如何在咖啡中的矩阵之间做点积？

在内部产品层，我需要乘以(top_diff * bottom_data) .* (2*weight)。首先我们计算（result = top_diff * bottom_data）作为caffe_cpu_gemm中的矩阵乘法，然后在weight和result之间执行dot product。如何在咖啡中的矩阵之间做点积？

更多的解释定义如下：

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()); 
}

更多的了解，我查math_function.c。它的实现如下：

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); 
}

我觉得我应该在caffe_cpu_gemm()执行乘法（result = top_diff * bottom_data），之后做dot product与weight。我应该怎么做？！

非常感谢！任何意见，将不胜感激！

来源

2017-01-16 ahmad navid ghanizadeh

如果你只是想两个矩阵之间进行点的产品，你可以用下面的函数来乘上CPU矩阵，

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

如果你想要做一个GPU相同的操作，使用此模板

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

a和b是矩阵，c将包含最终结果。 N是矩阵中元素的总数。

你也可以使用'Eltwise'图层，它已经做到了。

来源

2017-01-18 18:20:31 Bharat

如何在咖啡中的矩阵之间做点积？

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