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c++ - 使用 pybind11，如何为 array_t 对象设置底层内存的所有权？

问题描述

我正在尝试使用 pybind11 将 python 嵌入到 C++ 应用程序中。

我正在array_t使用以下功能创建一个：

template<class T>
py::array_t<T> create_matrix(size_t width, size_t height, T* data_ptr = nullptr)
{

    auto b = py::buffer_info(
        data_ptr,
        sizeof(T), //itemsize
        py::format_descriptor<T>::format(),
        2, // ndim
        std::vector<size_t> { width, height }, // shape
        std::vector<size_t> {height * sizeof(T), sizeof(T)} // strides
    );

    return py::array_t<T>(b);
}

如果我像这样使用这个功能：

float* raw_array_data = new float[4];

{
    py::array_t<float> arr_f2 = create_matrix<float>(2, 2, raw_array_data);
    ...
}

// Use raw_data_array here.

raw_array_data仍然可以在arr_f2's 范围之外使用。如果以这种方式构建，看起来好像array_t是充当“视图”。

但是，在某些情况下，我可能希望获得array_t提供给create_matrix. 我怎么知道array_t它拥有内存？

标签： c++pybind11

解决方案

如果您根本不传递数据指针，numpy 将为您分配内存。如果您无法控制分配，则必须自己销毁它（因为 numpy 不知道数据是如何分配的，而且似乎没有办法传递释放器函数）：

{
    // arr_f2 will get numpy to allocate 4 floats
    py::array_t<float> arr_f2 = create_matrix<float>(2, 2);
    ...
}
// and Python will deallocate them when it gets decrefd

float* raw_array_data = new float[4];

{
    std::unique_ptr<float[]> raw_array_data_destructor(raw_array_data);

    py::array_t<float> arr_f2 = create_matrix<float>(2, 2, raw_array_data);
}
// And std::unique_ptr<float[]>::~unique_ptr will delete[] the data

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