如何使用cblas函數計算矢量中元素值的總和？

我需要總結在CAFFE一個矩陣中的所有元素，如何使用cblas函數計算矢量中元素值的總和？

但正如我注意到，的cblas函數（'math_functions.hpp' & 'math_functions.cpp'）的CAFFE包裝紙爲caffe_cpu_asum，計算總和使用cblas_sasum功能絕對值矢量中元素的值。

由於我是cblas的新手，我試圖找到一個合適的函數來擺脫絕對那裏，但似乎沒有在cblas中的那個屬性的函數。

有什麼建議嗎？

來源

2016-08-01 Ali

有一種方法可以使用cblas函數，儘管它有點尷尬。

你需要做的是定義一個「全1」向量，然後在這個向量和矩陣之間做一個點積，結果就是總和。

設myBlob是朱古力的Blob要總結其元素：

vector<Dtype> mult_data(myBlob.count(), Dtype(1)); 
Dtype sum = caffe_cpu_dot(myBlob.count(), &mult_data[0], myBlob.cpu_data());

這招在implementation of "Reduction" layer使用。

爲了使這個答案既GPU兼容，一個需要分配一個Blob爲mult_data而不是std::vector（因爲你需要它的pgu_data()）：

vector<int> sum_mult_shape(1, diff_.count()); 
Blob<Dtype> sum_multiplier_(sum_mult_shape); 
const Dtype* mult_data = sum_multiplier_.cpu_data(); 
Dtype sum = caffe_cpu_dot(myBlob.count(), &mult_data[0], myBlob.cpu_data());

對於GPU，（在'.cu'源文件）：

vector<int> sum_mult_shape(1, diff_.count()); 
Blob<Dtype> sum_multiplier_(sum_mult_shape); 
const Dtype* mult_data = sum_multiplier_.gpu_data(); 
Dtype sum; 
caffe_gpu_dot(myBlob.count(), &mult_data[0], myBlob.gpu_data(), &sum);

來源

2016-08-02 07:35:04 Shai

@Ali請看我的編輯。 – Shai

非常感謝。 – Ali

數組的所有元素的求和足夠簡單，可以通過單個for循環來實現。您只需使用適當的編譯選項就可以使用SIMD指令進行矢量化。

對於caffe中的Blob，您可以使用.cpu_data()來獲取數組的原始指針，然後使用for-loop。

來源

2016-08-01 19:03:14 kangshiyin

感謝您的回放，實際上，許多cblas函數重做有效的操作太簡單了，但我必須在caffe中做，而不使用簡單的for循環來防止糟糕的性能。順便說一下，如何循環caffe中Blob的data_變量中的所有值？ – Ali

for-loop在這方面有很好的表現。你可以使用適當的編譯選項來對其進行矢量化。 – kangshiyin

如何使用cblas函數計算矢量中元素值的總和？

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