我使用TensorFLow的C++版本和已经建立“TensorFlow为Android”成功使用以下命令 “巴泽勒建立-c选择// tensorflow /示例/机器人：tensorflow_demo”作为https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/android#bazelTensorFlow卷积码优化
描述我试图优化卷积码。以下是面临的问题：
- 无法找到卷积码的确切位置。 我能够调试代码，直到下面的功能在
“回归选择（ 电导率（）， kernel.reshape（kernel_dims） .contract（输入 .extract_image_patches（ kernelRows，kernelCols，row_stride， col_stride， row_in_stride，col_in_stride，padding_type） .reshape（pre_contract_dims） contract_dims） .reshape（post_contract_dims） 输入 .extract_image_patches（kernelRows，kernelCols，row_stride，col_stride， row_in_stride，col_in_s tride，padding_type） .reshape（pre_contract_dims） .contract（kernel.reshape（kernel_dims），contract_dims） .reshape（post_contract_dims））;”
我有与上述有关的函数几个问题。
1.1上面的函数真的进行卷积？如果是这样的代码？
1.2收缩（合同函数）一样的卷积？如果卷积和收缩都相同，为什么对输入和内核矩阵执行合约操作？
1.3哪里是函数的定义 - 选择，重塑，合同，提取图像补丁等？
2.Unable来提取输入和内核矩阵。这个数据（矩阵）是在参照同一页在上述链路
2.1我已经发现一个线路码“克恩（内核）的; “在上述页面的第946行。我可以知道上述功能的位置定义吗？
2.2我无法从相应的4d张量（输入和内核）中提取输入和内核矩阵作为浮点数组，因为我想尝试使用并行处理来优化卷积代码。我找不到任何方法将Tensor 4D的张量矩阵转换为数组。
请帮我在回答上述问题