HLS用C/C++实现卷积核大小为3*3,步长为1,填充为1的F.conv2d
时间: 2023-06-26 12:07:29 浏览: 118
下面是一个使用C/C++实现卷积操作的示例代码:
```c++
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
// 定义卷积操作
void conv2d(float* input, float* kernel, float* output, int in_channels, int out_channels, int input_height, int input_width, int kernel_size, int stride, int padding) {
int output_height = (input_height + 2 * padding - kernel_size) / stride + 1;
int output_width = (input_width + 2 * padding - kernel_size) / stride + 1;
int padded_height = input_height + 2 * padding;
int padded_width = input_width + 2 * padding;
int kernel_size_squared = kernel_size * kernel_size;
// 对输入进行填充
float* padded_input = (float*)malloc(in_channels * padded_height * padded_width * sizeof(float));
for (int i = 0; i < in_channels; i++) {
for (int j = 0; j < padded_height; j++) {
for (int k = 0; k < padded_width; k++) {
int index = i * padded_height * padded_width + j * padded_width + k;
if (j < padding || j >= input_height + padding || k < padding || k >= input_width + padding) {
padded_input[index] = 0.0f;
} else {
padded_input[index] = input[i * input_height * input_width + (j - padding) * input_width + (k - padding)];
}
}
}
}
// 进行卷积操作
for (int i = 0; i < out_channels; i++) {
for (int j = 0; j < output_height; j++) {
for (int k = 0; k < output_width; k++) {
int output_index = i * output_height * output_width + j * output_width + k;
output[output_index] = 0.0f;
for (int l = 0; l < in_channels; l++) {
for (int m = 0; m < kernel_size; m++) {
for (int n = 0; n < kernel_size; n++) {
int input_index = l * padded_height * padded_width + (j * stride + m) * padded_width + (k * stride + n);
int kernel_index = i * in_channels * kernel_size_squared + l * kernel_size_squared + m * kernel_size + n;
output[output_index] += padded_input[input_index] * kernel[kernel_index];
}
}
}
}
}
}
free(padded_input);
}
int main() {
// 定义输入、卷积核和输出
float input[3 * 5 * 5] = {0.0f};
float kernel[4 * 3 * 3 * 3] = {0.0f};
float output[4 * 5 * 5] = {0.0f};
// 初始化输入和卷积核
for (int i = 0; i < 3 * 5 * 5; i++) {
input[i] = (float)rand() / RAND_MAX;
}
for (int i = 0; i < 4 * 3 * 3 * 3; i++) {
kernel[i] = (float)rand() / RAND_MAX;
}
// 进行卷积操作
conv2d(input, kernel, output, 3, 4, 5, 5, 3, 1, 1);
// 打印输出
for (int i = 0; i < 4 * 5 * 5; i++) {
printf("%f ", output[i]);
}
printf("\n");
return 0;
}
```
在上述代码中,我们首先定义了一个 `conv2d` 函数来实现卷积操作。该函数接受输入张量、卷积核、输出张量、输入通道数、输出通道数、输入高度、输入宽度、卷积核大小、步长和填充等参数。在该函数中,我们首先计算出输出张量的高度和宽度,并且对输入进行了填充操作。然后,在进行卷积操作时,我们使用四重循环来遍历输出张量、输入通道、卷积核高度和卷积核宽度,计算每个输出元素的值。
在 `main` 函数中,我们首先定义了输入张量、卷积核和输出张量,并且随机初始化了输入和卷积核。然后,我们调用了 `conv2d` 函数来进行卷积操作,并且打印了输出张量的值。
需要注意的是,在实际使用中,我们通常会使用高性能的深度学习框架来实现卷积操作,而不是手动编写 C/C++ 代码。