add eigen to torch conversions

eigentorchconversions.h

+#include <climits>
+#include <sys/types.h>
+#include <torch/torch.h>
+#include <Eigen/Dense>
+#include <torch/types.h>
+#include <vector>
+
+#include "tensoroptions.h"
+
+template <typename V>
+bool checkTorchType(const torch::Tensor& tensor)
+{
+	static_assert(std::is_same<V, float>::value || std::is_same<V, double>::value ||
+		std::is_same<V, int64_t>::value || std::is_same<V, int32_t>::value || std::is_same<V, int8_t>::value,
+				  "This function dose not work with this type");
+	if constexpr(std::is_same<V, float>::value)
+		return tensor.dtype() == torch::kFloat32;
+	else if constexpr(std::is_same<V, double>::value)
+		return tensor.dtype() == torch::kFloat64;
+	else if constexpr(std::is_same<V, int64_t>::value)
+		return tensor.dtype() == torch::kInt64;
+	else if constexpr(std::is_same<V, int32_t>::value)
+		return tensor.dtype() == torch::kInt32;
+	else if constexpr(std::is_same<V, int8_t>::value)
+		return tensor.dtype() == torch::kInt8;
+}
+
+template <typename V>
+using MatrixXrm = typename Eigen::Matrix<V, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor>;
+
+template <typename V>
+torch::Tensor eigen2libtorch(Eigen::MatrixX<V> &M)
+{
+	Eigen::Matrix<V, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor> E(M);
+	std::vector<int64_t> dims = {E.rows(), E.cols()};
+	auto T = torch::from_blob(E.data(), dims, tensorOptCpu<V>(false)).clone();
+	return T;
+}
+
+template <typename V>
+torch::Tensor eigen2libtorch(MatrixXrm<V> &E, bool copydata = true)
+{
+	std::vector<int64_t> dims = {E.rows(), E.cols()};
+	auto T = torch::from_blob(E.data(), dims, tensorOptCpu<V>(false));
+	if (copydata)
+		return T.clone();
+	else
+		return T;
+}
+
+template <typename V>
+torch::Tensor eigenVector2libtorch(Eigen::Vector<V, Eigen::Dynamic> &E, bool copydata = true)
+{
+	std::vector<int64_t> dims = {E.rows()};
+	auto T = torch::from_blob(E.data(), dims, tensorOptCpu<V>(false));
+	if (copydata)
+		return T.clone();
+	else
+		return T;
+}
+
+template<typename V>
+Eigen::Matrix<V, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> libtorch2eigenMaxtrix(torch::Tensor &Tin)
+{
+	/*
+	LibTorch is Row-major order and Eigen is Column-major order.
+	MatrixXrm uses Eigen::RowMajor for compatibility.
+	*/
+	assert(checkTorchType<V>(Tin));
+	Tin = Tin.contiguous();
+	auto T = Tin.to(torch::kCPU);
+	Eigen::Map<MatrixXrm<V>> E(T.data_ptr<V>(), T.size(0), T.size(1));
+	return E;
+}
+
+template<typename V>
+Eigen::Vector<V, Eigen::Dynamic> libtorch2eigenVector(torch::Tensor &Tin)
+{
+	assert(Tin.sizes().size() == 1);
+	assert(checkTorchType<V>(Tin));
+	Tin = Tin.contiguous();
+	auto T = Tin.to(torch::kCPU);
+	Eigen::Map<Eigen::Vector<V, Eigen::Dynamic>> E(T.data_ptr<V>(), T.numel());
+	return E;
+}