对于C++ tensor的计算性能优化，可以采取以下一些方法：
使用高效的线性代数库：使用优化过的线性代数库，如Eigen、BLAS、OpenBLAS等，可以提高计算速度。这些库提供了高效的矩阵和向量运算实现，能够充分利用硬件性能。
使用并行计算：利用多核处理器和并行计算技术，将计算任务分解成多个子任务并行执行，可以提高计算效率。可以使用OpenMP、CUDA等并行计算框架来实现并行计算。
减少内存访问开销：尽量减少内存的读写操作，减少内存访问开销可以提高计算性能。可以通过优化内存布局、使用局部变量、减少内存拷贝等方式来减少内存访问开销。
减少循环嵌套：减少循环嵌套的层数，尽量避免多重循环嵌套，可以减少计算复杂度，提高计算性能。
使用适当的数据结构：选择合适的数据结构可以减少计算中的额外开销，提高计算效率。例如，使用稀疏矩阵表示稀疏数据可以减少存储空间和计算时间。
通过以上方法对C++ tensor进行计算性能优化，可以提高程序的运行效率，加快计算速度，提升用户体验。