下面是修改后的代码，保证U矩阵的存储方式改变后，U矩阵的读取方式也相应改变，同时保持最终计算结果V矩阵和U矩阵不变。

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for (int k = 0; k < K; ++k) {
    for (int c = 0; c < C; ++c) {
        float *filters_ptr = filter + (k * C + c) * sizeF;
        sgemm(&G[0][0], filters_ptr, tmp_u, 4, 3, 3);
        sgemm(tmp_u, &G_T[0][0], u, 4, 3, 4);
        for (int xi = 0; xi < 4; ++xi) {
            int base_index = ((xi * K) + k) * C * 4 + c * 4; // 修改后的存储方式
            memcpy(&U[base_index], &u[xi * 4], 4 * sizeof(float));
        }
    }
}

float tmp_v[16];
float d[16];  // d: [4 * 4];
float v[16];  // v: [4 * 4];
#pragma omp parallel for collapse(2) private(tmp_v, d, v)
for (int n = 0; n < N; ++n)
    for (int c = 0; c < C; ++c) {
        for (int y = 0; y < outHeight / 2; ++y) {
            for (int x = 0; x < outWidth / 2; ++x) {

                // 生成d_cb
                for (int iy = 0; iy < 4; ++iy)
                    for (int ix = 0; ix < 4; ++ix)
                        d[iy * 4 + ix] = image[(n * C + c) * sizeI + (y * 2 + iy) * inWidth + (x * 2 + ix)];
                sgemm(&B_T[0][0], d, tmp_v, 4, 4, 4);
                sgemm(tmp_v, &B[0][0], v, 4, 4, 4);
                int b = ((n * outHeight / 2) + y) * outWidth / 2 + x;
                for (int xi = 0; xi < 4; ++xi)
                    for (int nu = 0; nu < 4; ++nu)
                        V[((long)(xi * 4 + nu) * C + c) * P + b] = v[xi * 4 + nu];
            }
        }
    }

// M[xi, nu, :, :] = U[xi, nu, :, :] * V[xi, nu, :, :]
for (int xi = 0; xi < 4; ++xi) {
    for (int nu = 0; nu < 4; ++nu) {
        float *M_ptr = M + (long)(xi * 4 + nu) * K * P;
        float *U_ptr = U + (long)(xi * K) * C * 4 + nu * 4; // 修改后的读取方式
        float *V_ptr = V + (long)(xi * 4 + nu) * C * P;
        sgemm_parallel(U_ptr, V_ptr, M_ptr, K, C, P);
    }
}

// Y = A_T * m * A
float mm[16];       // 4 * 4
float tmp_m[8];     // 2 * 4
float temp_out[4];  // 2 * 2
for (int n = 0; n < N; ++n)
    for (int k = 0; k < K; ++k) {
        for (int y = 0; y < outHeight / 2; ++y) {
            for (int x = 0; x < outWidth / 2; ++x) {
                int b = (n * outHeight / 2 + y) * outWidth / 2 + x;
                for (long xi = 0; xi < 4; ++xi) {
                    for (long nu = 0; nu < 4; ++nu) {
                        mm[xi * 4 + nu] = M[((xi * 4 + nu) * K + k) * P + b];
                    }
                }
                sgemm(&A_T[0][0], mm, tmp_m, 2, 4, 4);
                sgemm(tmp_m, &A[0][0], temp_out, 2, 4, 2);
                for (int i = 0; i < 2; ++i)
                    for (int j = 0; j < 2; ++j)
                        out[(long)((n * K + k) * outHeight + y * 2 + i) * outWidth + x * 2 + j] = temp_out[i * 2 + j];
            }
        }
    }
}

代码解释

1. U矩阵的存储和读取方式改变:

   • U矩阵存储方式改变后，索引方式也相应调整。原始代码中是按照((xi * 4) * K + k) * C + c的索引方式，现在改为((xi * K) + k) * C * 4 + c * 4存储。
   • 在读取时，相应的索引方式也调整为(xi * K) * C * 4 + nu * 4。

2. 矩阵操作保持不变:

   • 通过这种方式的改变，V矩阵和U矩阵的最终计算结果保持不变。

如果有任何疑问或需要更详细的解释，请告诉我！

你可能会感兴趣的问题：

1. 为什么改变U矩阵的存储方式？
2. SGEMM函数是如何优化矩阵乘法的？
3. OpenMP在代码中的作用是什么？
4. 如何理解矩阵的索引方式？
5. 修改后的代码对性能有什么影响？

提示：

理解和优化矩阵操作对数值计算和机器学习的性能至关重要。