GEMM 是矩阵乘法最成熟的优化计算方式,也有很多现成的优化好的库可以调用。
OpenBLAS 库实现成熟优化的矩阵与矩阵乘法的函数 cblas_sgemm
和矩阵与向量乘法函数 cblas_sgemv
,二者使用方法基本相同,参数较多,所以对参数的使用做个记录。
cblas_sgemm
计算的矩阵公式:C=alpha*A*B+beta*C
,其中 A
、B
、C
都是矩阵,C
初始中存放的可以是偏置值。
cblas_sgemm
函数定义:
cblas_sgemm(layout, transA, transB, M, N, K, alpha, A, LDA, B, LDB, beta, C, LDC);
layout
:存储格式,有行主序(CblasRowMajor
)和列主序(CblasColMajor
),C/C++ 一般是行主序。transA
:A
矩阵是否需要转置。transB
:B
矩阵是否需要转置。M
,N
,K
:A
矩阵经过 transA
之后的维度是 M*K
,B
矩阵经过 transB
之后的维度是 K*N
,C
矩阵的维度是 M*N
。LDA
,LDB
,LDC
:矩阵在 trans
(如果需要转置)之前,在主维度方向的维度(如果是行主序,那这个参数就是列数)。示例代码:
#include <stdio.h>
#include <cblas.h>
int main() {
int i, j;
float a[6]={1,3,5,2,7,8};
float b[6]={5,3,7,2,4,2};
float c[6]={0,0,0,0,0,0};
cblas_sgemm(CblasRowMajor, CblasTrans, CblasTrans, 3, 3, 2, 1.0, a, 3, b, 2, 0.0, c, 3);
for(i = 0; i < 3; ++i){
for(j = 0; j < 3; ++j){
printf("%f ", c[i*3+j]);
}
printf("\n");
}
return 1;
}
代码解释:
在主函数中,定义了三个数组a、b和c,分别表示两个矩阵和它们的乘积。然后调用了BLAS库中的函数cblas_sgemm,该函数用于矩阵乘法的计算。该函数有很多参数,其中:
最后,通过两个for循环打印出乘积矩阵c的值。
矩阵与向量乘法本质也是矩阵与矩阵,只不过 gemv
比 gemm
要快一些,所以有时候也需要用 gemv
。计算式:C=alpha*A*b+beta*C
cblas_sgemv
函数定义:
cblas_sgemv(layout, trans, M, N, alpha, A, LDA, b, 1, beta, C, 1)
参数的定义基本和 gemm
相同,M
和 N
是 A
的行数和列数,b
和 C
的列数都是 1。
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原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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