TensorFlow Conv2D實現？

我試圖找到一個實際的Conv2D操作的實現，所以我可以評估內存訪問模式。跟蹤事物，看起來Conv2D操作的執行通過contract()函數調用進入Eigen。問題是，我似乎無法在TensorFlow或Eigen源中找到函數的定義或聲明。TensorFlow Conv2D實現？

什麼函數主要負責在TensorFlow中執行Conv2D操作？我想看看它是如何癱瘓的，一般的內存訪問模式是什麼，以及原始計算是如何完成的。

該查詢專門用於CPU，因爲我已經在一定程度上研究了GPU的執行情況。

來源

2017-08-04 Armando Montanez

經過一番搜索，我發現CPU Conv2D的實際執行是在deep_conv2d.cc。

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2017-08-18 02:38:04

你知道在這個文件中實現的Deep和Direct卷積之間有什麼區別嗎？ –

我認爲Conv2dCPU使用本徵conv ops Line 61 onwards

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2017-08-04 21:25:27

不是真的，這是爲操作設置的（爲簡化情況調用一些優化方法）。注意'functor :: SpatialConvolution （），（ctx-> eigen_device （），input-> tensor （），input.tensor （），filter.tensor （），row_stride，col_stride，padding）在最後的'else'中。這開始了一個函數調用的蜿蜒路徑，我似乎無法追蹤到某種看起來實際上正在進行乘法/ for循環的結構等。 –

您可能會看看https://github.com/tensorflow/tensorflow /blob/master/tensorflow/core/kernels/conv_ops.cc#L277 –

contract()返回一個抽象的表達，其評價TensorContraction.h實現在這個文件中實現。它本質上是Eigen矩陣或矩陣矢量產品的封裝。

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2017-08-06 06:56:31 ggael

TensorFlow Conv2D實現？

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