写一个hls上的C语言，5个 1x3卷积计算的核心伪代码，只给出for语句和输出

以下是一个使用HLS C语言实现的5个1x3卷积计算的核心伪代码，只包含`for`语句和输出：

void conv1x3x5(uint8_t input[5][3], uint8_t output[5][3], uint8_t kernel[5][3]) {
    for(int i=0; i<5; i++) {
        for(int j=0; j<3; j++) {
            uint8_t sum = 0;
            for(int k=0; k<3; k++) {
                sum += input[i][k] * kernel[i][k];
            }
            output[i][j] = sum;
        }
    }
}

该代码实现了一个5个1x3卷积计算的函数`conv1x3x5`，它接受以下参数：

- `input`：输入张量，形状为`(5, 3)`，表示5个长度为3的一维张量。
- `output`：输出张量，形状与`input`相同。
- `kernel`：卷积核，形状为`(5, 3)`，表示5个长度为3的一维卷积核。

该函数使用3个`for`循环，分别遍历输出张量的每个元素、输入张量的每个元素和卷积核的每个元素，并计算相应的1x3卷积结果。该函数的输出为计算后的输出张量。

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写一个hls上的C语言，5个 1x3

以下是一个使用HLS C语言实现的5个1x3卷积的示例代码：

#include "hls_video.h"

typedef unsigned char uint8_t;

void conv1x3(uint8_t input[5][3], uint8_t output[5][3], uint8_t kernel[3]) {
    #pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=input complete dim=0
    #pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=output complete dim=0
    #pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=kernel complete dim=0

    uint8_t buffer[5][3];
    #pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=buffer complete dim=0

    for(int i=0; i<5; i++) {
        for(int j=0; j<3; j++) {
            buffer[i][j] = input[i][j];
        }
    }

    for(int i=0; i<5; i++) {
        for(int j=0; j<3; j++) {
            uint8_t sum = 0;
            for(int k=0; k<3; k++) {
                sum += buffer[i][k] * kernel[k];
            }
            output[i][j] = sum;
        }
    }

    for(int i=0; i<3; i++) {
        for(int j=0; j<2; j++) {
            buffer[j][i] = buffer[j+1][i];
        }
    }
}

void conv1x3x5(uint8_t input[5][3], uint8_t output[5][3], uint8_t kernel[5][3]) {
    #pragma HLS INTERFACE ap_fifo port=input
    #pragma HLS INTERFACE ap_fifo port=output
    #pragma HLS INTERFACE ap_fifo port=kernel

    #pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=input complete dim=0
    #pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=output complete dim=0
    #pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=kernel complete dim=0

    uint8_t temp_output[5][3];
    #pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=temp_output complete dim=0

    for(int i=0; i<5; i++) {
        conv1x3(input, temp_output, kernel[i]);
        for(int j=0; j<3; j++) {
            output[i][j] = temp_output[i][j];
        }
    }
}

该代码实现了一个5个1x3卷积的函数`conv1x3x5`，它接受以下参数：

- `input`：输入张量，形状为`(5, 3)`，表示5个长度为3的一维张量。
- `output`：输出张量，形状与`input`相同。
- `kernel`：卷积核，形状为`(5, 3)`，表示5个长度为3的一维卷积核。

调用`conv1x3x5`函数时，输入和输出张量都需要使用`ap_fifo`接口进行传输，以实现流水线并发计算。该函数将输入张量的每个元素与对应的卷积核进行1x3卷积，得到一个临时输出张量`temp_output`，最终将每个元素的1x3卷积结果赋值到输出张量的对应位置。在进行5个卷积的计算过程中，每个卷积核的计算都是独立的，因此可以采用数据并行的方式进行加速。

写一个在vitis HLS上用c语言开发的卷积神经网络加速器的代码

很高兴回答您的问题，以下是一个在vitis HLS上用C语言开发的卷积神经网络加速器的简单代码：

#include "ap_fixed.h"
#include "ap_int.h"

#define WIDTH 28
#define HEIGHT 28
#define CHANNELS 1
#define KERNEL_SIZE 3
#define KERNEL_NUM 16

typedef ap_fixed<16,6> weight_type;
typedef ap_fixed<16,6> data_type;

typedef struct {
data_type data[KERNEL_SIZE][KERNEL_SIZE][CHANNELS];
} kernel_type;

void conv2d(data_type in_data[WIDTH][HEIGHT][CHANNELS], weight_type weight[KERNEL_NUM][KERNEL_SIZE][KERNEL_SIZE][CHANNELS], data_type out_data[WIDTH][HEIGHT][KERNEL_NUM]) {
for (int k = 0; k < KERNEL_NUM; k++) {
for (int i = 0; i < WIDTH-KERNEL_SIZE+1; i++) {
for (int j = 0; j < HEIGHT-KERNEL_SIZE+1; j++) {
out_data[i][j][k] = 0;
for (int c = 0; c < CHANNELS; c++) {
for (int x = 0; x < KERNEL_SIZE; x++) {
for (int y = 0; y < KERNEL_SIZE; y++) {
out_data[i][j][k] += in_data[i+x][j+y][c] * weight[k][x][y][c];
}
}
}
}
}
}
}

希望这能帮到您，如果还有其他问题，请继续问吧。