Lrn ================= 执行局部响应归一化 (Local Response Normalization)。 .. math:: \text{output}_{i,j} = \text{input}_{i,j} \times \left( \text{bias} + \alpha \sum_{k=\max(0, j-d)}^{\min(C-1, j+d)} (\text{input}_{i,k})^2 \right)^{-\beta} 其中,i 遍历每个 out_size 维度,j 表示当前通道,d 是 depth_radius,C 是总通道数 channel, :math:\alpha 和 :math:\beta 是缩放因子。 输入: - **input** - 输入张量数据地址,其逻辑布局为 (out_size, channel)。 - **out_size** - 空间/批处理维度的乘积 (例如 N*H*W)。 - **channel** - 通道数 (C)。 - **depth_radius** - 归一化窗口的半径。总的窗口大小为 2 * depth_radius + 1。 - **alpha** - 缩放因子 :math:\alpha。 - **beta** - 指数 :math:\beta。 - **bias** - 偏置项。 - **core_mask** - 核掩码(仅共享存储版本需要)。 输出: - **Output** - 计算结果地址。 支持平台: ``FT78NE`` ``MT7004`` .. note:: - FT78NE 支持fp32 - MT7004 支持fp16, fp32 **共享存储版本:** .. c:function:: void hp_lrn_s(half* input, half* output, int out_size, int channel, int depth_radius, float alpha, float beta, float bias, int core_mask) .. c:function:: void fp_lrn_s(float* input, float* output, int out_size, int channel, int depth_radius, float alpha, float beta, float bias, int core_mask) **C调用示例:** .. code-block:: c :linenos: :emphasize-lines: 14 //FT78NE示例 #include #include // 假设头文件名为 lrn.h int main(int argc, char* argv[]) { float *input = (float *)0xA0000000; //input在DDR空间 float *output = (float *)0xC0000000; int out_size = 256; // 例如 N*H*W int channel = 96; int depth_radius = 5; float alpha = 0.0001f; float beta = 0.75f; float bias = 1.0f; int core_mask = 0xff; fp_lrn_s(input, output, out_size, channel, depth_radius, alpha, beta, bias, core_mask); return 0; } **私有存储版本:** .. c:function:: void hp_lrn_p(half* input, half* output, int out_size, int channel, int depth_radius, float alpha, float beta, float bias) .. c:function:: void fp_lrn_p(float* input, float* output, int out_size, int channel, int depth_radius, float alpha, float beta, float bias) **C调用示例:** .. code-block:: c :linenos: :emphasize-lines: 13 //FT78NE示例 #include #include // 假设头文件名为 lrn.h int main(int argc, char* argv[]) { float *input = (float *)0x10000000; //input在L2空间 float *output = (float *)0x10010000; int out_size = 256; // 例如 N*H*W int channel = 96; int depth_radius = 5; float alpha = 0.0001f; float beta = 0.75f; float bias = 1.0f; fp_lrn_p(input, output, out_size, channel, depth_radius, alpha, beta, bias); return 0; }