简介
gemmlowp 是一个由 Google 开发的轻量级矩阵乘法库，在移动端运行效率高，可用于优化深度学习等场景。
本教程将详细介绍如何在前端项目中使用 gemmlowp。
安装
在项目中通过 npm 安装 gemmlowp：
npm install gemmlowp
使用
引入 gemmlowp：
const gemmLowp = require('gemmlowp');gemmlowp 提供了 MatrixMap 和 OutputTransform 两个类，用于解决矩阵运算和输出。
矩阵运算
首先，我们需要通过 MatrixMap 创建矩阵映射，这里假设我们有两个矩阵 A 和 B，都是由整数构成的二维数组。
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rowMajor 参数用于指定数组中一行数据的存储顺序，如果为 true 表示数据按照行优先存储，否则按列优先存储。
接下来，我们创建运算结果矩阵映射：
const resultRowSize = A.length; const resultColSize = B[0].length; const matrixMapC = new gemmLowp.MatrixMap(null, cRowMajor, resultRowSize, resultColSize);
然后，我们可以利用 MatrixMap 实例的 multiply 方法计算结果：
gemmLowp.multiply(matrixMapA, matrixMapB, matrixMapC);
最后，可以通过 matrixMapC.matrix() 方法获取运算结果矩阵。
输出转换
在运算之后，需要将计算结果转化为可用的格式。
gemmlowp 提供了 OutputTransform 类，用于将矩阵运算的结果从 uint8_t 格式转换到浮点数、整数等格式。
const outputTransform = new gemmLowp.OutputTransform({ bias: 0, scale: 1/256.0 });
const floatArray = outputTransform(Float32Array, matrixMapC.matrix());OutputTransform 构造函数接收一个配置项，配置项中 scale 用于对运算结果矩阵的每个元素进行缩放，一般情况下需要将 scale 设置为 1/256.0。
示例代码
完整示例代码如下：
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总结
本教程以 gemmlowp 为例，介绍了如何使用 npm 包进行矩阵运算和输出转换。这项技术在前端机器学习和深度学习领域有重要作用，值得深入研究。
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