Verwenden von grundlegenden neuronalen Netzwerk-Subroutinen (BNN) Beschleunigen

Question

Ich versuche, eine 1x1 Faltung mit der Apple BNNS Bibliothek (Basic Neural Network Subroutine) in Accelerate durchzuführen.

Wenn ich auf einem 9x1 Spaltenvektor ausführen, erhalte ich unerwartete Ergebnisse.

Beispielcode geschrieben am: https://gist.github.com/cancan101/5887cb93cc91a2d10e2bfd23284bb438 (a modification of BNNS sample code.)

Erwartete Ergebnisse: Druck Zahlen 0-8.

Tatsächliche Ergebnisse:

o0: 0.000000 
o1: 0.000000 
o2: 0.000000 
o3: 3.000000 
o4: 0.000000 
o5: 5.000000 
o6: 0.000000 
o7: 7.000000 
o8: 0.000000 

Ich nehme ich das richtig mache, aber ich bin offen für Feedback auf dem verknüpften Code.

Answer 1

Wenn Sie transponieren Vektoren rudern, dann würden Sie erwartete Ausgabe

aus sehen:

i_desc.width = 1; 
i_desc.height = 9; 
i_desc.row_stride = 1; 

dazu:

i_desc.width = 9; 
i_desc.height = 1; 
i_desc.row_stride = 9; 

gleiche für die Ausgabe:

o_desc.width = 9; 
o_desc.height = 1; 
o_desc.row_stride = 9; 

Ergebnis:

Input image stack: 9 x 1 x 1 
Output image stack: 9 x 1 x 1 
Convolution kernel: 1 x 1 
o0: 0.000000 
o1: 1.000000 
o2: 2.000000 
o3: 3.000000 
o4: 4.000000 
o5: 5.000000 
o6: 6.000000 
o7: 7.000000 
o8: 8.000000