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我正在尝试在我的 c 程序中使用 BLAS 来提高矩阵/向量乘积的速度。

手动我有这个代码：

for (j = 0; j < ann->hidden; ++j) {

        double delta = 0;
        //h is known before 
        for (k = 0; k < (h == ann->hidden_layers-1 ? ann->outputs : ann->hidden); ++k) {
            const double forward_delta = dd[k];
            const int windex = k * (ann->hidden + 1) + (j + 1);
            const double forward_weight = ww[windex];
            delta += forward_delta * forward_weight;
        }
        *d = *o * (1.0-*o) * delta;
        ++d; ++o;
    }
}

所以我试图用 blas 函数 cblas_dgemv 替换这个 double ，它看起来像这样：

int n = h == ann->hidden_layers-1 ? ann->outputs : ann->hidden ;
    int m = ann->hidden ;
    double *delta = calloc(m,sizeof(double));
    cblas_dgemv(CblasColMajor,CblasNoTrans,m,n,1,&ww[1],m,dd,1,0.0,delta,1);
    for(j=0 ;  j < ann->hidden; ++j) {
      *d = *o * (1.0-*o)*delta[j];
      ++d; ++o;

    }
    free(delta);
    }

输出值很好。

问题是我使用 BLAS 的实现比“手动”慢得多......

我不知道是因为我没有使用最优化的函数进行计算还是我做错了什么？

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1 回答 1

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好的，关键是我的 blas 实现对于大矩阵来说更快，但是 blas 的开销减慢了小矩阵的速度！

于 2017-10-27T07:32:55.893 回答