Question

我使用的是TensorFLow的C ++版本，并为Android安装了TensorFlow＆＃39;成功使用以下命令＆＃39; bazel build -c opt // tensorflow / examples / android：tensorflow_demo＆＃39; 如https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/android#bazel

中所述

我正在尝试优化卷积代码。以下是面临的问题

无法找到卷积代码的确切位置。我可以调试代码直到

＆＃39;返回选择（条件（）， kernel.reshape（kernel_dims） .contract（输入 .extract_image_patches（ kernelRows，kernelCols，row_stride，col_stride， row_in_stride，col_in_stride，padding_type） .reshape（pre_contract_dims）， contract_dims） .reshape（post_contract_dims），输入 .extract_image_patches（kernelRows，kernelCols，row_stride，col_stride， row_in_stride，col_in_stride，padding_type） .reshape（pre_contract_dims） .contract（kernel.reshape（kernel_dims），contract_dims） .reshape（post_contract_dims））;＆＃39;

出现在https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/core/kernels/eigen_spatial_convolutions.h

我对上述功能的问题很少。

1.1上述功能是否真的在进行卷积？如果是的话代码在哪里？

1.2收缩（契约函数）是否与卷积相同？如果卷积和收缩都相同，为什么对输入和内核矩阵都执行合同操作？

1.3函数的定义在哪里 - 选择，重塑，合同，提取图像补丁等？

2.无法从输入和内核矩阵中提取数据（矩阵）。这是参考上面链接中的同一页面

2.1我找到了一行代码＆＃k;（内核）;＆＃39;在上面的第946行。我可以知道上述功能的位置定义吗？

2.2我无法从相应的4d张量（输入和内核）中提取输入和内核矩阵作为浮点数组，因为我想尝试使用并行处理优化卷积码。我无法找到任何方法将Tensor矩阵从Tensor 4D转换为数组。

请帮助我回答上述问题

Answer 1

1.1）是的，代码是Cond（）语句之后的代码：

Value

1.2）不，收缩是矩阵乘法到N维张量的抽象。视情况而定，仅适用于其中之一

1.3）这些都是Eigen函数，Eigen的Tensor操作文档不太有用。我在其Wiki上发现this，可以帮助您了解其功能，虽然不彻底，但可以帮助您将想法付诸实践。

2.1）我也不知道它在哪里。

2.2）我不确定是否可以直接完成此操作，Eigen的函数可能不太直观，如果您知道4D张量的形状，则可以创建一个矩阵，然后将每个元素分配给该矩阵（我认为效率不是很高）

我刚刚意识到这是一年前发布的，但是我已经写了我的答案，它可能对其他人有用，所以我就把它留在这里。

Answer 2

从Linux的缓存中选择特征TensorFlow文件。我的路径是/.cache/bazel/_bazel_ashok/c54b442ed4139c7d8ad47f330eb538d6/external/eigen_archive

TensorFlow卷积代码优化

2 个答案: