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BaiXuePrincess
Paddle
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BaiXuePrincess
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PaddlePaddle / Paddle
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08cfe27c
编写于
9月 12, 2018
作者:
T
tensor-tang
提交者:
GitHub
9月 12, 2018
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Merge pull request #13352 from tensor-tang/fix/ut/lac
refine lac ut and fix fetch
上级
8cee9f61
8cbb3c07
变更
2
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
2 changed file
with
1 addition
and
29 deletion
+1
-29
paddle/fluid/inference/api/api_impl.cc
paddle/fluid/inference/api/api_impl.cc
+1
-1
paddle/fluid/inference/tests/api/analyzer_lac_tester.cc
paddle/fluid/inference/tests/api/analyzer_lac_tester.cc
+0
-28
未找到文件。
paddle/fluid/inference/api/api_impl.cc
浏览文件 @
08cfe27c
...
...
@@ -262,7 +262,7 @@ void NativePaddlePredictor::GetFetchOne(const framework::LoDTensor &fetch,
if
(
buffer
.
empty
()
||
buffer
.
length
()
<
sizeof
(
T
)
*
data
.
size
())
{
buffer
.
Resize
(
sizeof
(
T
)
*
data
.
size
());
}
std
::
memcpy
(
buffer
.
data
(),
data
.
data
(),
buffer
.
length
());
std
::
memcpy
(
buffer
.
data
(),
data
.
data
(),
sizeof
(
T
)
*
data
.
size
());
// copy LoD
for
(
const
auto
&
level
:
fetch
.
lod
())
{
output
->
lod
.
emplace_back
(
level
);
...
...
paddle/fluid/inference/tests/api/analyzer_lac_tester.cc
浏览文件 @
08cfe27c
...
...
@@ -117,34 +117,6 @@ void GetOneBatch(std::vector<PaddleTensor> *input_slots, DataRecord *data,
input_slots
->
assign
({
input_tensor
});
}
void
BenchAllData
(
const
std
::
string
&
model_path
,
const
std
::
string
&
data_file
,
const
int
batch_size
,
const
int
repeat
)
{
NativeConfig
config
;
config
.
model_dir
=
model_path
;
config
.
use_gpu
=
false
;
config
.
device
=
0
;
config
.
specify_input_name
=
true
;
std
::
vector
<
PaddleTensor
>
input_slots
,
outputs_slots
;
DataRecord
data
(
data_file
,
batch_size
);
auto
predictor
=
CreatePaddlePredictor
<
NativeConfig
,
PaddleEngineKind
::
kNative
>
(
config
);
GetOneBatch
(
&
input_slots
,
&
data
,
batch_size
);
for
(
int
i
=
0
;
i
<
FLAGS_burning
;
i
++
)
{
predictor
->
Run
(
input_slots
,
&
outputs_slots
);
}
Timer
timer
;
double
sum
=
0
;
for
(
int
i
=
0
;
i
<
repeat
;
i
++
)
{
for
(
size_t
bid
=
0
;
bid
<
data
.
batched_datas
.
size
();
++
bid
)
{
GetOneBatch
(
&
input_slots
,
&
data
,
batch_size
);
timer
.
tic
();
predictor
->
Run
(
input_slots
,
&
outputs_slots
);
sum
+=
timer
.
toc
();
}
}
PrintTime
(
batch_size
,
repeat
,
1
,
0
,
sum
/
repeat
);
}
const
int64_t
lac_ref_data
[]
=
{
24
,
25
,
25
,
25
,
38
,
30
,
31
,
14
,
15
,
44
,
24
,
25
,
25
,
25
,
25
,
25
,
44
,
24
,
25
,
25
,
25
,
36
,
42
,
43
,
44
,
14
,
15
,
44
,
14
,
15
,
44
,
14
,
15
,
44
,
38
,
39
,
...
...
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