1 前言
MNN 模型模型转换结束后进行 optimizeNet 的第一项即为 turnInnerProduct2Convolution，抛开各种复杂的优化考虑，单是 减少了概念的维护 一点就已经很让人心动了。
日常开发中，可能大家都感到过 Inner Procuct、MatMul、BLAS、Concolution 等操作存在那么些相似性，但究竟哪里相似，哪里不同，或许没有去仔细地分析过。一方面因为多维操作的分析想象的确比较烧脑；另一方面没有需求啊，推理用就好了，模型用就好了，跑崩了官方提issue啊，找前向框架开发解决啊！
这不失为一个不错的思路。然而，抛开某些紧急场景下我们要自己实现一些模型操作转换设计，又或要实现一些模型操作优化…… 作为一个AI时代的新青年，难道我们不该有一些“AI工程师的好奇心”，培养下 “AI工程师的自我修养” 嘛！
追根究底 是件很有趣的事情， 同事 也是 作为积累 在很多紧急的关键时刻能 “救命”的东西。那么马上开始，让我们一起来看看 类似卷积的相关操作的相互变换 吧。
2 变换
2.1 回忆 - 卷积的关键参数
我们先来回忆一下卷积的相关参数
2.1.1 输入Input
input_width : 输入宽，如图设为10
input_height : 输入高，如图设为10
input_channel : 输入维度，如图设为3
input_padX : 水平方向加边 - 本文不讨论，设为0
input_padY : 垂直方向加边 - 本文不讨论，设为0
input_padMode : 加边模式 - 本文不讨论
input_group_number : 输入分组 - 暂不讨论，设为 1
2.1.2 卷积核Kernal
kernal_width : 卷积核宽，如图设为3
kernel_height : 卷积核高，如图设为3
kernal_dilateX : 水平方向膨胀 - 本文不讨论，设为1
kernal_dilateY : 垂直方向膨胀 - 本文不讨论，设为1
kernal_number = input_channel * output_channel，举例的计算结果为 3 x 4 = 12
(output_channel 的说明在 2.1.5 部分）
2.1.3 偏置Bias
bias_number = output_channel，举例的计算结果为 4
(output_channel 的说明在 2.1.5 部分）
2.1.4 其他配置（步长Stride）
strideX : 水平方向步长 - 本文不讨论，设为1
strideY : 垂直方向步长 - 本文不讨论，设为1
2.1.5 输出Output
output_width : (input_width + input_padX * 2 - ((kernal_width - 1) * kernal_dilateX + 1)) / strideX + 1，按上面的设置计算，为8
output_height : (input_height + input_padY * 2 - ((kernal_height - 1) * kernal_dilateY + 1)) / strideY + 1，按上面的设置计算，为8
output_channel : 输出维度，如图设为4
2.1.6 卷积操作示例
按照上面示例的配置，我们得到一份卷积运算，如下图：
2.2 Convolution的基础参数变换
我们首先关注如下5个配置的修改变化：
input_channel 输入维度（或输入特征）数量
output_channel 输出维度（或输出特征）数量
kernal_width 卷积核宽度
kernel_height 卷积核高度
group 卷积分组数量
应该蛮直观的吧，相信大家稍微不熟悉的应该只有分组卷积 （Group Convolution） 了吧。
金哥和你一起学模型压缩——结构篇（1）
这篇文章中对分组卷积略有介绍，可以适当参考。
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2.3 Convolution <--> Inner Product
让我们渐入佳境，看看Convolution与Inner Product的转换关系。
Convolution 使用 1x1 的 kernal，再将输入 size 变为 1x1 就退化成了 Inner Product！
有些神奇对不对，更精彩的还在后面~
2.4 Convolution（Inner Product）<-> MatMul
Inner Product 退化为一个矩阵乘法很简单，Inner Product 可以看做是一个特殊的 Convolution，所以 MatMul 也可以看做一个特殊的 Convolution。
但细心的小伙伴会发现我们举例的 MatMul 的左矩阵是 1 x 3 的，如果换证一个 2 x 3 的正常矩阵？……貌似转换就不太顺利了……
别急，我们先来了解下 BLAS。
2.5 BLAS
BLAS 即 Basic Linear Algebra Subprograms，即 基础线性代数子程序。
我们比较常见的 GEMM，即广义矩阵乘法就是 BLAS 的一种高级形式。
会到我们 2.4节 遗留的问题，有没有发现 11号 的 GEMM 变换 MatMul 很容易呢？
马上来看看 BLAS & Convolution 的相互变换
2.6 Convolution（InnerProduct） <-> BLAS
我们以退化为 Inner Product 的 Convolution 为例来描述 Convolution & BLAS 之间的关联
GEMM 可以看做一个 每组kernal都完全相同 的分组卷积！
所以转模型的时候想将一个 GEMM 转化为 Convolution 的话，是要 牺牲一些存储空间 咯。
我们可以理解为分组卷积的变种
2.7 总结
把我们 2.1 ~ 2.6 描述的变换整合到一张图
还是有点复杂的，不过针对 有不同操作转换硬需求 的小伙伴，相信这张图能为整理思路节约不少的时间！
3 后记
然而，Convolution 的变换场景还不止如此，比如当 Group Convolution 的 Input Channel、Output Channel、Group Number 相等时，就变成了一个 DepthWise Convolution ！
有机会我们再慢慢研究讨论咯~