张量流卷积码优化 我使用C++版本的TensorFLow，并使用下面的命令成功构建了Android的TysFooScript 'bazel build-c opt//tensorflow/examples/android:tensorflow_demo' 如中所述

我正在尝试优化卷积码。下面是面临的问题

无法找到卷积码的确切位置。 我能够调试代码，直到下面的函数

'返回选择( Cond（）， 重塑（内核尺寸） .合同（输入） .提取\u图像\u补丁( 麦粒，麦粒，麦粒，麦粒步幅，麦粒步幅， 行内步幅、列内步幅、填充类型） .重塑（合同签订前的dims）， 合约(修订) .重塑（合同签订后的dims）， 输入 .提取图像块（核心行、核心列、行步幅、列步幅、， 行内步幅、列内步幅、填充类型） .重塑（合同签订前的dims） .contract（kernel.reforme（内核尺寸），contract尺寸） .重塑（合同签订后）

存在于

我有几个与上述功能相关的问题。

1.1上述函数是否真的执行卷积？如果是，代码在哪里？

1.2收缩（收缩函数）与卷积相同吗？如果卷积和收缩都相同，为什么对输入矩阵和内核矩阵都执行收缩操作？

1.3功能的定义在哪里-选择、重塑、收缩、提取图像块等？

2.无法从输入和内核矩阵中提取数据（矩阵）。这与上面链接中的同一页有关

2.1我发现了一行代码“kern（kernel）；”在上页第946行。我可以知道上述功能的位置定义吗？

2.2我无法从相应的4d张量（输入和内核）中提取输入和内核矩阵作为浮点数组，因为我想尝试使用并行处理优化卷积码。我找不到任何方法将张量矩阵从张量4D转换为数组

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请帮我回答上述问题

它是从Linux缓存中的Egen TensorFlow文件中选取的。我的路径是/.cache/bazel/_bazel_ashok/c54b442ed4139c7d8ad47f330eb538d6/external/Egen_archive

是的，代码是在Cond（）语句之后出现的：

// If this condition is met, the first argument is chosen, if not, the second one
// is chosen, this condition checks if the input is ColMajor or RowMajor, all of
// the tests I've done result in a RowMajor but I don't know what determines this
// exactly
return choose( Cond(),

// ColMajor
kernel.reshape(kernel_dims) .contract(input 
.extract_image_patches( kernelRows, kernelCols, row_stride, col_stride, 
row_in_stride, col_in_stride, padding_type) .reshape(pre_contract_dims), 
contract_dims) .reshape(post_contract_dims),

// RowMajor
input.extract_image_patches(kernelRows, kernelCols, row_stride, col_stride, 
row_in_stride, col_in_stride, padding_type) .reshape(pre_contract_dims) 
.contract(kernel.reshape(kernel_dims),contract_dims).reshape(post_contract_dims));

1.2）不，收缩是矩阵乘法到N维张量的抽象。它仅适用于其中一个，具体取决于条件

1.3）这些都是本征函数，本征函数对它们的张量运算没有什么帮助。我在他们的wiki上找到了可以帮助你理解它们的功能的文档，虽然不全面，但它可以帮助你了解运算的概念

2.1）我也不知道它在哪里

2.2）我不确定这是否可以直接实现，特征函数可能相当不直观，如果你知道4D张量的形状，你可以创建一个矩阵，然后将每个元素分配给该矩阵（我认为这不是很有效）

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我刚意识到这是一年前发布的，但我已经写了我的答案，它可能对其他人有用，所以我就把它留在这里。

2.1）kern是一个TensorRef类型的对象，kern（内核）用输入内核调用该对象的构造函数。这不是你问题的答案！！