Fix usages of Eigen::array to be compatible with std::array.
diff --git a/unsupported/Eigen/CXX11/src/Tensor/TensorConvolution.h b/unsupported/Eigen/CXX11/src/Tensor/TensorConvolution.h index 0493fe9..26984b6 100644 --- a/unsupported/Eigen/CXX11/src/Tensor/TensorConvolution.h +++ b/unsupported/Eigen/CXX11/src/Tensor/TensorConvolution.h
@@ -898,8 +898,8 @@ // num_blocks.x: " << num_blocks.x << " num_blocks.y: " << num_blocks.y << " maxX: " << maxX << " shared_mem: " // << shared_mem << " in stream " << m_device.stream() << endl; - const array<Index, 1> indices(m_indices[0]); - const array<Index, 1> kernel_dims(m_kernelImpl.dimensions()[0]); + const array<Index, 1> indices{m_indices[0]}; + const array<Index, 1> kernel_dims{m_kernelImpl.dimensions()[0]}; internal::IndexMapper<Index, InputDims, 1, Layout> indexMapper(m_inputImpl.dimensions(), kernel_dims, indices); switch (kernel_size) { case 4: { @@ -965,8 +965,8 @@ // " num_blocks.z: " << num_blocks.z << " maxX: " << maxX << " maxY: " << maxY << " maxP: " << maxP << " // shared_mem: " << shared_mem << " in stream " << m_device.stream() << endl; - const array<Index, 2> indices(m_indices[idxX], m_indices[idxY]); - const array<Index, 2> kernel_dims(m_kernelImpl.dimensions()[idxX], m_kernelImpl.dimensions()[idxY]); + const array<Index, 2> indices{m_indices[idxX], m_indices[idxY]}; + const array<Index, 2> kernel_dims{m_kernelImpl.dimensions()[idxX], m_kernelImpl.dimensions()[idxY]}; internal::IndexMapper<Index, InputDims, 2, Layout> indexMapper(m_inputImpl.dimensions(), kernel_dims, indices); switch (kernel_size_x) { case 4: { @@ -1059,9 +1059,9 @@ // block_size.z: " << block_size.z << " num_blocks.x: " << num_blocks.x << " num_blocks.y: " << num_blocks.y << // " num_blocks.z: " << num_blocks.z << " shared_mem: " << shared_mem << " in stream " << m_device.stream() << // endl; - const array<Index, 3> indices(m_indices[idxX], m_indices[idxY], m_indices[idxZ]); - const array<Index, 3> kernel_dims(m_kernelImpl.dimensions()[idxX], m_kernelImpl.dimensions()[idxY], - m_kernelImpl.dimensions()[idxZ]); + const array<Index, 3> indices{m_indices[idxX], m_indices[idxY], m_indices[idxZ]}; + const array<Index, 3> kernel_dims{m_kernelImpl.dimensions()[idxX], m_kernelImpl.dimensions()[idxY], + m_kernelImpl.dimensions()[idxZ]}; internal::IndexMapper<Index, InputDims, 3, Layout> indexMapper(m_inputImpl.dimensions(), kernel_dims, indices); LAUNCH_GPU_KERNEL((EigenConvolutionKernel3D<TensorEvaluator<InputArgType, GpuDevice>, Index, InputDims>),
diff --git a/unsupported/Eigen/CXX11/src/Tensor/TensorReduction.h b/unsupported/Eigen/CXX11/src/Tensor/TensorReduction.h index 86c6bf3..2ecbb7c 100644 --- a/unsupported/Eigen/CXX11/src/Tensor/TensorReduction.h +++ b/unsupported/Eigen/CXX11/src/Tensor/TensorReduction.h
@@ -977,11 +977,12 @@ // Dimensions of the output of the operation. Dimensions m_dimensions; // Precomputed strides for the output tensor. - array<Index, NumOutputDims> m_outputStrides; - array<internal::TensorIntDivisor<Index>, NumOutputDims> m_fastOutputStrides; - array<Index, NumPreservedStrides> m_preservedStrides; + // Avoid zero-sized arrays, since element access fails to compile on GPU. + array<Index, (std::max)(NumOutputDims, 1)> m_outputStrides; + array<internal::TensorIntDivisor<Index>, (std::max)(NumOutputDims, 1)> m_fastOutputStrides; + array<Index, (std::max)(NumPreservedStrides, 1)> m_preservedStrides; // Map from output to input dimension index. - array<Index, NumOutputDims> m_output_to_input_dim_map; + array<Index, (std::max)(NumOutputDims, 1)> m_output_to_input_dim_map; // How many values go into each reduction Index m_numValuesToReduce;
diff --git a/unsupported/test/cxx11_tensor_argmax_gpu.cu b/unsupported/test/cxx11_tensor_argmax_gpu.cu index 83058be..629e5c0 100644 --- a/unsupported/test/cxx11_tensor_argmax_gpu.cu +++ b/unsupported/test/cxx11_tensor_argmax_gpu.cu
@@ -20,7 +20,7 @@ template <int Layout> void test_gpu_simple_argmax() { - Tensor<double, 3, Layout> in(Eigen::array<DenseIndex, 3>(72, 53, 97)); + Tensor<double, 3, Layout> in(Eigen::array<DenseIndex, 3>{72, 53, 97}); Tensor<DenseIndex, 0, Layout> out_max; Tensor<DenseIndex, 0, Layout> out_min; in.setRandom(); @@ -43,7 +43,7 @@ Eigen::GpuStreamDevice stream; Eigen::GpuDevice gpu_device(&stream); - Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<double, 3, Layout>, Aligned> gpu_in(d_in, Eigen::array<DenseIndex, 3>(72, 53, 97)); + Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<double, 3, Layout>, Aligned> gpu_in(d_in, Eigen::array<DenseIndex, 3>{72, 53, 97}); Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<DenseIndex, 0, Layout>, Aligned> gpu_out_max(d_out_max); Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<DenseIndex, 0, Layout>, Aligned> gpu_out_min(d_out_min); @@ -113,7 +113,7 @@ Eigen::GpuDevice gpu_device(&stream); Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 4, DataLayout>, Aligned> gpu_in(d_in, - Eigen::array<DenseIndex, 4>(2, 3, 5, 7)); + Eigen::array<DenseIndex, 4>{2, 3, 5, 7}); Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<DenseIndex, 3, DataLayout>, Aligned> gpu_out(d_out, out_shape); gpu_out.device(gpu_device) = gpu_in.argmax(dim); @@ -212,7 +212,7 @@ Eigen::GpuDevice gpu_device(&stream); Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 4, DataLayout>, Aligned> gpu_in(d_in, - Eigen::array<DenseIndex, 4>(2, 3, 5, 7)); + Eigen::array<DenseIndex, 4>{2, 3, 5, 7}); Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<DenseIndex, 3, DataLayout>, Aligned> gpu_out(d_out, out_shape); gpu_out.device(gpu_device) = gpu_in.argmin(dim);
diff --git a/unsupported/test/cxx11_tensor_contract_gpu.cu b/unsupported/test/cxx11_tensor_contract_gpu.cu index 7088d6f..c9eebfc 100644 --- a/unsupported/test/cxx11_tensor_contract_gpu.cu +++ b/unsupported/test/cxx11_tensor_contract_gpu.cu
@@ -28,7 +28,7 @@ Tensor<float, 2, DataLayout> t_right(k_size, n_size); Tensor<float, 2, DataLayout> t_result(m_size, n_size); Tensor<float, 2, DataLayout> t_result_gpu(m_size, n_size); - Eigen::array<DimPair, 1> dims(DimPair(1, 0)); + Eigen::array<DimPair, 1> dims{DimPair(1, 0)}; t_left.setRandom(); t_right.setRandom(); @@ -51,9 +51,9 @@ Eigen::GpuStreamDevice stream; Eigen::GpuDevice gpu_device(&stream); - Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 2, DataLayout> > gpu_t_left(d_t_left, Eigen::array<int, 2>(m_size, k_size)); - Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 2, DataLayout> > gpu_t_right(d_t_right, Eigen::array<int, 2>(k_size, n_size)); - Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 2, DataLayout> > gpu_t_result(d_t_result, Eigen::array<int, 2>(m_size, n_size)); + Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 2, DataLayout> > gpu_t_left(d_t_left, Eigen::array<int, 2>{m_size, k_size}); + Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 2, DataLayout> > gpu_t_right(d_t_right, Eigen::array<int, 2>{k_size, n_size}); + Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 2, DataLayout> > gpu_t_result(d_t_result, Eigen::array<int, 2>{m_size, n_size}); gpu_t_result.device(gpu_device) = gpu_t_left.contract(gpu_t_right, dims); t_result = t_left.contract(t_right, dims); @@ -85,7 +85,7 @@ Tensor<float, 2, DataLayout> t_right(k_size, n_size); Tensor<float, 0, DataLayout> t_result; Tensor<float, 0, DataLayout> t_result_gpu; - Eigen::array<DimPair, 2> dims(DimPair(0, 0), DimPair(1, 1)); + Eigen::array<DimPair, 2> dims{DimPair(0, 0), DimPair(1, 1)}; t_left.setRandom(); t_right.setRandom();
diff --git a/unsupported/test/cxx11_tensor_device.cu b/unsupported/test/cxx11_tensor_device.cu index 0f91b10..0a26ab9 100644 --- a/unsupported/test/cxx11_tensor_device.cu +++ b/unsupported/test/cxx11_tensor_device.cu
@@ -140,7 +140,7 @@ dims[0] = std::make_pair(1, 1); dims[1] = std::make_pair(2, 2); - Eigen::array<int, 2> shape(40, 50 * 70); + Eigen::array<int, 2> shape{40, 50 * 70}; Eigen::DSizes<int, 2> indices(0, 0); Eigen::DSizes<int, 2> sizes(40, 40); @@ -154,7 +154,7 @@ Eigen::DSizes<int, 3> indices(0, 0, 0); Eigen::DSizes<int, 3> sizes(40, 49, 70); - Eigen::array<int, 1> dims(1); + Eigen::array<int, 1> dims{1}; context->out().slice(indices, sizes).device(context->device()) = context->in1().convolve(context->kernel1d(), dims); } @@ -163,7 +163,7 @@ Eigen::DSizes<int, 3> indices(0, 0, 0); Eigen::DSizes<int, 3> sizes(40, 49, 69); - Eigen::array<int, 2> dims(1, 2); + Eigen::array<int, 2> dims{1, 2}; context->out().slice(indices, sizes).device(context->device()) = context->in1().convolve(context->kernel2d(), dims); } @@ -172,7 +172,7 @@ Eigen::DSizes<int, 3> indices(0, 0, 0); Eigen::DSizes<int, 3> sizes(39, 49, 69); - Eigen::array<int, 3> dims(0, 1, 2); + Eigen::array<int, 3> dims{0, 1, 2}; context->out().slice(indices, sizes).device(context->device()) = context->in1().convolve(context->kernel3d(), dims); } @@ -188,7 +188,7 @@ template <typename DataType, typename TensorDevice> void test_device_memory(const TensorDevice& device) { int count = 100; - Eigen::array<int, 1> tensorRange = {{count}}; + Eigen::array<int, 1> tensorRange{count}; Eigen::Tensor<DataType, 1> host(tensorRange); Eigen::Tensor<DataType, 1> expected(tensorRange); DataType* device_data = static_cast<DataType*>(device.allocate(count * sizeof(DataType)));
diff --git a/unsupported/test/cxx11_tensor_gpu.cu b/unsupported/test/cxx11_tensor_gpu.cu index d717c6e..c5046c0 100644 --- a/unsupported/test/cxx11_tensor_gpu.cu +++ b/unsupported/test/cxx11_tensor_gpu.cu
@@ -99,9 +99,9 @@ } void test_gpu_elementwise_small() { - Tensor<float, 1> in1(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 1>(2)); - Tensor<float, 1> in2(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 1>(2)); - Tensor<float, 1> out(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 1>(2)); + Tensor<float, 1> in1(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 1>{2}); + Tensor<float, 1> in2(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 1>{2}); + Tensor<float, 1> out(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 1>{2}); in1.setRandom(); in2.setRandom(); @@ -122,9 +122,9 @@ Eigen::GpuStreamDevice stream; Eigen::GpuDevice gpu_device(&stream); - Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 1>, Eigen::Aligned> gpu_in1(d_in1, Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 1>(2)); - Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 1>, Eigen::Aligned> gpu_in2(d_in2, Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 1>(2)); - Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 1>, Eigen::Aligned> gpu_out(d_out, Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 1>(2)); + Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 1>, Eigen::Aligned> gpu_in1(d_in1, Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 1>{2}); + Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 1>, Eigen::Aligned> gpu_in2(d_in2, Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 1>{2}); + Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 1>, Eigen::Aligned> gpu_out(d_out, Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 1>{2}); gpu_out.device(gpu_device) = gpu_in1 + gpu_in2; @@ -132,8 +132,8 @@ assert(gpuStreamSynchronize(gpu_device.stream()) == gpuSuccess); for (int i = 0; i < 2; ++i) { - VERIFY_IS_APPROX(out(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 1>(i)), - in1(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 1>(i)) + in2(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 1>(i))); + VERIFY_IS_APPROX(out(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 1>{i}), + in1(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 1>{i}) + in2(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 1>{i})); } gpuFree(d_in1); @@ -142,10 +142,10 @@ } void test_gpu_elementwise() { - Tensor<float, 3> in1(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>(72, 53, 97)); - Tensor<float, 3> in2(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>(72, 53, 97)); - Tensor<float, 3> in3(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>(72, 53, 97)); - Tensor<float, 3> out(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>(72, 53, 97)); + Tensor<float, 3> in1(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>{72, 53, 97}); + Tensor<float, 3> in2(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>{72, 53, 97}); + Tensor<float, 3> in3(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>{72, 53, 97}); + Tensor<float, 3> out(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>{72, 53, 97}); in1.setRandom(); in2.setRandom(); in3.setRandom(); @@ -171,10 +171,10 @@ Eigen::GpuStreamDevice stream; Eigen::GpuDevice gpu_device(&stream); - Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 3> > gpu_in1(d_in1, Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>(72, 53, 97)); - Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 3> > gpu_in2(d_in2, Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>(72, 53, 97)); - Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 3> > gpu_in3(d_in3, Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>(72, 53, 97)); - Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 3> > gpu_out(d_out, Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>(72, 53, 97)); + Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 3> > gpu_in1(d_in1, Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>{72, 53, 97}); + Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 3> > gpu_in2(d_in2, Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>{72, 53, 97}); + Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 3> > gpu_in3(d_in3, Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>{72, 53, 97}); + Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 3> > gpu_out(d_out, Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>{72, 53, 97}); gpu_out.device(gpu_device) = gpu_in1 + gpu_in2 * gpu_in3; @@ -185,9 +185,9 @@ for (int j = 0; j < 53; ++j) { for (int k = 0; k < 97; ++k) { VERIFY_IS_APPROX( - out(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>(i, j, k)), - in1(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>(i, j, k)) + - in2(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>(i, j, k)) * in3(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>(i, j, k))); + out(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>{i, j, k}), + in1(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>{i, j, k}) + + in2(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>{i, j, k}) * in3(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3>{i, j, k})); } } } @@ -284,8 +284,8 @@ // more than 30 * 1024, which is the number of threads in blocks on // a 15 SM GK110 GPU Tensor<float, 4, DataLayout> t_left(6, 50, 3, 31); - Tensor<float, 5, DataLayout> t_right(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 5>(3, 31, 7, 20, 1)); - Tensor<float, 5, DataLayout> t_result(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 5>(6, 50, 7, 20, 1)); + Tensor<float, 5, DataLayout> t_right(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 5>{3, 31, 7, 20, 1}); + Tensor<float, 5, DataLayout> t_result(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 5>{6, 50, 7, 20, 1}); t_left.setRandom(); t_right.setRandom(); @@ -369,7 +369,7 @@ Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 1, DataLayout> > gpu_kernel(d_kernel, 4); Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 4, DataLayout> > gpu_out(d_out, 74, 34, 11, 137); - Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 1> dims(1); + Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 1> dims{1}; gpu_out.device(gpu_device) = gpu_input.convolve(gpu_kernel, dims); assert(gpuMemcpyAsync(out.data(), d_out, out_bytes, gpuMemcpyDeviceToHost, gpu_device.stream()) == gpuSuccess); @@ -421,7 +421,7 @@ Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 1, ColMajor> > gpu_kernel(d_kernel, 4); Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 4, ColMajor> > gpu_out(d_out, 71, 9, 11, 7); - Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 1> dims(0); + Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 1> dims{0}; gpu_out.device(gpu_device) = gpu_input.convolve(gpu_kernel, dims); assert(gpuMemcpyAsync(out.data(), d_out, out_bytes, gpuMemcpyDeviceToHost, gpu_device.stream()) == gpuSuccess); @@ -473,7 +473,7 @@ Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 1, RowMajor> > gpu_kernel(d_kernel, 4); Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 4, RowMajor> > gpu_out(d_out, 7, 9, 11, 71); - Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 1> dims(3); + Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 1> dims{3}; gpu_out.device(gpu_device) = gpu_input.convolve(gpu_kernel, dims); assert(gpuMemcpyAsync(out.data(), d_out, out_bytes, gpuMemcpyDeviceToHost, gpu_device.stream()) == gpuSuccess); @@ -526,7 +526,7 @@ Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 2, DataLayout> > gpu_kernel(d_kernel, 3, 4); Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 4, DataLayout> > gpu_out(d_out, 74, 35, 8, 137); - Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 2> dims(1, 2); + Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 2> dims{1, 2}; gpu_out.device(gpu_device) = gpu_input.convolve(gpu_kernel, dims); assert(gpuMemcpyAsync(out.data(), d_out, out_bytes, gpuMemcpyDeviceToHost, gpu_device.stream()) == gpuSuccess); @@ -556,9 +556,9 @@ template <int DataLayout> void test_gpu_convolution_3d() { - Tensor<float, 5, DataLayout> input(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 5>(74, 37, 11, 137, 17)); + Tensor<float, 5, DataLayout> input(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 5>{74, 37, 11, 137, 17}); Tensor<float, 3, DataLayout> kernel(3, 4, 2); - Tensor<float, 5, DataLayout> out(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 5>(74, 35, 8, 136, 17)); + Tensor<float, 5, DataLayout> out(Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 5>{74, 35, 8, 136, 17}); input = input.constant(10.0f) + input.random(); kernel = kernel.constant(7.0f) + kernel.random(); @@ -583,7 +583,7 @@ Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 3, DataLayout> > gpu_kernel(d_kernel, 3, 4, 2); Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 5, DataLayout> > gpu_out(d_out, 74, 35, 8, 136, 17); - Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3> dims(1, 2, 3); + Eigen::array<Eigen::DenseIndex, 3> dims{1, 2, 3}; gpu_out.device(gpu_device) = gpu_input.convolve(gpu_kernel, dims); assert(gpuMemcpyAsync(out.data(), d_out, out_bytes, gpuMemcpyDeviceToHost, gpu_device.stream()) == gpuSuccess);
diff --git a/unsupported/test/cxx11_tensor_of_float16_gpu.cu b/unsupported/test/cxx11_tensor_of_float16_gpu.cu index a9a8267..88482de 100644 --- a/unsupported/test/cxx11_tensor_of_float16_gpu.cu +++ b/unsupported/test/cxx11_tensor_of_float16_gpu.cu
@@ -281,7 +281,7 @@ gpu_float2.device(gpu_device) = gpu_float2.random() - gpu_float2.constant(0.5f); typedef Tensor<float, 2>::DimensionPair DimPair; - Eigen::array<DimPair, 1> dims(DimPair(1, 0)); + Eigen::array<DimPair, 1> dims{DimPair(1, 0)}; gpu_res_float.device(gpu_device) = gpu_float1.contract(gpu_float2, dims).cast<Eigen::half>(); gpu_res_half.device(gpu_device) = gpu_float1.cast<Eigen::half>().contract(gpu_float2.cast<Eigen::half>(), dims);
diff --git a/unsupported/test/cxx11_tensor_scan_gpu.cu b/unsupported/test/cxx11_tensor_scan_gpu.cu index c316f1e..c9997ad 100644 --- a/unsupported/test/cxx11_tensor_scan_gpu.cu +++ b/unsupported/test/cxx11_tensor_scan_gpu.cu
@@ -45,9 +45,9 @@ Eigen::GpuDevice gpu_device(&stream); Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 3, DataLayout> > gpu_t_input(d_t_input, - Eigen::array<int, 3>(m_size, k_size, n_size)); + Eigen::array<int, 3>{m_size, k_size, n_size}); Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 3, DataLayout> > gpu_t_result(d_t_result, - Eigen::array<int, 3>(m_size, k_size, n_size)); + Eigen::array<int, 3>{m_size, k_size, n_size}); gpu_t_result.device(gpu_device) = gpu_t_input.cumsum(1); t_result = t_input.cumsum(1);