caffe中各种cblas的函数使用总结
转来的,来自:http://www.cnblogs.com/huashiyiqike/p/3886670.html
总结的很赞,转到这里,留一下笔记。感觉cblas的函数名字很好记的,试着去找过源代码,但是是fortran的,我当时写过的那些fortran程序早忘记了。
Y=alpha * X +beta*Y
- Y=alpha * X +beta*Y
- template <>
- void caffe_cpu_axpby<float>(const int N, const float alpha, const float* X,
- const float beta, float* Y) {
- cblas_saxpby(N, alpha, X, 1, beta, Y, 1);
- }
- template <>
- void caffe_cpu_axpby<double>(const int N, const double alpha, const double* X,
- const double beta, double* Y) {
- cblas_daxpby(N, alpha, X, 1, beta, Y, 1);
- }
- cblas_dscal(N, beta, Y, incY); Y=Y*beta
- cblas_daxpy(N, alpha, X, incX, Y, incY); Y= (alpha * X) + Y)
Y=alpha * X + Y
- template <>
- void caffe_axpy<float>(const int N, const float alpha, const float* X,
- float* Y) { cblas_saxpy(N, alpha, X, 1, Y, 1); }
- template <>
- void caffe_axpy<double>(const int N, const double alpha, const double* X,
- double* Y) { cblas_daxpy(N, alpha, X, 1, Y, 1); }
- DEFINE_VSL_BINARY_FUNC(Add, y[i] = a[i] + b[i]);
- DEFINE_VSL_BINARY_FUNC(Sub, y[i] = a[i] - b[i]);
- DEFINE_VSL_BINARY_FUNC(Mul, y[i] = a[i] * b[i]);
- DEFINE_VSL_BINARY_FUNC(Div, y[i] = a[i] / b[i]);
- template <>
- void caffe_add<float>(const int n, const float* a, const float* b,
- float* y) {
- vsAdd(n, a, b, y);
- }
- template <>
- void caffe_add<double>(const int n, const double* a, const double* b,
- double* y) {
- vdAdd(n, a, b, y);
- }
y=x;
- template <>
- void caffe_copy<float>(const int N, const float* X, float* Y) {
- cblas_scopy(N, X, 1, Y, 1);
- }
- template <>
- void caffe_copy<double>(const int N, const double* X, double* Y) {
- cblas_dcopy(N, X, 1, Y, 1);
- }
- template <>
- void caffe_gpu_copy<float>(const int N, const float* X, float* Y) {
- CUBLAS_CHECK(cublasScopy(Caffe::cublas_handle(), N, X, 1, Y, 1));
- }
- template <>
- void caffe_gpu_copy<double>(const int N, const double* X, double* Y) {
- CUBLAS_CHECK(cublasDcopy(Caffe::cublas_handle(), N, X, 1, Y, 1));
- }
Computes alpha*x*y' + A.
- cblas_sger
- Multiplies vector X by the transform of vector Y, then adds matrix A (single precison).
- Multiplies vector X by the transform of vector Y, then adds matrix A (single precison).
- void cblas_sger (
- const enum CBLAS_ORDER Order,
- const int M,
- const int N,
- const float alpha,
- const float *X,
- const int incX,
- const float *Y,
- const int incY,
- float *A,
- const int lda
- );
- Y(vetor)←αAX + βY
- This function multiplies A * X (after transposing A, if needed) and multiplies the resulting matrix by alpha.
- It then multiplies vector Y by beta. It stores the sum of these two products in vector Y.
- template <>
- void caffe_cpu_gemv<float>(const CBLAS_TRANSPOSE TransA, const int M,
- const int N, const float alpha, const float* A, const float* x,
- const float beta, float* y) {
- cblas_sgemv(CblasRowMajor, TransA, M, N, alpha, A, N, x, 1, beta, y, 1);
- }
C(matrix)←αAB + βC
- template<typename T>
- void gpu_multmat(T* A, T* B, T* C, int M,int K,int N){
- const T alpha = 1,beta=0;
- caffe_gpu_gemm(CblasNoTrans,CblasNoTrans,M,N,K,alpha,A,B,beta,C);
- }
- template<>
- void caffe_cpu_gemm<float>(const CBLAS_TRANSPOSE TransA,
- const CBLAS_TRANSPOSE TransB, const int M, const int N, const int K,
- const float alpha, const float* A, const float* B, const float beta,
- float* C) {
- int lda = (TransA == CblasNoTrans) ? K : M;
- int ldb = (TransB == CblasNoTrans) ? N : K;
- cblas_sgemm(CblasRowMajor, TransA, TransB, M, N, K, alpha, A, lda, B,
- ldb, beta, C, N);
- }
- A=M*N B=M*K
- C=A'*B N M K
- template<typename T>
- void cpu_multTmat(T* A, T* B, T* C, int M,int K,int N){
- const T alpha = 1,beta=0;
- caffe_cpu_gemm(CblasTrans,CblasNoTrans,M,N,K,alpha,A,B,beta,C);
- // cblas_dgemm(CblasRowMajor, CblasNoTrans, CblasNoTrans, M, N, K, alpha, A, M, B, K, beta, C, M);
- }
- A=M*N B=N*K
- C=A*B M N K
- template<typename T>
- void cpu_multmat(T* A, T* B, T* C, int M,int K,int N){
- const T alpha = 1,beta=0;
- caffe_cpu_gemm(CblasNoTrans,CblasNoTrans,M,N,K,alpha,A,B,beta,C);
- // cblas_dgemm(CblasRowMajor, CblasNoTrans, CblasNoTrans, M, N, K, alpha, A, M, B, K, beta, C, M);
- }
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