convolution_3x3.h 中 conv3x3s1_winograd64_neon5/conv3x3s1_winograd64_neon4 效果不对

[spacegrass]

我试了一下PC/ANDROID两个版本的winograd，发现效果都不对；64位版本。这个有人发现类似问题么？

[cicido]

我发现另一个是pool层结果不对。
pc Mat结果：
tmp h w c: 11,11,28
-0.267136 -0.274775 -0.309783
-0.254186 -0.259913 -0.253850
-0.288264 -0.259913 -0.253850

2.042570 2.042570 1.477021
0.007943 0.166107 0.304524
0.261186 0.134180 0.544117

0.012891 0.014708 0.000303
0.078063 0.106060 0.141780
0.283883 0.287117 0.269038

android结果：
tmp h w c: 11,11,28
-0.267136 -0.274775 -0.309783
-0.254187 -0.259913 -0.253850
-0.288264 -0.259913 -0.253850

0.152344 0.160156 0.542969
0.007943 0.166107 0.304524
0.261186 0.134180 0.544117

0.012891 0.014708 0.000303
0.078063 0.106060 0.141780
0.283883 0.287117 0.269038

从源代码中打印的结果来看，pc端跑的代码与android跑的代码是一样的。android中还用到了汇编代码。

[cicido]

我是逐层打印Mat结果，Conv层结果没有差别。

[nihui]

请提供下 conv pooling 的调用参数 kernel stride pad 等，以及输入blob的w h c

[spacegrass]

bottom_blob: w: 74, h: 102, c: 40, n: 1; cstep: 7548
top_blob: w: 72, h: 100, c: 16, n: 1; cstep: 7200
cnn_kernel: w: 3, h: 3, c: 40, n: 16, cstep: 12
bias: w: 16, h: 1, c: 1, n: 1, cstep: 16

bottom_blob已经做了copy_make_border, pad_w == pad_h == 1

请帮忙分析一下，谢谢~

[nihui]

@spacegrass x86 和 armv7 aarch64 上测试没有问题，检查下你自己做的 padding 是不是有问题

[spacegrass]

问题解决了，没有创建winograd的kernel，谢谢