能否为Eigen Tensor创建类似decltype的eval_decltype构造？

可行方案：利用Eigen内置的类型萃取 #

Eigen的Tensor表达式模板框架已经为所有算子类型提供了::PlainObject嵌套类型，这正是你要找的“自然”求值类型——它会根据表达式的维度、标量类型和存储特性，自动匹配对应的张量类型（比如TensorFixedSize、Tensor或TensorMap）。

自定义eval_decltype #

你可以直接封装成你想要的形式：

template<typename TensorExpr>
using eval_decltype = typename TensorExpr::PlainObject;

实际使用示例 #

针对你描述的场景：

// 假设func返回TensorFixedSize相关的算子表达式
auto y = func(x);
// 推导求值后的自然张量类型
using Y = eval_decltype<decltype(y)>;
// 完成求值并得到实际张量
Y evaluated_y = y;

更简洁的写法可以跳过自定义模板，直接使用：

decltype(y)::PlainObject evaluated_y = y;

为什么PlainObject是“自然”类型 #

Eigen在设计时就定义了这个类型来表示表达式求值后的默认存储形式：

• 当表达式基于TensorFixedSize时，PlainObject会保留固定维度的模板参数，生成对应的TensorFixedSize类型
• 对于动态维度的Tensor表达式，PlainObject是同标量类型、同维度数的Tensor
• 混合类型运算（如TensorFixedSize与TensorMap结合）会自动推导最适合的默认存储类型

针对TensorFixedSize场景的简化技巧 #

如果你的代码大量使用TensorFixedSize，可以用宏进一步简化求值过程：

#define EVAL_TENSOR(expr) decltype(expr)::PlainObject(expr)

使用时直接一步完成求值和类型推导：

auto evaluated_y = EVAL_TENSOR(func(x));

完全省去了显式声明复杂模板类型的麻烦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dshin