カフェのマトリックス間にドットプロダクトを行う方法は？

Question

内積層では、(top_diff * bottom_data) .* (2*weight)を掛ける必要があります。まず、caffe_cpu_gemmで行列乗算として（result = top_diff * bottom_data）を計算し、次にweightとresultの間でdot productを実行します。

詳しい説明は以下のように定義されます。

const Dtype* weight = this->blobs_[0]->cpu_data(); 
    if (this->param_propagate_down_[0]) { 
      const Dtype* top_diff = top[0]->cpu_diff(); 
      const Dtype* bottom_data = bottom[0]->cpu_data(); 
caffe_cpu_gemm<Dtype>(CblasTrans, CblasNoTrans, N_, K_, M_, (Dtype)1., 
     top_diff, bottom_data, (Dtype)1., this->blobs_[0]->mutable_cpu_diff()); 
} 

はより理解するために、私はmath_function.cをチェックします。次のように実装されています。

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); 
} 

私はcaffe_cpu_gemm()に乗算（result = top_diff * bottom_data）を行い、その後weightでdot productをやるべきだと思います。どうすればいいですか？

多くのありがとうございます！何かアドバイスをいただければ幸いです！

Answer 1

あなただけの二つの行列の間の内積を実行したい場合は、CPUに行列を乗算するには、以下の機能を使用することができ、

void caffe_mul<float>(const int n, const float* a, const float* b, float* y)

あなたはGPU上で同じ操作をしたい場合は、使用このテンプレート

void caffe_gpu_mul<float>(const int N, const float* a, const float* b, float* y) 

aとbはあなたの行列であり、cは最終結果を含みます。 Nは、あなたの行列の要素の総数です。

「Eltwise」レイヤーを使用することもできますが、これはすでにこれを行っています。