2x10x10 Tensor 与 10x2x3x3 Kernel 卷积运算的乘法次数分析

根据卷积操作的定义，每个输出元素都需要进行一次乘法操作，然后将结果相加。假设输入的tensor为A，kernel为B，输出的tensor为C。\r\n\r\n对于忽略边界影响的情况，输出的tensor C的大小为(2, 10, 10)，每个元素需要进行一次乘法操作，因此需要进行2 x 10 x 10 = 200次乘法操作。\r\n\r\n对于可以横竖分解的情况，我们可以将3×3的kernel进行分解，分解为一个2x3的kernel和一个2x3的kernel。对应的输出tensor C也可以分解为两个2x10x10的tensor，分别与两个kernel进行卷积操作。每个tensor中的每个元素需要进行一次乘法操作，因此每个tensor需要进行2 x 10 x 10 = 200次乘法操作。因此总共需要进行200 x 2 = 400次乘法操作。