卷积层的设计思路

使用Im2Col来实现高性能卷积

在深度学习中实现高性能卷积有以下几个方法：

并行计算：在网络或硬件层面上，利用并行计算的优势对卷积过程进行加速，例如使用GPU。
转换卷积算法：卷积操作可由矩阵相乘代替，使用Im2Col来实现高性能卷积。
减少内存带宽：通过修改计算顺序、优化缓存管理或手动调整内存布局等方法来减少内存访问量，从而提高卷积性能。
降低精度：使用低精度数据类型（如半精度浮点数）进行计算可以提高卷积性能，因为这些数据类型在内存和计算方面都需要较少的资源。

Im2Col（图像到列）是一种将卷积层输入的多维图像数据转换为二维列状数据的算法。该算法被广泛应用于深度学习框架中，以加速卷积计算，提高图像处理的效率和准确性。下面是 Im2Col 算法的基本原理：

输入数据：一个形状为 $[N, C, H, W]$ 的四维张量，其中 N 表示样本数，C 表示通道数，H 和 W 分别表示图像高度和宽度。
设定卷积核大小和步幅：卷积层通常包含若干个卷积核，每个卷积核大小为 $K_h * K_w$ ，步幅为 $S_h * S_w$ 。
对输入图像进行填充：在输入图像的周围填充 $P_h$ 行和 $P_w$ 列的零值，使得输出特征图大小为 $H - K_h + 2*P_h)/S_h+1, (W - K_w + 2*P_w)/S_w+1]$ 。
将卷积核拉成一维向量：将每个卷积核从形状为 $K_h, K_w, C]$ 的三维张量转换为形状为 $K_h * K_w * C]$ 的一维向量。
Im2Col 转换：将输入图像的每个大小为 $K_h * K_w$ 的图块按行将像素展开成一列，生成一个形状为 $K_h * K_w * C, H_{out} * W_{out}]$ 的二维张量。
矩阵乘法计算：将一维卷积核向量与 Im2Col 转换得到的列向量进行矩阵乘法运算，得到一个形状为 $N * num_filters, H_{out} * W_{out}]$ 的矩阵，其中 num_filters 表示卷积核数量。
将结果转换为输出特征图：将结果矩阵重组成形状为 $N, num_filters, H_{out}, W_{out}]$ 的四维张量，即为卷积层输出的特征图。

Im2Col

总之，Im2Col 算法是通过将输入图像转换为列状数据，并利用矩阵乘法计算来提高卷积运算效率和准确性。在实际应用中，使用 Im2Col 算法可以加速卷积操作，提升深度学习模型的训练和推理速度。

详细可以查看：

High Performance Convolutional Neural Networks for Document Processing
https://blog.csdn.net/qq_32901731/article/details/128822803

ConvolutionLayer的定义

由于ConvolutionLayer是带参数的，因此可通过继承ParamLayer类，定义ConvolutionLayer类来实现卷积层。具体来说：

构造函数：定义了卷积层的一些基本参数，包括输出通道数 output_channel、输入通道数 in_channel、卷积核大小 kernel_h 和 kernel_w、padding_h 和 padding_w、stride_h 和 stride_w、group数 groups 和是否使用偏置 use_bias。通过该函数初始化了类成员变量。
静态函数 GetInstance：给定运行时操作符 op，该函数返回一个 conv_layer 实例的指针。在卷积层中，该函数主要解析和验证输入张量的形状和参数，以及计算输出张量的形状。
前向传播函数 Forward：根据输入张量 inputs 和已经初始化的卷积层参数，执行卷积操作，并将结果写入输出张量 outputs 中。具体实现涉及到 Im2Col 转换、矩阵乘法等计算过程。

此外，该类定义了一些私有成员变量，包括是否使用偏置 use_bias_、groups 数量 groups_、padding 和 stride 的高度和宽度等参数。这些变量在构造函数中进行初始化，并在前向传播函数中使用。

ConvolutionLayer的实例化

通过LayerRegistererWrapper kConvGetInstance("nn.Conv2d", ConvolutionLayer::GetInstance);来定义

一个 LayerRegistererWrapper 类型的变量 kConvGetInstance，用来注册一个名为 “nn.Conv2d” 的卷积层的 GetInstance 函数 ConvolutionLayer::GetInstance。

这样在使用该卷积层时只需要指定名称 “nn.Conv2d”，就可以自动调用对应的 GetInstance 函数了。

卷积层的 GetInstance 函数，用于对传入的运行时操作符 op 进行解析和验证，并返回一个卷积层实例的指针。具体来说：

首先检查输入参数 op 是否为空，如果为空则报错并返回对应的错误码。
从 op 中获取卷积层的 dilation（膨胀率）、in_channels（输入通道数）和 out_channels（输出通道数）等参数，进行解析和验证。如果这些参数不存在或格式不正确，则报错并返回对应的错误码。
检查卷积核的 dilation 值是否为 1，因为目前只支持 dilation 值为 1。
对于 padding 参数，首先检查该参数是否存在，不存在则报错并返回 kParameterMissingPadding 的错误码；接着尝试从运行时参数 op 中获取 padding 值，如果获取不到或者格式不正确，则同样报错返回对应的错误码。
对于 bias、stride、kernel_size 参数，也采用类似的方法进行判断和提取，如果某个参数不存在或格式有误，则报错返回相应的错误码。
如果 padding_mode 参数存在，则检查该参数是否满足规定的格式（字符串类型），如果格式有误，则报错返回相应的错误码。
对 groups 参数进行检查，如果该参数不存在或者其值无效，则报错并返回相应的错误码。
接着根据 kernel、padding、stride 参数的值，构造一个 ConvolutionLayer 类的实例 conv_layer，并对其参数进行相应的初始化。
如果使用偏置，则从运行时参数 op 中获取 bias 属性的值，并进行一些检查和处理，以确保该属性的形状和值符合要求。如果 bias 属性不存在或数据有误，则报错并返回相应的错误码。
最后如果存在权重属性 weight，则从运行时参数 op 中获取该属性的值，检查其形状是否正确。如果 weight 数据有误，则报错并返回相应的错误码。否则，将 weight 值设置给卷积层实例（即 conv_layer），并返回 kParameterAttrParseSuccess 表示解析和构造过程成功完成。

ConvolutionLayer的前向传播

在前向传播中，我们不仅使用Im2Col来实现高性能卷积，还使用了 Armadillo 库来进行矩阵乘法，也使用了OpenMP library线程并行处理。具体如下：

首先进行参数和数据的检查，确保输入输出数据正确且合法。
接着从权重参数 weights_ 中提取卷积核的数量、大小、通道数等相关信息，并对一些参数进行检查和校验。
对 groups_ 参数进行一些校验和检查，确保卷积核数量和输入通道数是组数的整数倍。
接着根据输出特征图的大小（即 output_h 和 output_w 值）计算输入矩阵的列长 col_len，并对其进行校验。
然后，根据Im2Col原理，对每个分组内的卷积核参数提取并预处理成矩阵形式kernel_matrix_arr。
接着，根据Im2Col原理，对每个分组内的输入数据input提前并预处理成矩阵形式input_matrix。
获取或创建输出特征图的 output_tensor ，如果该 output_tensor 不存在，则创建一个新的空 tensor，并更新输出数组 output_tensor。
接着对 output_tensor 的形状进行检查和校验，确保其形状与预期的输出特征图大小相符合。
然后针对每个分组执行以下：将 kernel_matrix_arr 与输入变量 input_matrix 进行矩阵乘法操作得到中间结果 outputs_matrix。
对于每个分组，改变张量的形状，根据是否使用偏置进行指定 bias 值的计算，最终将输出结果保存在 output_tensor 中的相应通道。
最后返回成功标志 InferStatus::kInferSuccess，结束前向传播计算过程。