Я пытаюсь использовать BLAS в своей программе c, чтобы повысить скорость матричного/векторного продукта.
Вручную у меня был этот код:
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;
}
}
Итак, я попытался заменить этот двойник на функцию blas cblas_dgemv, и это выглядит так:
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);
}
Выходное значение хорошее.
Проблема в том, что моя реализация с BLAS намного медленнее, чем "ручная"...
Я не знаю, потому ли это, что я не использую наиболее оптимизированную функцию для этого расчета, или я сделал что-то не так?
