cblas関数を使用してベクトルの要素の値の合計を計算する方法は？

Question

私はカフェで行列のすべての要素を合計する必要

、

しかし、私は気づいたように、その和を計算caffe_cpu_asumとして、CBLAS関数（'math_functions.hpp' & 'math_functions.cpp'）のカフェラッパーはcblas_sasum関数を使用しています絶対ベクトルの要素の値。

私はcblasの初心者だから、絶対を取り除くのに適した関数を見つけようとしましたが、cblasにそのプロパティの関数がないようです。

提案がありますか？

Answer 1

cblas関数を使用する方法がありますが、これは少し面倒です。

「すべて1」のベクトルを定義し、このベクトルと行列の間にドット積をすると、結果が合計になります。

はmyBlobは、要素あなたは合計するカフェのブロブとしよう：

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

このトリックはimplementation of "Reduction" layerに使用されています。

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両方のGPU mult_dataなくstd::vectorためBlobを割り当てるに準拠し、1が必要（あなたはそれがpgu_data()だ必要があるため）この答えをするために：GPU用

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()); 

、（中'.cu'ソースファイル）：

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); 

Answer 2

配列のすべての要素の合計は、単一のforループによって実装できるほど単純です。 SIMD命令でベクトル化するには、適切なコンパイルオプションを使用する必要があります。

blobがcaffeの場合、.cpu_data()を使用して、配列の生ポインタを取得してからfor-loopを使用できます。