如何让Eigen::TensorRef支持广播及其他张量操作？

问题场景 #

使用Eigen 3.4与MSVC环境，此前成功使用Eigen::Ref，但尝试用Eigen::TensorRef包装延迟计算的张量操作（如TensorBroadcastingOp、TensorCwiseUnaryOp、TensorReductionOp）时编译失败。

示例代码：

Eigen::Tensor<double, 3> A(3, 1, 2);
A.setValues({{{1, 2}},
             {{3, 4}},
             {{5, 6}}});

Eigen::array<int, 3> aBroadcast({1, 4, 1});
auto lazyBroadcastA = A.broadcast(aBroadcast);
const Eigen::TensorRef<const Eigen::Tensor<double, 3>> ref(lazyBroadcastA);

编译错误信息：

'Dimensions': is not a member of 'Eigen::TensorBroadcastingOp<const std::array<int,3>,const Derived>'   
'IsAligned': is not a member of 'Eigen::TensorBroadcastingOp<const std::array<int,3>,const Derived>'    
'Layout': is not a member of 'Eigen::TensorBroadcastingOp<const std::array<int,3>,const Derived>'   

原因说明 #

这不是操作错误，Eigen::TensorRef仅支持包装拥有连续内存布局的张量对象，比如Tensor、TensorMap这类直接持有或映射物理内存的类型。而TensorBroadcastingOp、TensorCwiseUnaryOp、TensorReductionOp属于延迟计算的表达式对象，它们并未实际存储计算结果，只是记录了计算逻辑，没有实现TensorRef要求的内存访问相关接口（如Dimensions、IsAligned、Layout），因此无法直接被TensorRef包装。

解决方法 #

需要先将延迟表达式的计算结果存储到实际的Tensor对象中，再用TensorRef包装该对象：

修改后的示例代码：

Eigen::Tensor<double, 3> A(3, 1, 2);
A.setValues({{{1, 2}},
             {{3, 4}},
             {{5, 6}}});

Eigen::array<int, 3> aBroadcast({1, 4, 1});
auto lazyBroadcastA = A.broadcast(aBroadcast);
// 先将延迟计算结果落地到实际Tensor
Eigen::Tensor<double, 3> broadcastResult = lazyBroadcastA;
// 再用TensorRef包装
const Eigen::TensorRef<const Eigen::Tensor<double, 3>> ref(broadcastResult);

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Danny