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afeixing77
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d775895e
编写于
12月 26, 2017
作者:
H
hedaoyuan
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差异文件
Add Im2ColMobileFunctor.
上级
dbf1d75f
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2
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并排
Showing
2 changed file
with
76 addition
and
28 deletion
+76
-28
paddle/function/GemmConvOp.cpp
paddle/function/GemmConvOp.cpp
+28
-28
paddle/function/Im2Col.h
paddle/function/Im2Col.h
+48
-0
未找到文件。
paddle/function/GemmConvOp.cpp
浏览文件 @
d775895e
...
...
@@ -206,8 +206,7 @@ public:
colData
=
reinterpret_cast
<
real
*>
(
memory_
->
getBuf
());
}
Im2ColFunctor
<
kCFO
,
Device
,
real
>
im2col
;
GemmFunctor
<
Device
,
real
>
gemm
;
Im2ColMobileFunctor
<
real
>
im2col
;
size_t
inputOffset
=
imShape
.
getElements
();
size_t
outputOffset
=
(
outputChannels
/
groups_
)
*
outputHeight
*
outputWidth
;
...
...
@@ -241,19 +240,20 @@ public:
// gemm
int
M
=
outputChannels
/
groups_
;
gemm
(
CblasNoTrans
,
CblasNoTrans
,
M
,
N
,
K
,
1.0
f
,
filterData
+
g
*
filterOffset
+
colHeightStart
,
kStride
,
colData
,
N
,
beta_
,
outputData
+
g
*
outputOffset
+
colWidthStart
,
nStride
);
BlasGemm
<
Device
,
real
>::
compute
(
false
,
false
,
M
,
N
,
K
,
1.0
f
,
filterData
+
g
*
filterOffset
+
colHeightStart
,
kStride
,
colData
,
N
,
beta_
,
outputData
+
g
*
outputOffset
+
colWidthStart
,
nStride
);
}
beta_
=
1.0
;
}
...
...
@@ -261,19 +261,19 @@ public:
int
M
=
outputChannels
/
groups_
;
int
N
=
outputHeight
*
outputWidth
;
int
K
=
inputChannels
/
groups_
*
filterHeight
*
filterWidth
;
gemm
(
CblasNoTrans
,
CblasNoTrans
,
M
,
N
,
K
,
1.0
f
,
filterData
+
g
*
filterOffset
,
K
,
inputData
+
g
*
inputOffset
,
N
,
beta
,
outputData
+
g
*
outputOffset
,
N
);
BlasGemm
<
Device
,
real
>::
compute
(
false
,
false
,
M
,
N
,
K
,
1.0
f
,
filterData
+
g
*
filterOffset
,
K
,
inputData
+
g
*
inputOffset
,
N
,
beta
,
outputData
+
g
*
outputOffset
,
N
);
}
}
inputData
+=
inputChannels
*
inputHeight
*
inputWidth
;
...
...
paddle/function/Im2Col.h
浏览文件 @
d775895e
...
...
@@ -98,4 +98,52 @@ public:
int
dilationWidth
=
1
);
};
template
<
class
T
>
class
Im2ColMobileFunctor
{
public:
void
operator
()(
const
T
*
imData
,
const
TensorShape
&
imShape
,
T
*
colData
,
const
TensorShape
&
colShape
,
int
strideHeight
,
int
strideWidth
,
int
paddingHeight
,
int
paddingWidth
,
int
colHeightStart
,
int
colHeightSize
,
int
colWidthStart
,
int
colWidthSize
)
{
int
inputHeight
=
imShape
[
1
];
int
inputWidth
=
imShape
[
2
];
int
filterHeight
=
colShape
[
1
];
int
filterWidth
=
colShape
[
2
];
int
outputWidth
=
colShape
[
4
];
for
(
int
colh
=
0
;
colh
<
colHeightSize
;
colh
++
)
{
int
wOffset
=
(
colHeightStart
+
colh
)
%
filterWidth
;
int
hOffset
=
((
colHeightStart
+
colh
)
/
filterWidth
)
%
filterHeight
;
int
c_im
=
(
colHeightStart
+
colh
)
/
filterWidth
/
filterHeight
;
for
(
int
colw
=
0
;
colw
<
colWidthSize
;
colw
++
)
{
int
h
=
(
colWidthStart
+
colw
)
/
outputWidth
;
int
w
=
(
colWidthStart
+
colw
)
%
outputWidth
;
int
imRowIdx
=
h
*
strideHeight
+
hOffset
;
int
imColIdx
=
w
*
strideWidth
+
wOffset
;
if
((
imRowIdx
-
paddingHeight
)
<
0
||
(
imRowIdx
-
paddingHeight
)
>=
inputHeight
||
(
imColIdx
-
paddingWidth
)
<
0
||
(
imColIdx
-
paddingWidth
)
>=
inputWidth
)
{
colData
[
colh
*
colWidthSize
+
colw
]
=
T
(
0
);
}
else
{
imRowIdx
+=
c_im
*
inputHeight
-
paddingHeight
;
imColIdx
-=
paddingWidth
;
colData
[
colh
*
colWidthSize
+
colw
]
=
imData
[
imRowIdx
*
inputWidth
+
imColIdx
];
}
}
}
}
};
}
// namespace paddle
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