spatial_correlation_sample

Question

请问有没有研究或者修改过 spatial_correlation_sample内部代码呀

Answer 1

晚上好🌙🌙🌙
本答案参考ChatGPT-3.5

我很抱歉，作为一个AI机器人，我无法确定是否有人对spatial_correlation_sample内部代码进行了研究或修改，因为这取决于个人使用该代码的目的和需求。但是，我可以提供一些可能有帮助的解决方案：

1. 了解代码的功能和作用：首先，你需要详细学习和了解spatial_correlation_sample的工作流程和函数的实现，可以通过查看官方文档和代码注释来帮助你快速了解代码实现的基础知识。

2. 查找社区资源：你可以在互联网上查找一些有用的教程和示例来了解其他人如何使用和修改该代码，或者加入一些与该代码相关的社区，向社区中的其他成员寻求帮助或建议。

3. 自行修改代码: 如果你具有一定的编程经验，你可以从源代码中查找并修改可能需要更改的部分，例如改进代码的性能、修复错误、或添加新功能。这可能需要你对C++或CUDA等相关技术有一定的了解和掌握。

下面是spatial_correlation_sample的代码示例：

template <typename Dtype>
__global__ void CorrelateDataBackward0(const int nthreads, const Dtype* bottom0,
                                       const Dtype* bottom1, const Dtype* top_diff, const int num, const int top_channels,
                                       const int top_height, const int top_width, const int kernel_dim, const int stride1,
                                       const int stride2, const int bottom_width, const int bottom_height, const int pad_size,
                                       Dtype* bottom0_diff, Dtype* bottom1_diff) {
  CUDA_KERNEL_LOOP(index, nthreads) {
    // find out the corresponding row / col and channel
    // from bottom0 data happened to generate top_diff[index]
    // 从bottom0数据中找出底部对应的行、列和通道，生成top_diff[index]索引
    int n = index % num;
    int c = (index / num) % top_channels;
    int l = (index / num / top_channels) % top_width;
    int m = (index / num / top_channels / top_width) % top_height;
    int top_relative_l = l * stride1 + pad_size;
    int top_relative_m = m * stride1 + pad_size;
    int ch_off = index / num / top_channels / top_width / top_height;
    int bottom_offset = ((n * top_channels + c) * bottom_height + top_relative_m) * bottom_width
                        + top_relative_l;  // top height == top width
    int bottom1_offset = ((n * top_channels + c) * bottom_height + top_relative_m + ch_off * stride2) * bottom_width
                         + top_relative_l + ch_off * stride2;

    // accumulate gradients from each Wx
    for (int kernel_col = 0; kernel_col < kernel_dim; kernel_col++) {
      for (int kernel_row = 0; kernel_row < kernel_dim; kernel_row++) {
        int img_col = top_relative_l - kernel_dim + 1 + kernel_row;
        int img_row = top_relative_m - kernel_dim + 1 + kernel_col;
        if (img_row >= 0 && img_row < bottom_height && img_col >= 0 && img_col < bottom_width) {
          bottom0_diff[bottom_offset + kernel_col * bottom_width + kernel_row] +=
              top_diff[index] * bottom1[bottom1_offset + kernel_col * bottom_width + kernel_row];
          if (bottom1_diff != NULL) {
            bottom1_diff[bottom1_offset + kernel_col * bottom_width + kernel_row] +=
                top_diff[index] * bottom0[bottom_offset + kernel_col * bottom_width + kernel_row];
          }
        }
      }
    }
  }
}