【Caffe】math_functions文件分析

Caffe源码(caffe version:09868ac , date: 2015.08.15)中有一些重要文件，这里介绍下math_functions文件。

1. include文件：

(1)、<glog/logging.h>：GLog库，它是google的一个开源的日志库，其使用可以参考：http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/48768039 ；

(2)、<caffe/common.hpp>、<caffe/util/device_alternate.hpp>：这两个文件的介绍可以参考： http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/54955236 ；

2. <caffe/util/mkl_alternate.hpp>文件：

这个文件里包含两种库，一个是Intel MKL，一个是OpenBLAS，这里用的是OpenBLAS。如果商用Intel MKL是需要付费的，下面仅对Intel MKL进行简单介绍。

Intel MKL(Math Kernel Library)即Intel数学核心函数库，它是一套高度优化和广泛线程安全的数学例程，专为需要极致性能的科学、工程及金融等领域的应用而设计。核心数学函数包括BLAS、LAPACK、ScaLAPACK、Sparse Solver、快速傅里叶变换、矢量数学及其它函数。它可以为当前及下一代英特尔处理器提供性能优化，包括更出色地与Microsoft Visual Studio、Eclipse和XCode相集成。英特尔MKL支持完全集成英特尔兼容性OpenMP运行时库，以实现更出色的Windows/Linux跨平台兼容性。

关于OpenBLAS的介绍可以参考： http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/55509764 ；

在github/fengbingchun/Caffe_Test中<mkl_alternate.hpp>中走的是OpenBLAS分支。

(1)、定义了一些宏：

DEFINE_VSL_UNARY_FUNC：一元函数，包括Sqr、Exp、Ln、Abs，对应的函数为vsSqr、vsExp、vsLn、vsAbs、vdSqr、vdExp、vdLn、vdAbs，支持float和double类型。

DEFINE_VSL_UNARY_FUNC_WITH_PARAM：带一个参数的一元函数，包括Powx，对应的函数为vsPowx、vdPowx，支持float和double类型。

DEFINE_VSL_BINARY_FUNC：二元函数，包括Add、Sub、Mul、Div，对应的函数为vsAdd、vsSub、vsMul、vsDiv、vdAdd、vdSub、vdMul、vdDiv，支持float和double类型。

(2)、定义了axpby函数，支持两种类型，cblas_saxpby、cblas_daxpby，如果设置incX和incY为1(即步长为1)，则：Y=alpha*X+beta*Y

mkl_alternate文件测试代码如下：

int test_caffe_util_mkl_alternate()
{
	const int N{ 5 };
	float a[N] {1, 2, 3, 4, 5}, b{ 2 }, alpha{ 0.2f }, beta{0.4f};
	float y1[N], y2[N], y3[N], y4[N]{6, 7, 8, 9, 10};
	
	fprintf(stderr, "test unary function: vsSqr\n");
	vsSqr(N, a, y1);
	for (auto ret : y1) {
		fprintf(stderr, "%f    ", ret);
	}
	fprintf(stderr, "\n");
 
	fprintf(stderr, "test function unary function with singular parameter: vsPowx\n");
	vsPowx(N, a, b, y2);
	for (auto ret : y2) {
		fprintf(stderr, "%f    ", ret);
	}
	fprintf(stderr, "\n");
 
	fprintf(stderr, "test binary function: vsAdd\n");
	vsAdd(N, a, a, y3);
	for (auto ret : y3) {
		fprintf(stderr, "%f    ", ret);
	}
	fprintf(stderr, "\n");
 
	fprintf(stderr, "test axpby function(Y=alpha*X+beta*Y): cblas_saxpby\n");
	cblas_saxpby(N, alpha, a, 1, beta, y4, 1);
	for (auto ret : y4) {
		fprintf(stderr, "%f    ", ret);
	}
	fprintf(stderr, "\n");
 
	return 0;
}

执行结果如下：

【Caffe】math_functions文件分析

3. math_functions文件内函数：封装了一些基础的数学运算函数

(1)、caffe_cpu_gemm：C=alpha*A*B+beta*C；

(2)、caffe_cpu_gemv：y=alpha*A*x+beta*y；

(3)、caffe_axpy：Y=alpha*X+Y；

(4)、caffe_cpu_axpby：Y=alpha*X+beta*Y；

(5)、caffe_copy：从X中拷贝前N个元素到Y中；

(6)、caffe_set：将X中的前N个元素置为alpha；

(7)、caffe_add_scalar：给Y中的前N个元素分别加上常数alpha；

(8)、caffe_scal：X = alpha*X；

(9)、caffe_sqr/ caffe_exp/caffe_log/caffe_abs：会调用mkl_alternate.hpp中的vsSqr、vsExp、vsLn、vsAbs、vdSqr、vdExp、vdLn、vdAbs函数；

(10)、caffe_add/caffe_sub/caffe_mul/caffe_div：会调用mkl_alternate.hpp中的vsAdd、vsSub、vsMul、vsDiv、vdAdd、vdSub、vdMul、vdDiv函数；

(11)、caffe_powx：会调用mkl_alternate.hpp中的vsPowx和vdPowx函数；

(12)、caffe_rng_rand：返回一个unsignedint类型的随机数；

(13)、caffe_nextafter：在最大方向上，返回b可以表示的最接近的数值；

(14)、caffe_rng_uniform：产生指定范围内的均匀分布随机数；

(15)、caffe_rng_gaussian：产生高斯分布随机数；

(16)、caffe_rng_bernoulli：产生伯努利分布随机数；

(17)、caffe_cpu_dot：计算步长为1的内积；

(18)、caffe_cpu_strided_dot：计算指定步长的内积；

(19)、caffe_cpu_hamming_distance：计算x、y之间的海明距离；

(20)、caffe_cpu_asum：计算向量x中前n个元素的绝对值之和；

(21)、caffe_sign：类似于正负号函数，仅返回-1或1；

(22)、caffe_cpu_scale：Y=alpha*X 。

4. 宏DEFINE_CAFFE_CPU_UNARY_FUNC：一元函数，类似于mkl_alternate.hpp中的宏DEFINE_VSL_UNARY_FUNC，包括：

(1)、caffe_cpu_sign：正负号函数，输出-1、0、1；

(2)、caffe_cpu_sgnbit：作用类似于std::signbit，static_cast<bool>((std::signbit)(x))；x为负数输出为1，其它输出为0；

(3)、caffe_cpu_fabs：取绝对值，作用类似于std::fabs。

math_functions文件测试代码如下：

int test_caffe_util_math_functions()
{
	float alpha{ 0.5f }, beta{ 0.1f };
	// h*w: A: 2*3; B: 3*4; C: 2*4
	float A[2 * 3] {1, 2, 3, 4, 5, 6}, B[3 * 4] {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12},
		y1[2 * 4]{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}, x[3]{1, 2, 3}, y2[2]{1, 2},
		y3[6] {1, 2, 3, 4, 5, 6}, y4[6] {1, 2, 3, 4, 5, 6},
		y7[6]{1, 2, 3, 4, 5, 6}, y10[6] {1, 2, 3, 4, 5, 6},
		y11[6] {1, 2, 3, 4, 5, 6}, C[6] {-2, -1, 0, 1, 2, 3}, y19[6] {-10, -10, -10, -10, -10, -10};
	float  y5[6], y6[6], y20[6], y21[6], y22[6];
	int y12[6] {1, 2, 3, 4, 5, 6};
 
	fprintf(stderr, "test math function: caffe_cpu_gemm(C=alpha*A*B+beta*C)\n");
	// A、B、y1: matrix
	caffe::caffe_cpu_gemm(CblasNoTrans, CblasNoTrans, 2, 4, 3, alpha, A, B, beta, y1);
	for (auto ret : y1) {
		fprintf(stderr, "%f    ", ret);
	}
	fprintf(stderr, "\n");
 
	fprintf(stderr, "test math function: caffe_cpu_gemv(y=alpha*A*x+beta*y)\n");
	// A: matrix; x、y2: vector
	caffe::caffe_cpu_gemv(CblasNoTrans, 2, 3, alpha, A, x, beta, y2);
	for (auto ret : y2) {
		fprintf(stderr, "%f    ", ret);
	}
	fprintf(stderr, "\n");
 
	fprintf(stderr, "test math function: caffe_axpy(Y=alpha*X+Y)\n");
	caffe::caffe_axpy(6, alpha, A, y3);
	for (auto ret : y3) {
		fprintf(stderr, "%f    ", ret);
	}
	fprintf(stderr, "\n");
 
	fprintf(stderr, "test math function: caffe_cpu_axpby(Y= alpha*X+beta*Y)\n");
	caffe::caffe_cpu_axpby(6, alpha, A, beta, y4);
	for (auto ret : y4) {
		fprintf(stderr, "%f    ", ret);
	}
	fprintf(stderr, "\n");
 
	fprintf(stderr, "test math function: caffe_copy\n");
	caffe::caffe_copy(3, A, y5);
	for (auto ret : y5) {
		fprintf(stderr, "%f    ", ret);
	}
	fprintf(stderr, "\n");
 
	fprintf(stderr, "test math function: caffe_set\n");
	caffe::caffe_set(3, alpha, y6);
	for (auto ret : y6) {
		fprintf(stderr, "%f    ", ret);
	}
	fprintf(stderr, "\n");
 
	fprintf(stderr, "test math function: caffe_scal(X=alpha*X)\n");
	caffe::caffe_scal(4, alpha, y7);
	for (auto ret : y7) {
		fprintf(stderr, "%f    ", ret);
	}
	fprintf(stderr, "\n");
 
	fprintf(stderr, "test math function: caffe_rng_rand\n");
	unsigned int y8 = caffe::caffe_rng_rand();
	fprintf(stderr, "caffe rng rand: %d\n", y8);
 
	fprintf(stderr, "test math function: caffe_nextafter\n");
	float y9 = caffe::caffe_nextafter(alpha);
	fprintf(stderr, " caffe next after: %f\n", y9);
 
	fprintf(stderr, "test math function: caffe_rng_uniform\n");
	caffe::caffe_rng_uniform(4, -2.f, 2.f, y10);
	for (auto ret : y10) {
		fprintf(stderr, "%f    ", ret);
	}
	fprintf(stderr, "\n");
 
	fprintf(stderr, "test math function: caffe_rng_gaussian\n");
	caffe::caffe_rng_gaussian(4, -2.f, alpha, y11);
	for (auto ret : y11) {
		fprintf(stderr, "%f    ", ret);
	}
	fprintf(stderr, "\n");
 
	fprintf(stderr, "test math function: caffe_rng_bernoulli\n");
	caffe::caffe_rng_bernoulli(4, alpha, y12);
	for (auto ret : y12) {
		fprintf(stderr, "%d    ", ret);
	}
	fprintf(stderr, "\n");
 
	fprintf(stderr, "test math function: caffe_cpu_dot\n");
	float y13 = caffe::caffe_cpu_dot(3, A, B);
	fprintf(stderr, "caffe cpu dot: %f\n", y13);
 
	fprintf(stderr, "test math function: caffe_cpu_strided_dot\n");
	float y14 = caffe::caffe_cpu_strided_dot(2, A, 2, B, 2);
	fprintf(stderr, "caffe cpu strided dot: %f\n", y14);
 
	fprintf(stderr, "test math function: caffe_cpu_hamming_distance\n");
	int y15 = caffe::caffe_cpu_hamming_distance(4, A, C);
	fprintf(stderr, "caffe cpu hamming distance: %d\n", y15);
 
	fprintf(stderr, "test math function: caffe_cpu_asum\n");
	float y16 = caffe::caffe_cpu_asum(5, C);
	fprintf(stderr, "caffe cpu asum: %f\n", y16);
 
	fprintf(stderr, "test math function: caffe_sign\n");
	int8_t y17 = caffe::caffe_sign(-10.0f);
	int8_t y18 = caffe::caffe_sign(10.0f);
	fprintf(stderr, "caffe sign: -10.0f: %d, 10.0f: %d\n", y17, y18);
 
	fprintf(stderr, "test math function: caffe_cpu_scale\n");
	caffe::caffe_cpu_scale(5, alpha, C, y19);
	for (auto ret : y19) {
		fprintf(stderr, "%f    ", ret);
	}
	fprintf(stderr, "\n");
 
	fprintf(stderr, "test math function: caffe_cpu_sign\n");
	caffe::caffe_cpu_sign(5, C, y20);
	for (auto ret : y20) {
		fprintf(stderr, "%f    ", ret);
	}
	fprintf(stderr, "\n");
 
	fprintf(stderr, "test math function: caffe_cpu_sgnbit\n");
	caffe::caffe_cpu_sgnbit(5, C, y21);
	for (auto ret : y21) {
		fprintf(stderr, "%f    ", ret);
	}
	fprintf(stderr, "\n");
 
	fprintf(stderr, "test math function: caffe_cpu_fabs\n");
	caffe::caffe_cpu_fabs(5, C, y22);
	for (auto ret : y22) {
		fprintf(stderr, "%f    ", ret);
	}
	fprintf(stderr, "\n");
 
	return 0;
}

执行结果如下：

【Caffe】math_functions文件分析