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梳理caffe程式碼math_functions(一)

阿新 • • 發佈：2019-01-14

轉載 http://blog.csdn.net/langb2014/article/details/50986678

先從caffe中使用的函式入手看看：

  1. #include <boost/math/special_functions/next.hpp>
  2. #include <boost/random.hpp>
  3. #include <limits>
  4. #include "caffe/common.hpp"
  5. #include "caffe/util/math_functions.hpp"
  6. #include "caffe/util/rng.hpp"
  7. namespace
     caffe {  
  8. //math_function 定義了caffe 中用到的一些矩陣操作和數值計算的一些函式
  9. /* 
  10.  *功能： C=alpha*A*B+beta*C 
  11.  *A,B,C 是輸入矩陣（一維陣列格式） 
  12.  *CblasRowMajor :資料是行主序的（二維資料也是用一維陣列儲存的） 
  13.  *TransA, TransB：是否要對A和B做轉置操作（CblasTrans CblasNoTrans） 
  14.  *M： A、C 的行數 
  15.  *N： B、C 的列數 
  16.  *K： A 的列數， B 的行數 
  17.  *lda ： A的列數（不做轉置）行數（做轉置） 
  18.  *ldb： B的列數（不做轉置）行數（做轉置）
     
  19. */
  20. template<>  
  21. void caffe_cpu_gemm<float>(const CBLAS_TRANSPOSE TransA,  
  22.     const CBLAS_TRANSPOSE TransB, constint M, constint N, constint K,  
  23.     constfloat alpha, constfloat* A, constfloat* B, constfloat beta,  
  24.     float* C) {  
  25.   int lda = (TransA == CblasNoTrans) ? K : M;  
  26.   int ldb = (TransB == CblasNoTrans) ? N : K;  
  27.   cblas_sgemm(CblasRowMajor, TransA, TransB, M, N, K, alpha, A, lda, B,  
  28.       ldb, beta, C, N);  
  29. }  
  30. /*計算矩陣乘法的函式之一是 cblas_sgemm，使用單精度實數，另外還有對應雙精度實數， 
  31. 單精度複數和雙精度複數的函式。在此以 cblas_sgemm為例。 
  32. 函式定義為： 
  33. void cblas_sgemm(const enum CBLAS_ORDER Order, const enum CBLAS_TRANSPOSE TransA, 
  34. const enum CBLAS_TRANSPOSE TransB, const int M, const int N, 
  35. const int K, const float alpha, const float  *A, 
  36. const int lda, const float  *B, const int ldb, 
  37. const float beta, float  *C, const int ldc) 
  38. 得到的結果是: 
  39.  C = alpha*op( A )*op( B ) + beta*C 
  40. const enum CBLAS_ORDER Order，這是指的資料的儲存形式，在CBLAS的函式中無論一維還是二維資料 
  41. 都是用一維陣列儲存，這就要涉及是行主序還是列主序，在C語言中陣列是用 行主序，fortran中是列 
  42. 主序。我還是習慣於是用行主序，所以這個引數是用CblasRowMajor，如果是列主序的話就是 CblasColMajor。 
  43. const int M，矩陣A的行，矩陣C的行 
  44. const int N，矩陣B的列，矩陣C的列 
  45. const int K，矩陣A的列，矩陣B的行 
  46. const float alpha， const float beta，計算公式中的兩個引數值，如果只是計算C=A*B，則alpha=1,beta=0 
  47. const float  *A， const float  *B， const float  *C，矩陣ABC的資料 
  48. const int lda， const int ldb， const int ldc，在BLAS的文件裡，這三個引數分別為ABC的行數， 
  49. 但是實際使用發現，在CBLAS裡應該是列數。 
  50. */
  51. template<>  
  52. void caffe_cpu_gemm<double>(const CBLAS_TRANSPOSE TransA,  
  53.     const CBLAS_TRANSPOSE TransB, constint M, constint N, constint K,  
  54.     constdouble alpha, constdouble* A, constdouble* B, constdouble beta,  
  55.     double* C) {  
  56.   int lda = (TransA == CblasNoTrans) ? K : M;  
  57.   int ldb = (TransB == CblasNoTrans) ? N : K;  
  58.   cblas_dgemm(CblasRowMajor, TransA, TransB, M, N, K, alpha, A, lda, B,  
  59.       ldb, beta, C, N);  
  60. }  
  61. /* 
  62. 功能： y=alpha*A*x+beta*y 
  63. 其中X和Y是向量，A 是矩陣 
  64. M：A 的行數 
  65. N：A 的列數 
  66. cblas_sgemv 中的 引數1 表示對X和Y的每個元素都進行操作 
  67. */
  68. template <>  
  69. void caffe_cpu_gemv<float>(const CBLAS_TRANSPOSE TransA, constint M,  
  70.     constint N, constfloat alpha, constfloat* A, constfloat* x,  
  71.     constfloat beta, float* y) {  
  72.   cblas_sgemv(CblasRowMajor, TransA, M, N, alpha, A, N, x, 1, beta, y, 1);  
  73. }  
  74. template <>  
  75. void caffe_cpu_gemv<double>(const CBLAS_TRANSPOSE TransA, constint M,  
  76.     constint N, constdouble alpha, constdouble* A, constdouble* x,  
  77.     constdouble beta, double* y) {  
  78.   cblas_dgemv(CblasRowMajor, TransA, M, N, alpha, A, N, x, 1, beta, y, 1);  
  79. }  
  80. /* 
  81. 功能： Y=alpha*X+Y 
  82. N：為X和Y中element的個數 
  83. */
  84. template <>  
  85. void caffe_axpy<float>(constint N, constfloat alpha, constfloat* X,  
  86.     float* Y) { cblas_saxpy(N, alpha, X, 1, Y, 1); }  
  87. template <>  
  88. void caffe_axpy<double>(constint N, constdouble alpha, const

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