binary conv arm中input bit-packing像素顺序问题

[yanghaojin]

Thanks for the great work！ 在看了代码后，我发现bolt的实现中可能存在一些问题，但也不是很确定，想请教一下： 比如这里：convolution_xnor_A55 中 transformFromHalf本质上是对input tensor做了bit-packing，但潜在的问题是它是按照row-wise的顺序的方式对整个input tensor进行像素访问。而通常实现binary 矩阵乘法时，需要先做im2col，将input变成patches，每一个patch包含和weight filter大小一样的子矩阵，然后再对每一个patch中的像素进行bit-packing。这里可以看到问题了，在bolt的实现中input tensor的bit-packing是不是做早了？packing到一起的像素并不属于卷积时的相同的patch？希望得到您的答复，谢谢！

[yuxianzhi]

你好，我们的bit packing是把输入channel维度的8个拼成一个byte，不是width或height，这个是不影响卷积滑窗的。不知道这样是不是能回答你的问题？

[yanghaojin]

感谢回复！我总结一下bolt实现的过程，麻烦您给指正：

• activation input(NCHW, fp16) -> (N_C/8_H_W_c8, fp16)-> bit-packing using transformFromHalf to (N_C/8_H_W_c8) / 8, bint8, -> further steps in convolution_xnor_A55

• weight (NCHW, fp32) -> bit-packing via model converter function ws_datatype_converter_bnn, (NCHW)/8, U8 -> weight transform to layout N/16_C/8_HW_n16_c8 using convolution_transform_filter_bnn; 这个转换后的权重将会用来在如convolution_xnor_A55 中进行计算。

• 请问我以上的解读是否有错误？另外请问卷积输出Tensor 的format是fp16_NCHW还是N_C/8_HW_c8？

目前我使用（-1，1）模拟二值化训练生成的模型，它的输出和bolt 暂时无法对齐，我想弄清楚，哪里可能出现了问题？感谢你们的帮助！

[yuxianzhi]

input: (N_C/8_H_W_c8) / 8, bint8 weight: N/16_C/8_HW_n16_c8 output: N_C/8_HW_c8

目前我使用（-1，1）模拟二值化训练生成的模型，它的输出和bolt 暂时无法对齐，我想弄清楚，哪里可能出现了问题？感谢你们的帮助！ 是不是卷积需要padding，padding的值是什么？这个有影响，可以先比较一下没有padding的卷积层结果。

[yanghaojin]

是不是卷积需要padding，padding的值是什么？这个有影响，可以先比较一下没有padding的卷积层结果。 我测试专门去掉了padding。请问bolt中的unit test是否建立过使用（-1，1）做参数以及用乘加计算模拟二值化计算的对齐测试？谢谢

[yuxianzhi]

compute/tensor/tests/test_convolution_bnn.cpp，可以看一下是否对你有帮助

[lixcli]

input: (N_C/8_H_W_c8) / 8, bint8 weight: N/16_C/8_HW_n16_c8 output: N_C/8_HW_c8

目前我使用（-1，1）模拟二值化训练生成的模型，它的输出和bolt 暂时无法对齐，我想弄清楚，哪里可能出现了问题？感谢你们的帮助！ 是不是卷积需要padding，padding的值是什么？这个有影响，可以先比较一下没有padding的卷积层结果。

padding这里我看bolt源码默认是pad 0，我没看完完整的代码，但是我猜底层计算二值卷积的时候是把-1当作0，然后使用xnor和popcount等位运算实现的二值卷积，这样的话padding就需要特殊处理，可以选择pad +1或者-1，不pad的话会二值输出结果就会不一致。我这边实验发现pad -1效果比较好。我猜作者用来测试的bnn模型应该没有这个特殊处理？