基本ニューラルネットワークサブルーチン（BNN）のアクセラレーションを使用する

Question

AccelerateのApple BNNS（Basic Neural Network Subroutine）ライブラリを使用して1x1コンボリューションを実行しようとしています。

私は9x1列ベクトルで実行すると、予期しない結果が得られます。

に掲載サンプルコード：https://gist.github.com/cancan101/5887cb93cc91a2d10e2bfd23284bb438（modification of BNNS sample code.）

期待される結果： プリント番号0-8。

実績：

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 

私はこの権利をやっている疑いがあるが、リンクされたコードのフィードバックのために開いています。

Answer 1

あなたはベクトルを行に移調した場合、あなたはこのことから期待される出力

を参照してくださいね：出力のための同じ

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

：

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

これに

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

結果：

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