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https://no5-aaron-wu.github.io/2021/11/22/AI-Algorithm-8-ConvTiledInMnn/
前言 一般卷积，主要针对CPU后端，基于/source/backend/cpu/compute/ConvolutionTiledExecutor.cpp源码展开。 以下面的数据输入为例，由于kernelX != kernelY，因此Strassen和Winograd均不适用。 input: 1 x 8 x 224 x 224，C4 Pack格式为: 1 x 2 x 224 x 224 (x 4)
https://no5-aaron-wu.github.io/2021/11/22/AI-Algorithm-8-ConvTiledInMnn/
前言 一般卷积，主要针对CPU后端，基于/source/backend/cpu/compute/ConvolutionTiledExecutor.cpp源码展开。 以下面的数据输入为例，由于kernelX != kernelY，因此Strassen和Winograd均不适用。 input: 1 x 8 x 224 x 224，C4 Pack格式为: 1 x 2 x 224 x 224 (x 4)