python和Eigen/dense创建一个分段fau

Question

我想在这样的结构中使用特征/密集物体：

#include <boost/python.hpp>
#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>
#include <vector>

struct data_t {
    Eigen::Matrix2f matrix;
    //std::vector<float> matrix;
};

data_t init_data() {
    data_t result;
    result.matrix(0, 0) = 1.0f;
    result.matrix(0, 1) = 2.0f;
    result.matrix(1, 0) = 3.0f;
    result.matrix(1, 1) = 4.0f;
    //result.matrix.push_back(1.0f);
    //result.matrix.push_back(2.0f);
    //result.matrix.push_back(3.0f);
    //result.matrix.push_back(4.0f);
    return result;
}


BOOST_PYTHON_MODULE(python_test) {

    boost::python::class_<data_t>("DataType")
        .def("from_init", &init_data)
        .staticmethod("from_init")
    ;
}

python代码如下所示：

^{pr2}$

执行错误导致分段。我的问题是：为什么？如果我用std:：vector替换Eigen对象，代码运行良好。在

Answer 1

问题是data_t包含一个Eigen希望对齐的矩阵，但是Boost:：Python无法在对齐的内存上分配该矩阵。在

最简单的解决方法是仅对此禁用对齐（如果更经常使用此选项，请生成typedef）：

struct data_t {
    Eigen::Matrix<float, 2, 2, Eigen::DontAlign> matrix;
};

或者，通过使用-D EIGEN_MAX_STATIC_ALIGN_BYTES=0（在最近的Eigen版本上）或使用-D EIGEN_DONT_ALIGN_STATICALLY编译旧的本征版本，一起禁用静态对齐。在

实际上，如果Boost:：Python使用operator::new来分配其对象，那么下面的方法也可能奏效：

^{pr2}$