在 ArrayFire 中将向量分量与数组相乘

Question

尝试将向量分量与数组相乘（逐元素乘法或广播）时出现错误。文档显示 * 的这种重载情况应该没问题：

AFAPI array operator* (const float &lhs, const array &rhs)
Multiplies two arrays or an array and a value. (const array&, const array&)

但根据下面的错误信息，也许 vect(0) 需要进一步展平或缩小以使尺寸一致？

错误表述清楚：

Invalid dimension for argument 1 Expected: ldims == rides

代码如下：

#include <arrayfire.h>

int main(int argc, char *argv[])
{
    int device = argc > 1 ? atoi(argv[1]) : 0;
    af::setDevice(device);
    af::info();

    int n = 3;
    int N = 5;

    // Create the arrays:
    af::array matrix = af::constant(0,n,n,f32); // 3 x 3 float array of zeros
    af::array vect = af::seq(1,N); // A col vector of floats: {1.0, ... ,5.0}

    // Show the arrays:
    af_print(matrix);
    af_print(vect);

    // Print a single component of the vector:
    af_print(vect(0));

    // This line produces the error (see below):
    af_print(vect(0) * matrix); // Why doesn't this work?

    // But somthing like this is fine:
    af_print(1.0 * matrix);

    return 0;
}

生成输出：

ArrayFire v3.3.2
ATI Radeon HD 6750M

matrix
[3 3 1 1]
0.0000 0.0000 0.0000
0.0000 0.0000 0.0000
0.0000 0.0000 0.0000

vect
[5 1 1 1]
1.0000
2.0000
3.0000
4.0000
5.0000

vect(0)
[1 1 1 1]
1.0000

矩阵 = [3 3 1 1] 和 vect(0) = [1 1 1 1] 的 af_print() 的 dims() 输出让我怀疑，但我不确定如何进一步展平。人们会认为这个例子是使用 ArrayFire API.

的一种常见方式

抛出的错误异常为：

libc++abi.dylib: terminating with uncaught exception of type af::exception: ArrayFire Exception (Invalid input size:203): In function getOutDims In file src/backend/ArrayInfo.cpp:173
Invalid dimension for argument 1 Expected: ldims == rides
In function af::array af::operator*(const af::array &, const af::array &)

添加一个用例来阐明： 在实践中，我通过对 coeff(k) *（3 维数组 Z 的 2 维切片）求和来构建最终数组：

for (int j = 0; j<indx.dims(0); ++j)
  final += coeff(indx(j)) * Z(af::span,af::span,indx(j));

我会考虑使用 gfor，但最初只是想获得正确的数字输出。另请注意，向量：index 是预定义的，例如 index = {1, 2, 4, 7, ...} 并且元素不一定按顺序排列；这允许选择特定术语。

Answer 1

ArrayFire 不会隐式执行 vector array-scalar array 元素操作（你说的情况是失败的）。仅 vector array-value 隐式支持。要完成您正在做的事情，您将需要使用 tile() 函数，如下所示。

af_print(tile(vect(0), matrix.dims()) * matrix);

由于要平铺的维度为 1，因此平铺将用作 JIT 函数。这里没有使用额外的内存。整个计算在单个内核中完成。因此也没有性能受到影响。

Answer 2

自从上次回答以来 OP 添加了一个用例，这就是您在 arrayfire 中编写完全矢量化版本的方式。

array coeffs = moddims(coeff(indx), 1, 1, coeff.elements());
array final = sum(Z(span, span, indx) * tile(coeffs, Z.dims(0), Z.dims(1)), 2);

在 ArrayFire 中将向量分量与数组相乘

Multiplying a vector component with an array in ArrayFire

arrayfire

代码如下：