从零构建深度学习推理框架-8 卷积算子实现

其实这一次课还蛮好理解的：

首先将kernel展平：

cpp 复制代码

    for (uint32_t g = 0; g < groups; ++g) {
      std::vector<arma::fmat> kernel_matrix_arr(kernel_count_group);
      arma::fmat kernel_matrix_c(1, row_len * input_c_group);

      for (uint32_t k = 0; k < kernel_count_group; ++k) {
        const std::shared_ptr<Tensor<float>> &kernel =
            weights.at(k + g * kernel_count_group);
        for (uint32_t ic = 0; ic < input_c_group; ++ic) {
          memcpy(kernel_matrix_c.memptr() + row_len * ic,
                 kernel->at(ic).memptr(), row_len * sizeof(float));
        }
        LOG(INFO) << "kernel展开后: " << "\n" << kernel_matrix_c;
        kernel_matrix_arr.at(k) = kernel_matrix_c;
      }

将原来的kernel放到kernel_matrix_c里面，之后如果是多个channel，也就是input_c有多个，那就按照rowlen*ic依次存放到里面。

将输入input展平：

cpp 复制代码

//按照上面的图就是input = 3*9 ，4的这样一个空间
      arma::fmat input_matrix(input_c_group * row_len, col_len);
      for (uint32_t ic = 0; ic < input_c_group; ++ic) {
        const arma::fmat &input_channel = input_->at(ic + g * input_c_group);
        int current_col = 0;
//下面是以窗口滑动的顺序选取
        for (uint32_t w = 0; w < input_w - kernel_w + 1; w += stride_w) {
          for (uint32_t r = 0; r < input_h - kernel_h + 1; r += stride_h) {
            float *input_matrix_c_ptr =
                input_matrix.colptr(current_col) + ic * row_len;//对准窗口位置，比如对第一个就是对准红色， 黄色， 绿色
            current_col += 1;

            for (uint32_t kw = 0; kw < kernel_w; ++kw) {
              const float *region_ptr = input_channel.colptr(w + kw) + r;
              memcpy(input_matrix_c_ptr, region_ptr, kernel_h * sizeof(float));
              input_matrix_c_ptr += kernel_h;
            }
          }
        }
      }
      LOG(INFO)  << "input展开后: " << "\n"  << input_matrix;

对于：

cpp 复制代码

 for (uint32_t kw = 0; kw < kernel_w; ++kw) {
              const float *region_ptr = input_channel.colptr(w + kw) + r;
              memcpy(input_matrix_c_ptr, region_ptr, kernel_h * sizeof(float));
              input_matrix_c_ptr += kernel_h;
            }

w+kw指向的是窗口的列，r指向的是窗口的行

然后对于每个窗口的以kernel的列为标准复制过去。

最后两个矩阵相乘就可以得到结果