我需要一些python在c++中的实现。由于c++的复杂性，我无法想出如何以简单、最快的方式实现它。
注意：我可以使用Eigen线性代数库在c++中实现，因为时间限制，我现在不能这样做。
因此，我的问题是，是否可以在tensorflow c++API中使用numpy实现相同的实现，尤其是以下链接体素化实现中的numpy部分，或者我是否可以使用tensorflow python实现并为上述实现创建计算图，并将处理图的输出链接到模型图作为输入在硬件上使用？
上述问题的用例：
我有一个使用激光雷达点云进行目标检测的神经网络模型。在模型中，作者正在对图外的数据进行每次处理。由于我需要在C++中提供最终模型，我想到了在tensorflow C++API中实现per-proprocessing步骤。但在网上做了一些研究后，我知道tensorflow c++api并不像tensorflow python api中那样支持所有的线性代数运算(我的一位同事告诉我这一点(。
欢迎提出任何建议。
提前感谢
我找到了问题的解决方案。与python不同，没有用户友好的库，可以与tensorflow C++API一起使用。但我找到了一些线性代数库。这里的输入链接描述引发了c++的可用库。最重要的是，extensor和numpy一样使用起来很友好，但仍然缺乏一些功能。
在选择任何库时，都需要知道库的稳定性。尤其是对于生产代码。