caffe的卷积层的乘积运算的优化

最新推荐文章于 2022-06-05 01:39:09 发布
最新推荐文章于 2022-06-05 01:39:09 发布
阅读量328 收藏
点赞数
文章标签： 人工智能
本文探讨了Caffe中卷积计算的优化方法，详细解释了如何通过转换卷积核和特征图为大矩阵来提高计算效率。此优化基于特定论文，并通过caffe的conv_im2col_cpu函数实现。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

 

 

 

https://hal.inria.fr/file/index/docid/112631/filename/p1038112283956.pdf

caffe的卷积计算的优化来自这篇paper,实际上就是将卷积核矩阵和feature map矩阵(或者图像矩阵)转换为大的矩阵

jiayangqing自己也分析了为何要做这种转换,如下图

具体的优化过程如下图:

在caffe中是通过conv_im2col_cpu函数来实现,conv_im2col_cpu(/include/caffe/vision_layers.hpp)又通过im2col_cpu来实现(/util/im2col.cpp),还通过skip_im2col来控制是否要进行这种转换

https://github.com/Yangqing/caffe/wiki/Convolution-in-Caffe:-a-memo,jiayangqing自己将caffe的卷积实现

https://www.zhihu.com/question/28385679,知乎也有这个问题的讨论

https://www.zhihu.com/question/28385679,这个人讲的也还可以

神经网络基础部件-卷积层详解
专注计算机视觉算法训练，算法优化部署以及SDK开发的知识分享。
02-16 2211
本文深度讲解了卷积计算的原理，并详细介绍了构成所有卷积网络主干的基本元素，包括卷积层本身、填充(padding)和步幅 (stride)的基本细节、用于在相邻区域汇聚信息的汇聚层(pooling)，最后给出卷积层和汇聚层的代码示例和CNN框架结构图。
深度卷积网络原理与实践pdf,卷积层的反向传播
xilao138的博客
09-01 355
反向传播算法（backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（artificialneuralnetwork，ann）的最常用且最有效的算法文案狗。其主要思想是：（1）将训练集数据输入到ann的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这是ann的前向传播过程；（2）由于ann的输出结果与实际结果有误差，则计算估计值与实际值之间的误差，并将该误差从输出层向隐藏层反向传播，直至传播到输入层；（3）在反向传播的过程中，根据误差调整各种参数的值；不断迭代上述过程，直至收敛。...
【深度学习-CNN】CNN中的参数与计算量
热门推荐
dzkd1768的博客
05-26 3万+
一个卷积神经网络的基本构成一般有卷积层（convolutional layer）、池化层（pooling layer）、全连接层（fully connection layer）。本文以caffe中的LeNet-5为例，分析卷积层和全连接层的参数数量和计算量情况。 卷积层的基本原理就是图像的二维卷积，即将一个二维卷积模板先翻转（旋转180°），再以步长stride进行滑动，滑动一次则进行一次模板内
caffe 功能层之Eltwise层
小小小富的博客
11-06 4586
Eltwise层的操作有三个：product（点乘）， sum（相加减） 和 max（取大值），其中sum是默认操作。假设输入（bottom）为A和B，如果要实现element_wise的A+B，即A和B的对应元素相加，prototxt文件如下：layer { name: "eltwise_layer" type: "Eltwise" bottom: "A" bottom: "B"
在Caffe中自定义Layer:矩阵相乘Matmul
zhw864680355的博客
01-21 1956
原作者链接如下： https://blog.youkuaiyun.com/feifei884431/article/details/52232381  
关于caffe中的blob结构及卷积计算汇总
神秘少年的博客
11-02 5440
传送门：根据博主这篇文章汇总：http://www.cnblogs.com/zjutzz/p/5960289.html 关于caffe中的blob结构及卷积计算 blob是caffe中的基本数据结构，简单理解就是一个“4维数组”。但是，这个4维数组有什么意义？ TensorFlow这款google出的框架，带出了tensor（张量）的概念。虽然是数学概念，个人还是倾向于简单理解为“多维数组”
卷积层卷积运算的相关计算
AnUnverse的博客
08-01 529
输入数据大小为：，为宽，为高，D1为通道数 若：卷积核数量为， 卷积核大小为，步长为， padding为 则：输出为： 其中： 附上CS231n卷积动态图https://cs231n.github.io/assets/conv-demo/index.html ...
卷积层硬件实现与优化技术探析
"卷积层硬件实现和优化方法——卜居.pdf" 本文主要探讨了卷积神经网络（CNN）中的卷积层的硬件实现和优化技术，由阿里巴巴云计算有限公司的赵永科撰写。文档涵盖了从基本的卷积计算原理到各种实现方法，包括直接...
caffe im2col 详解 - Mr.Gao的博客 - 优快云博客1
08-04
在深度学习框架Caffe中，卷积层的实现依赖于一种称为“im2col”的转换技术，它将输入图像的数据结构重新排列，以便能有效地利用高效的矩阵乘法（SGEMM，Single-precision General Matrix Multiply）进行卷积运算。...
Caffe | 核心积木Layer层类详解
yuanCruise
01-20 1621
0.简介 Layer层类是Caffe中搭建网络的基本单元，当然也是使用Caffe训练的核心部件单元，因此我们将其称之为Caffe的核心积木。Layer基类派生出了各种不同功能的层类，Layer类派生出来的层类通过实现两个虚函数Forward()和Backward()，产生了各式各样功能的层类。Forward是从根据bottom计算top的过程进行前向计算，Backward则相反根据top计算bot...
caffe的一些层的功能
Ceri的博客
07-19 508
附上常用的修改train_val.prototxt训练网络为deploy.prototxt测试网络的链接：点击这里 附上一些常用的且较为详述的链接：点击这里 Slice层：用来将输入张量按照维度进行切分 layer { name: "slice" type: "Slice" bottom: "input" #假设维度：N×5×H*W top: "output...
矩阵的乘法和点乘
Work Hard, Play Harder!
06-08 4308
原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/frankyzhangc/article/details/6989943 矩阵的乘法就是矩阵a的第一行乘以矩阵b的第一列，各个元素对应相乘然后求和作为第一元素的值。 矩阵只有当左边矩阵的列数等于右边矩阵的行数时,它们才可以相乘,乘积矩阵的行数等于左边矩阵的行数,乘积矩阵的列数等于右边矩阵的列数  MATLAB仿真
矩阵乘法算子caffe实现
m0_43553709的博客
06-05 525
caffe矩阵乘法算子的实现
caffe中常见层的用法以及参数
u014553172的博客
12-05 3094
caffe中常见的一些层的用法，和参数配置 官方文档 http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html 1.Reshape 改变输入数据的维度 常见配置如下：layer { name: "reshape" type: "Reshape" bottom: "input" top: "output" r
CAFFE源码学习笔记之内积层-inner_product_layer
sinat_22336563的博客
04-11 4460
一、前言 内积层实际就是全连接。经过之前的卷积层、池化层和非线性变换层，样本已经被映射到隐藏层的特征空间之中，而全连接层就是将学习到的特征又映射到样本分类空间。虽然已经出现了全局池化可以替代全连接，但是仍然不能说全连接就不能用了。 二、源码分析 1、成员变量全连接的输入时一个M*K的矩阵，权重是K*N的矩阵，所以输出是一个M*N的矩阵 int M_;//num_input int K_;
caffe 中的卷积的计算过程
Losteng的博客
05-29 7772
最近在做实验是，发现看代码可以增加自己的认识，就最近对卷积的操作的总结 方便今后的查阅， 在卷积神经网络中，卷积算是一个必不可少的操作， 下图是一个简单的各层的关系。 可以看出一个很好的扩展的关系，下面是整个卷积的大概的过程 图中上半部分是传统的卷积的操作，下图是一个矩阵的相乘的操作。 下图是在一个卷积层中将卷积操作展开的具体操作过程，他里面按照卷积核的大小取数据然后展
caffe中卷积计算详解
XZZPPP的博客
11-25 9417
卷积是卷积神经网络的重要组成部分，消耗整个网络中大量计算资源，理解卷积计算过程，对优化网络结构和简化网络模型非常重要。        正常卷积的实现如下图所示：         非常重要的是：卷积核其实和特征图一样，是一个三维矩阵，这点需要注意。        上图是一个典型的卷积过程。第一列是一个7*7*3的特征图；第二列是第一个卷积核，大小为3*3*3；第三列是第二个卷积核，
神经网络高性能计算 卷积计算优化 openblas GEMM 矩阵乘法优化 ncnn mobileNet-ssd shueezeNet-ssd
万有文的博客
08-25 5953
HighPerformanceComputing 高性能计算(High performance computing， 缩写HPC) 指通常使用很多处理器（作为单个机器的一部分） 或者某一集群中组织的几台计算机（作为单个计 算资源操作）的计算系统和环境。 有许多类型的HPC 系统，其范围从标准计算机的大型集群，到高度专用的硬件。 大多数基于集群的HPC系统使用高性能网络互连，...
Caffe卷积层代码实现与详解
Caffe框架中的卷积层主要负责进行前向传播（即进行卷积运算）和反向传播（即计算梯度并更新权重）。Base_conv_layer.cpp中定义了卷积层的基类，并提供了一些通用的成员函数和变量，如blobs_，用于存储权重和偏置；...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值