#coding:utf-8 ''' 卷积计算 ''' import mxnet as mx from mxnet.gluon import nn from mxnet import ndarray as nd # 卷积层 # 输入输出的数据格式是: batch * channel * height * width # 权重格式:output_channels * in_channels * height * width w = nd.arange(4).reshape((1,1,2,2)) b…

随着深度学习的飞速发展,对处理器的性能要求也变得越来越高,随之涌现出了很多针对神经网络加速设计的AI芯片.卷积计算是神经网络中最重要的一类计算,本文分析了高性能卷积计算中的数据复用,这是AI芯片设计中需要优化的重点之一,具体思路如下 数据复用的动机 存储-计算分离框架下,针对卷积计算的优化思路 针对卷积计算的硬件架构设计分析 已经面临的挑战和解决方向 神经网络中数据复用的未来 1. 高性能卷积计算中数据复用的动机 深度学习的发展过程中,较高的计算量是制约其应用的因素之一.卷积神经网络中,主要计算…

矩阵乘积:对应行列对应元素相乘的和组成新的矩阵 两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵A的列数和另一个矩阵B的行数相等时才能定义.如A是m×n矩阵和B是n×p矩阵,它们的乘积C是一个m×p矩阵 并将此乘积记为: 例如: 矩阵的乘法满足以下运算律: 结合律: 左分配律: 右分配律: 矩阵乘法不满足交换律. 矩阵乘积可以形象地理解成空间的线性变化:位置的旋转,移动 卷积与矩阵 又称卷积和,即某元素邻域组成的矩阵A与卷积核矩阵B对应的元素的乘积的和,其中A,B的行列数相等.卷积核有特殊的定义:需矩阵中心元素=周…

mxnet框架下超全手写字体识别—从数据预处理到网络的训练—模型及日志的保存 import numpy as np import mxnet as mx import logging logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG) batch_size = 100 mnist = mx.test_utils.get_mnist() train_iter = mx.io.NDArrayIter(mnist['train_data'], mnist['trai…

mxnet的卷积 kernel = 3  pad=1边界补充0后,不管stride是否1还是2,imgw = 奇数或者偶数, 都是从图像位置(0,0)开始卷积 tensorlfow的卷积 kernel = 3 pad=‘SAME’边界补充0后, imgw = 偶数 stride=1, 是从图像位置(0,0)开始卷积 stride=2, 是从图像位置(1,1)开始卷积 与mxnet不同 imgw = 奇数 stride=1, 是从图像位置(0,0)开始卷积 stride=2, 是从图像位置(0,0…

拉普拉斯算子进行二维卷积计算,线性锐化滤波 # -*- coding: utf-8 -*- #线性锐化滤波-拉普拉斯算子进行二维卷积计算 #code:myhaspl@myhaspl.com import cv2 import numpy as np from scipy import signal fn="test6.jpg" myimg=cv2.imread(fn) img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY) srcimg=np.array(…

背景:最近在写一个基于opencl的正向神经网络框架,项目地址 https://github.com/aktiger/YoloOCLInference ,我从这里https://github.com/pengdada/YoloOCLInference fork了一个基本的脚手架,但是原始的项目只支持windows的版本,首先把它移植到linux下,由于需要支持resnet18,还缺少7*7的卷积,需要自己搞一个,在搞之前,先对3*3的卷积计算进行了梳理,后面7*7的也就顺理成章.基于opencl…

mxnet的设备管理 MXNet 使用 context 来指定用来存储和计算的设备,例如可以是 CPU 或者 GPU.默认情况下,MXNet 会将数据创建在主内存,然后利用 CPU 来计算.在 MXNet 中,CPU 和 GPU 可分别由 cpu() 和 gpu() 来表示. 需要注意的是,mx.cpu()(或者在括号里填任意整数)表示所有的物理 CPU 和内存.这意味着计算上会尽量使用所有的 CPU 核. 但 mx.gpu() 只代表一块显卡和相应的显卡内存.如果有多块 GPU,我们用 mx.…

原文链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/29119239 卷积层尺寸的计算原理 输入矩阵格式:四个维度,依次为:样本数.图像高度.图像宽度.图像通道数 输出矩阵格式:与输出矩阵的维度顺序和含义相同,但是后三个维度(图像高度.图像宽度.图像通道数)的尺寸发生变化. 权重矩阵(卷积核)格式:同样是四个维度,但维度的含义与上面两者都不同,为:卷积核高度.卷积核宽度.输入通道数.输出通道数(卷积核个数) 输入矩阵.权重矩阵.输出矩阵这三者之间的相互决定关系 卷积核的输入通道…

用DFT计算线性卷积 两有限长序列之间的卷积 我们知道,两有限长序列之间的卷积可以用圆周卷积代替,假设两有限长序列的长度分别为\(M\)和\(N\),那么卷积后的长度为\(L=M+N-1\),那么用圆周卷积计算线性卷积的具体过程为: 首先将两序列在尾部补零,延拓成长度为L=M+N-1的序列 将两序列进行圆周卷积,卷积后的结果即为线性卷积的结果   而圆周卷积的实现可以通过下图实现 现讨论\(X[k]\)的\(IDFT\)使用\(DFT\)实现 \[ x[n]=\frac{1}{N}\sum_{…