我正在开发我的 MEX 文件，用于使用 CUDA 进行稀疏矩阵计算。我正在使用 CUSP 库。我不知道如何将 cusp::csr_matrix 返回到 Matlab。例如，我有
cusp::csr_matrix<mwIndex,double,cusp::host_memory> At(m,n,N);
因此，它是 CSR 格式的 At 矩阵，可以说，我已经计算过了。现在，我必须将它返回给 Matlab。像这样的东西：
plhs[0] = At;
但是，当然，它不是那样工作的，首先是因为 At 在 GPU 上。我想我应该使用 At.values 和索引方法。但是，如何将它们分配给主机数据？
有人可以建议如何做这一切吗？:)
Matlab 也以 CSR 格式存储稀疏矩阵，所以并不复杂。您所要做的就是使用mxArray *mxCreateSparse(mwSize m, mwSize n, mwSize nzmax, mxComplexity ComplexFlag);然后设置 pr、ir、jc 数组（使用mxGetPr, mxGetIr, mxGetJc）分配稀疏矩阵。Pr 对应于 cusp 中的 values 数组，ir 对应于 column_indices，jc 对应于 row_offsets。如果矩阵在设备内存中，请使用cudaMemcpywith 复制它cudaMemcpyDeviceToHost。这是一些使用稀疏矩阵的示例（它适用于 Octave，但也适用于 Matlab）。