Пусть этот камень будет более крепким, чем человек

本文为最基本的 Im2Col 算法的原理及实现。 【Im2Col】卷积加速算法 NCHW 【1】中已经讲了在输入和输出都是 nchw 排布下 Im2Col 算法的实现方式。常见的 tensor 输入有 NCHW 和 NHWC 两种内存排布方式，不同的排布方式各有优劣。排布方式不同，Im2Col 也有区别，本篇主要是在 NHWC 内存排布情况下的 Im2Col 算法原理和基本实现。 慌乱的时候全是破绽，冷静下来，能够找到对方的破绽。 ------ 大家好啊 我是 暮冬 Z 羡慕 # 两种内存排布 卷积神经网络（CNN）的输入数据布局主要有两种标准：NCHW（通道、高度、宽度）和

本文为最基本的 Im2Col 算法的原理及实现。 加速算法道阻且长，想要选择最优的算法，需要通盘考虑现实需求、软件算法、硬件支持，这就是 “坚持理论联系实际”。 所以这里只是对 Im2Col 算法最基本的原理探讨。 探索本就是由正确和错误交织而成，还望各位不吝赐教！ 现在想起来，光是遇到你这个家伙，就感觉自己赚到了。 ------ 大家好啊 我是 暮冬 Z 羡慕 # 卷积算法 将 Im2col 算法之前，不得不再提一下卷积。卷积是一种运算，在神经网络中是提取特征的过程，具体的操作过程是在输入特征中不断滑动卷积核大小的窗口，与卷积核做乘加运算，得到输出结果。 先定义一下维度的符

# 编译 在官网上下载 zip 或通过 git 下载： weget https://github.com/OpenMathLib/OpenBLAS.git将文件解压后进入工程主目录 编译 openblas 库 hmake -j32导出 依赖库 make install PREFIX=/path/to/your/admire# cblas_sgemm 函数 ccblas_sgemm(order, transA, transB, M, N, K, ALPHA, A, LDA, B, LDB, BETA, C,

本文为 C 语言工程调用 C++ 库的解决方案。 应用场景： 需要 C++ 程序编译成的库提供函数接口，来解决 C 语言工程的需求。 想要快速解决问题，直接看 三、通用解决方法 人的出场顺序真的很重要，很多人如果换一个时间认识，换一个时间共处，一切都将是不一样的场景，不一样的结局。所以，人生有无限种可能，我的人生，是现在这一种。感谢大家恰到好处的出现，组成我最好的一种可能。 ------ 大家好啊 我是 暮冬 Z 羡慕 # C++ 库可以编辑的情况 C++ 库由自己编写，可以决定头文件书写的位置 // hello.cpp#include "hel

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