【canny 源码分析】【秋名丹源码】【python实用源码教程】conv函数 源码_conv()函数
1.conv���� Դ��
2.matlab中conv是函数函数什么函数?
3.conv是什么函数，怎么用？
4.MATLAB中的源码conv函数是什么？
5.3d稀疏卷积——spconv源码剖析（三）
6.conv函数是做什么用的？
conv���� Դ��
>> P1=[1 8 0 0 -];P2=[0 0 2 -1 3];
A=conv(P1,P2);
y=poly2sym(A)
y =
2*x^6+x^5+2*x^4+3*x^3-*x^2+*x-
请é纳.:-D
matlab中conv是什么函数?
conv（）函数是用于计算向量的卷积和多项式乘法。使用说明：
（1）w = conv(u,函数函数v) convolves
vectors u and v. Algebraically,
convolution is the same operation as multiplying the polynomials whose
coefficients are the elements of u and v.
（2）w = conv(...,'shape') returns
a subsection of the convolution, as specified by the shape parameter:
full
Returns the full convolution (default).
same
Returns the central part of the convolution of the same
size as u.
valid
Returns only those parts of the convolution
that are computed without the zero-padded edges. Using this option, length(w) is max(length(u)-max(0,length(v)-1),0).
注：matlab函数可用help和doc查询用法。
如help conv，源码doc conv。函数函数
扩展资料：
1) 高效的源码canny 源码分析数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的函数函数数学运算分析中解脱出来；
2) 具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的源码可视化；
3) 友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握；
4) 功能丰富的函数函数应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ，源码为用户提供了大量方便实用的函数函数处理工具。
参考资料：
conv是源码什么函数，怎么用？
conv（向量卷积运算）
所谓两个向量卷积，函数函数说白了就是源码多项式乘法。
比如:p=[1 2 3],函数函数q=[1 1]是两个向量，p和q的秋名丹源码卷积如下：
把p的元素作为一个多项式的系数，多项式按升幂（或降幂）排列，比如就按升幂吧，写出对应的多项式：1+2x+3x^2;同样的，把q的元素也作为多项式的系数按升幂排列，写出对应的多项式：1+x。
卷积就是“两个多项式相乘取系数”。
（1+2x+3x^2）×（1+x）=1+3x+5x^2+3x^3
所以p和q卷积的结果就是[1 3 5 3]。
记住，当确定是用升幂或是降幂排列后，下面也都要按这个方式排列，否则结果是不对的。
你也可以用matlab试试
p=[1 2 3]
q=[1 1]
conv(p,q)
看看和计算的结果是否相同。
希望对您有所帮助
MATLAB中的conv函数是什么？
conv（）函数是用于计算向量的卷积和多项式乘法。使用说明：
w=conv（u，v）
u，python实用源码教程v为向量，其长度可以不相同。
实例1：多项式乘法，（s^2+2s+2）（s+4）（s+1）
w=conv（[1,2,2]，conv（[1,4]，[1,1]））
w =1 7 8
P=poly2str(w,'s')
P =s^4 + 7 s^3 + s^2 + s + 8
扩展资料：
注意：在MATLAB中，可以用函数y=conv(x,h)计算卷积。
y=conv(x,h)是用来实现卷级的，对x序列和h序列进行卷积，输出的结果个数等于x的长度与h的长度之和减去1。
卷积公式：z(n)=x(n)*y(n)= ∫x(m)y(n-m)dm.
程序：以下两个程序的结果一样
（1）h = [3 2 1 -2 1 0 -4 0 3]; % impulse response
x = [1 -2 3 -4 3 2 1]; % input sequence
y = conv(h,x);
n = 0:;
subplot(2,1,1);
stem(n,y);
xlabel('Time index n'); ylabel('Amplitude');
title('Output Obtained by Convolution'); grid;
（2）x1 = [x zeros(1,8)];
y1 = filter(h,1,x1);
subplot(2,1,2);
stem(n,y1);
xlabel('Time index n'); ylabel('Amplitude');
title('Output Generated by Filtering'); grid;
参考资料：
3d稀疏卷积——spconv源码剖析（三）
构建Rulebook
下面看ops.get_indice_pairs，位于：spconv/ops.py
构建Rulebook由ops.get_indice_pairs接口完成
get_indice_pairs函数具体实现：
主要就是完成了一些参数的校验和预处理。首先，对于3d普通稀疏卷积，根据输入shape大小，小小追书源码kernel size，stride等参数计算出输出输出shape，子流行稀疏卷积就不必计算了，输出shape和输入shape一样大小
准备好参数之后就进入最核心的get_indice_pairs函数。因为spconv通过torch.ops.load_library加载.so文件注册,所以这里通torch.ops.spconv.get_indice_pairs这种方式来调用该函数。
算子注册：在src/spconv/all.cc文件中通过Pytorch提供的OP Register(算子注册的方式)对底层c++ api进行了注册，可以python接口形式调用c++算子
同C++ extension方式一样，OP Register也是Pytorch提供的一种底层扩展算子注册的方式。注册的算子可以通过 torch.xxx或者 tensor.xxx的方式进行调用，该方式同样与pytorch源码解耦，增加和修改算子不需要重新编译pytorch源码。用该方式注册一个新的算子，流程非常简单：先编写C++相关的算子实现，然后通过pytorch底层的注册接口（torch::RegisterOperators），将该算子注册即可。django4 源码
构建Rulebook实际通过python接口get_indice_pairs调用src/spconv/spconv_ops.cc文件种的getIndicePairs函数
代码位于：src/spconv/spconv_ops.cc
分析getIndicePairs直接将重心锁定在GPU逻辑部分，并且子流行3d稀疏卷积和正常3d稀疏卷积分开讨论，优先子流行3d稀疏卷积。
代码中最重要的3个变量分别为：indicePairs，indiceNum和gridOut，其建立过程如下：
indicePairs代表了稀疏卷积输入输出的映射规则，即Input Hash Table 和 Output Hash Table。这里分配理论最大的内存，它的shape为{ 2,kernelVolume,numAct}，2表示输入和输出两个方向，kernelVolume为卷积核的volume size。例如一个3x3x3的卷积核，其volume size就是(3*3*3)。numAct表示输入有效(active)特征的数量。indiceNum用于保存卷积核每一个位置上的总的计算的次数，indiceNum对应中的count
代码中关于gpu建立rulebook调用create_submconv_indice_pair_cuda函数来完成，下面具体分析下create_submconv_indice_pair_cuda函数
子流线稀疏卷积
子流线稀疏卷积是调用create_submconv_indice_pair_cuda函数来构建rulebook
在create_submconv_indice_pair_cuda大可不必深究以下动态分发机制的运行原理。
直接将重心锁定在核函数：
prepareSubMGridKernel核函数中grid_size和block_size实则都是用的整形变量。其中block_size为tv::cuda::CUDA_NUM_THREADS,在include/tensorview/cuda_utils.h文件中定义，大小为。而grid_size大小通过tv::cuda::getBlocks(numActIn)计算得到,其中numActIn表示有效(active)输入数据的数量。
prepareSubMGridKernel作用：建立输出张量坐标(通过index表示)到输出序号之间的一张哈希表
见：include/spconv/indice.cu.h
这里计算index换了一种模板加递归的写法，看起来比较复杂而已。令：new_indicesIn = indicesIn.data()，可以推导得出index为：
ArrayIndexRowMajor位于include/tensorview/tensorview.h，其递归调用写法如下：
接着看核函数getSubMIndicePairsKernel3：
位于：include/spconv/indice.cu.h
看：
上述写法类似我们函数中常见的循环的写法，具体可以查看include/tensorview/kernel_utils.h
NumILP按默认值等于1的话，其stride也是gridDim.x*blockDim.x。索引最大值要小于该线程块的线程上限索引blockDim.x * gridDim.x，功能与下面代码类似：
参考： blog.csdn.net/ChuiGeDaQ...
conv函数是做什么用的？
conv（）函数是用于计算向量的卷积和多项式乘法。
使用说明：
w=conv（u，v）
u，v为向量，其长度可以不相同。
实例1：多项式乘法，（s^2+2s+2）（s+4）（s+1）
w=conv（[1,2,2]，conv（[1,4]，[1,1]））
w =
1 7 8
P=poly2str(w,'s')
P =
s^4 + 7 s^3 + s^2 + s + 8
实例2：向量的卷积，长度为m的向量序列u和长度为n的向量序列v的卷积，
w（k）=Σu(j)v(k+1-j)
式中，w向量序列的长度为（m+n-1）,当m=n时，有
w(1) = u(1)*v(1)
w(2) = u(1)*v(2)+u(2)*v(1)
w(3) = u(1)*v(3)+u(2)*v(2)+u(3)*v(1)
...
w(n) = u(1)*v(n)+u(2)*v(n-1)+ ... +u(n)*v(1)
...
w(2*n-1) = u(n)*v(n)
conv是什么函数
conv函数用于执行向量卷积运算。在数学中，向量卷积运算可以简单理解为多项式乘法。例如，考虑两个向量p=[1 2 3]和q=[1 1]。通过将p的元素作为系数，我们得到升幂排列的多项式：1+2x+3x^2。同理，q的元素作为系数按升幂排列，得到对应的多项式：1+x。卷积运算就是将这两个多项式相乘并提取系数的过程。
具体计算如下：(1+2x+3x^2)×(1+x)=1+3x+5x^2+3x^3。因此，p和q的卷积结果为[1 3 5 3]。值得注意的是，当决定前一个序列按升幂或降幂排列后，后一个序列也必须遵循相同方式排列，否则计算结果会不准确。
举例：令p=[1 2 3]，q=[1 1]。使用conv函数计算它们的卷积：p = [1 2 3]; q=[1 1]; conv(p,q) 输出结果为：ans = [1 3 5 3]。
conv()函数是什么意思？
conv（）函数是用于计算向量的卷积和多项式乘法。使用说明：
w=conv（u，v）
u，v为向量，其长度可以不相同。
实例1：多项式乘法，（s^2+2s+2）（s+4）（s+1）
w=conv（[1,2,2]，conv（[1,4]，[1,1]））
w =1 7 8
P=poly2str(w,'s')
P =s^4 + 7 s^3 + s^2 + s + 8
扩展资料：
MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
参考资料：