void load_image_chunk_norm( ap_uint<8> img_buf[16][34][66], ap_uint<8> * image_in_raw_pad_burst,// int raw, int col, int raw_shape, int col_shape) { ap_uint<8> * image_pad_in_pad_burst_ptr; for (int co = 0; co < 16; co++) { image_pad_in_pad_burst_ptr = image_in_raw_pad_burst + co * raw_shape * col_shape + raw * 32 + col ； for (int h = 0; h < 34; h++) { for (int w = 0; w < 66; w++) { img_buf[co][h][w] = image_pad_in_pad_burst_ptr[w]; } image_pad_in_pad_burst_ptr += col_shape; } } }偏移公式计算是否正确

根据您提供的修改后的代码，偏移公式计算部分有一处错误。以下是对修改后的偏移公式计算的解释：

1. `co * raw_shape * col_shape`：这个偏移量是为了根据通道索引`co`计算在一维数组中的起始位置。由于每个通道有`raw_shape * col_shape`个元素，所以将通道索引乘以这个数量得到起始位置的偏移量。

2. `raw * 32`：这个偏移量是为了根据行索引`raw`计算在一维数组中的偏移量。由于每个行有32个元素，所以将行索引乘以32得到偏移量。

3. `col`：这个偏移量是为了根据列索引`col`计算在一维数组中的偏移量。由于每个列有1个元素，所以直接使用列索引作为偏移量。

通过这些修改后的偏移量的计算，可以将`image_in_raw_pad_burst`指针指向的地址移动到正确的位置，以便从该位置开始读取数据并存储到`img_buf[co][h][w]`中。

请注意，根据您的修改，`col_shape`不再参与列偏移量的计算，而是直接使用列索引作为偏移量。如果这符合您的需求和逻辑，请确保代码的其他部分也相应地进行了修改。

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图像块大小是多少进一步解释 void load_image_chunk_norm( ap_uint<8> img_buf[16][34][66], ap_uint<8> * image_in_raw_pad_burst,// int raw, int col, int raw_shape, int col_shape) { ap_uint<8> * image_pad_in_pad_burst_ptr; for (int co = 0; co < 16; co++) { image_pad_in_pad_burst_ptr = image_in_raw_pad_burst + co * raw_shape * col_shape + raw * 32 * col_shape + col * 64; for (int h = 0; h < 34; h++) { for (int w = 0; w < 66; w++) { img_buf[co][h][w] = image_pad_in_pad_burst_ptr[w]; } image_pad_in_pad_burst_ptr += col_shape; } } } void Special_test1( ap_uint<8> static image_in_raw_pad[16 * 512 * 1024], ap_uint<8> static ddr_dw0_out_PL_burst[16 * 130 * 258], ap_uint<8> static ddr_dw1_out_PL_burst[16 * 130 * 258], ap_uint<8> static out_feature[16 * 128 * 256]) { ap_uint<8> static FeatureMapBuf0[16][34][66]; ap_uint<8> static FeatureMapBuf1[16][34][66]; for (int raw = 0; raw < 16; raw++) { for (int col = 0; col < 16; col++) { load_image_1x1(FeatureMapBuf0, image_in_raw_pad, raw, col, 512, 1024); conv1x1(FeatureMapBuf0, FeatureMapBuf1, weight_conv1,bias_conv1_int, q_dq_1); store_4x4_AvgPooling_debug(FeatureMapBuf1, ddr_dw0_out_PL_burst, raw, col, 130, 258); } } std::cout << "over!!!!"; for (int raw = 0; raw < 8; raw++) { for (int col = 0; col < 8; col++) { load_image_chunk_norm(FeatureMapBuf0, ddr_dw0_out_PL_burst, raw, col, 130, 258); DW_CONV_3x3(FeatureMapBuf0, FeatureMapBuf1, weight_conv3,bias_conv3_int, q_dq_3); store_3x3conv(FeatureMapBuf1, ddr_dw1_out_PL_burst, raw, col, 130, 258); } }

在这段代码中，图像块的大小是34x66。这是根据`img_buf`数组的维度来确定的，其中`img_buf`是一个三维数组，具有以下维度：

- 第一维（通道维）的大小为16，表示有16个通道。
- 第二维（行维）的大小为34，表示有34行。
- 第三维（列维）的大小为66，表示有66列。

因此，图像块的大小是34x66，每个图像块都包含16个通道。在`load_image_chunk_norm`函数中，通过循环遍历行索引`h`和列索引`w`，将图像块的数据从源数组`image_in_raw_pad_burst`复制到目标数组`img_buf`中。

在函数`load_image_chunk_norm`中，通过计算偏移量来定位源数组中图像块数据的位置，并将数据复制到目标数组中。这样，每次迭代都会处理一个图像块的数据，并将其加载到`img_buf`中。

在函数`Special_test1`中的循环中，调用了`load_image_chunk_norm`函数来加载图像块数据到`FeatureMapBuf0`中。通过调用这个函数，可以将图像块数据加载到`FeatureMapBuf0`中，并进行后续的处理。

总结来说，图像块的大小是34x66，并且在代码中正确地处理了该大小的图像块数据。

解释图像块是什么 进一步解释 void load_image_chunk_norm( ap_uint<8> img_buf[16][34][66], ap_uint<8> * image_in_raw_pad_burst,// int raw, int col, int raw_shape, int col_shape) { ap_uint<8> * image_pad_in_pad_burst_ptr; for (int co = 0; co < 16; co++) { image_pad_in_pad_burst_ptr = image_in_raw_pad_burst + co * raw_shape * col_shape + raw * 32 * col_shape + col * 64; for (int h = 0; h < 34; h++) { for (int w = 0; w < 66; w++) { img_buf[co][h][w] = image_pad_in_pad_burst_ptr[w]; } image_pad_in_pad_burst_ptr += col_shape; } } } void Special_test1( ap_uint<8> static image_in_raw_pad[16 * 512 * 1024], ap_uint<8> static ddr_dw0_out_PL_burst[16 * 130 * 258], ap_uint<8> static ddr_dw1_out_PL_burst[16 * 130 * 258], ap_uint<8> static out_feature[16 * 128 * 256]) { ap_uint<8> static FeatureMapBuf0[16][34][66]; ap_uint<8> static FeatureMapBuf1[16][34][66]; for (int raw = 0; raw < 16; raw++) { for (int col = 0; col < 16; col++) { load_image_1x1(FeatureMapBuf0, image_in_raw_pad, raw, col, 512, 1024); conv1x1(FeatureMapBuf0, FeatureMapBuf1, weight_conv1,bias_conv1_int, q_dq_1); store_4x4_AvgPooling_debug(FeatureMapBuf1, ddr_dw0_out_PL_burst, raw, col, 130, 258); } } std::cout << "over!!!!"; for (int raw = 0; raw < 8; raw++) { for (int col = 0; col < 8; col++) { load_image_chunk_norm(FeatureMapBuf0, ddr_dw0_out_PL_burst, raw, col, 130, 258); DW_CONV_3x3(FeatureMapBuf0, FeatureMapBuf1, weight_conv3,bias_conv3_int, q_dq_3); store_3x3conv(FeatureMapBuf1, ddr_dw1_out_PL_burst, raw, col, 130, 258); } }

图像块是指从原始图像中提取的一部分图像数据。在这段代码中，`load_image_chunk_norm`函数用于加载图像块数据到`img_buf`中。下面对代码进行进一步解释：

- `load_image_chunk_norm`函数有以下参数：
- `img_buf[16][34][66]`：目标数组，用于存储加载后的图像块数据。
- `image_in_raw_pad_burst`：源数组，存储图像块数据的原始数据。
- `raw`和`col`：表示当前图像块所在的行索引和列索引。
- `raw_shape`和`col_shape`：原始图像的行数和列数。

- 在函数内部，使用指针`image_pad_in_pad_burst_ptr`来指向图像块数据的起始位置。

- 循环遍历通道索引`co`（0到15），行索引`h`（0到33）和列索引`w`（0到65）。

- 在每次迭代中，通过计算偏移量，将指针`image_pad_in_pad_burst_ptr`定位到正确的位置，以便从该位置开始读取数据并存储到`img_buf[co][h][w]`中。

- 在内层循环结束后，将指针`image_pad_in_pad_burst_ptr`向后移动`col_shape`个位置，以便读取下一个图像块数据。

在`Special_test1`函数中的循环中，调用了`load_image_chunk_norm`函数来加载图像块数据到`FeatureMapBuf0`中。通过调用这个函数，可以将图像块数据加载到`FeatureMapBuf0`中，并进行后续的处理，如调用`DW_CONV_3x3`函数来进行3x3卷积，并将结果存储到其他数组中。

总结来说，这段代码中的`load_image_chunk_norm`函数用于加载图像块数据，而在`Special_test1`函数中，它被用于加载和处理图像块数据。