基于优化级别的特征切换类型和执行

如何解决基于优化级别的特征切换类型和执行

我有以下代码：

    Eigen::Matrix<float,Eigen::Dynamic,3> gradient;
    gradient.resize(3,3);
    gradient.row(0) = Eigen::Vector3f{1,0};
    gradient.row(1) = Eigen::Vector3f{0,1,0};
    gradient.row(2) = Eigen::Vector3f{0,1};

    cout << "gradient" << endl;
    cout << gradient << endl;

    const auto g1 = -gradient.row(0).normalized();
    const auto g2 = -gradient.row(1).normalized();
    const auto g3 = -gradient.row(2).normalized();

    cout << "gradient rows" << endl;
    cout << gradient.row(0) << endl;
    cout << gradient.row(1) << endl;
    cout << gradient.row(2) << endl;

    cout << "operated" << endl;
    cout << g1 << endl;
    cout << g2 << endl;
    cout << g3 << endl;

产生输出：

gradient
1 0 0
0 1 0
0 0 1
gradient rows
1 0 0
0 1 0
0 0 1
operated
-0 -0 -1
-0 -0 -1
-0 -0 -1

据我所知，这是不正确的，因为我只期望矩阵行的负数，我不明白为什么我得到了 3 次相同的向量。