPRegressor(KernelType kernType = SQUARED_EXPONENTIAL);
~GPRegressor();
};
我編寫了以下 SWIG 接口文件,以允許我將 numpy 數組傳遞給runRegression
成員函數。
%module pyGP
%{
#define SWIG_FILE_WITH_INIT
#include "lib/typedefs.h"
#include "lib/Kernels.h"
#include "lib/GPRegressor.h"
%}
%include "numpy.i"
%include "std_string.i"
%include "std_map.i"
%template(map_string_double) std::map<std::string, double>;
%init %{
import_array();
%}
%apply (const double *arr, int dim1, int dim2) {(const double *data, int dimx, int dimy)}
%apply (double *arr, int dim1, int dim2) {(double *data, int dimx, int dimy)}
%include "lib/typedefs.h"
%include "lib/Kernels.h"
%include "lib/GPRegressor.h"
我相信我已經正確地編寫了 SWIG 類型映射以允許我這樣做。 我編寫了以下 Python 測試代碼。
#!/usr/bin/python3
import sys, os
sys.path.append(os.path.realpath('../build'))
import numpy as np
from pyGP import *
def runRegression():
X = np.random.rand(30, 2)
Y = np.random.rand(30, 1)
X_s = np.random.rand(30, 2)
Y_s = np.random.rand(30, 1)
regressor = GPRegressor()
regressor.runRegression(X, Y, 30, 2, X_s, Y_s, 30, 1, {'a' : 0.0, 'b' : 0.0})
if __name__ == "__main__":
runRegression()
但是,我收到以下錯誤,這意味着我實際上在使用 numpy 數組的類型映射時犯了一個錯誤。
Traceback (most recent call last):
File "./demo.py", line 22, in <module>
runRegression()
File "./demo.py", line 18, in runRegression
regressor.runRegression(X, Y, 30, 2, X_s, Y_s, 30, 1, {'a' : 0.0, 'b' : 0.0})
File "/home/jack/GitRepos/GaussianProcess/build/pyGP.py", line 337, in runRegression
return _pyGP.GPRegressor_runRegression(self, trainData, trainTruth, trainRows, trainCols, testData, testTruth, testRows, testCols, params)
TypeError: in method 'GPRegressor_runRegression', argument 2 of type 'double const *'
總而言之,我想知道我嘗試包裝類的方式及其成員函數以便我可以將 numpy 數組傳遞給const double*
方式實際上是否正確。 如果不是,那么約定是什么?
編輯:-我已更新 SWIG 文件以包含以下內容:
%apply (double *IN_ARRAY2, int DIM1, int DIM2) {(const double *trainData, int trainCols, int trainRows)};
%apply (double *IN_ARRAY1, int DIM1) {(const double *trainTruth, int trainRows)};
%apply (double *IN_ARRAY2, int DIM1, int DIM2) {(const double *testData, int testCols, int testRows)};
%apply (double *IN_ARRAY1, int DIM1) {(const double *testTruth, int testRows)};
並將要包裝的函數的簽名更改為以下內容:
double runRegression(const double *trainData, int trainCols, int trainRows, const double *trainTruth,
int trainTruthRows, const double *testData, int testCols, int testRows,
const double *testTruth, int testTruthRows, const ParamaterSet ¶ms);
以便參數的順序與類型映射的順序相匹配。 但是,我仍然收到以下錯誤:
Traceback (most recent call last):
File "./demo.py", line 23, in <module>
runRegression()
File "./demo.py", line 19, in runRegression
regressor.runRegression(X, 2, 30, Y, 30, X_s, 2, 30, Y_s, 30, {'a' : 0.0, 'b' : 0.0})
TypeError: runRegression() takes 6 positional arguments but 12 were given
如果查看numpy.i
標頭中的示例,您將看到如何應用NumPy
映射的示例。
在你的情況下,你應該改變
%apply (double *arr, int dim1, int dim2) {(double *data, int dimx, int dimy)}
進入
%apply (double* IN_ARRAY2, int DIM1, int DIM2) {(const double *testTruth, int testRows, int testColsdouble)};
%apply (double* IN_ARRAY2, int DIM1, int DIM2) {(const double *trainTruth, int trainRows, int trainCols)};
注意如何使用IN_ARRAY2
我認為當你將你的 numpy ndarray 提供給你的 C++ 函數時,你不應該添加你的 ndarray 維度信息,在你的情況下是: 2, 30, 30...
。
相反,只需提供如下參數: regressor.runRegression(X, Y, X_s, Y_s, {'a' : 0.0, 'b' : 0.0})
。
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