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BaiXuePrincess
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PaddlePaddle / Paddle
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548f2be4
编写于
3月 10, 2022
作者:
Z
zmxdream
提交者:
GitHub
3月 10, 2022
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差异文件
[GPUPS]instag cuda kernel (#40377)
* update. test=develop * fix. test=develop * fix. test=develop
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5ae85131
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2
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内联
并排
Showing
2 changed file
with
674 addition
and
4 deletion
+674
-4
paddle/fluid/operators/filter_by_instag_op.cu
paddle/fluid/operators/filter_by_instag_op.cu
+655
-0
paddle/fluid/operators/filter_by_instag_op.h
paddle/fluid/operators/filter_by_instag_op.h
+19
-4
未找到文件。
paddle/fluid/operators/filter_by_instag_op.cu
0 → 100644
浏览文件 @
548f2be4
此差异已折叠。
点击以展开。
paddle/fluid/operators/filter_by_instag_op.h
浏览文件 @
548f2be4
...
...
@@ -61,7 +61,20 @@ class FilterByInstagKernel : public framework::OpKernel<T> {
// expected auto = const int64_t
auto
*
x2_data
=
x2
->
data
<
int64_t
>
();
// e.g get [0, 1, 2, 3, ...]
size_t
x2_lods_size
=
x2
->
dims
()[
0
];
// size_t x2_lods_size = x2->dims()[0];
// size_t instag_num_per_ins = x2->dims()[1];
Vector
<
size_t
>
x2_lods
(
1
,
0
);
if
(
x2
->
lod
().
size
()
!=
0
)
{
// lod_level = 1
x2_lods
=
x2
->
lod
()[
0
];
}
else
{
// lod_level = 0
const
size_t
x2_lods_size
=
x2
->
dims
()[
0
];
const
size_t
instag_num_per_ins
=
x2
->
dims
()[
1
];
for
(
size_t
i
=
0
;
i
<
x2_lods_size
;
i
++
)
{
x2_lods
.
push_back
(
x2_lods
.
back
()
+
instag_num_per_ins
);
}
}
Vector
<
size_t
>
x1_lods
(
1
,
0
);
if
(
!
is_x1_lod
)
{
for
(
int
i
=
0
;
i
<
x1
->
dims
()[
0
];
i
++
)
{
...
...
@@ -79,8 +92,8 @@ class FilterByInstagKernel : public framework::OpKernel<T> {
}
std
::
unordered_map
<
int64_t
,
int64_t
>
mmap_aux
;
Vector
<
size_t
>
out_lods
(
1
,
0
);
for
(
size_t
i
=
0
;
i
<
x2_lods
_size
;
i
++
)
{
for
(
size_t
j
=
i
;
j
<
i
+
1
;
j
++
)
{
for
(
size_t
i
=
0
;
i
<
x2_lods
.
size
()
-
1
;
i
++
)
{
for
(
size_t
j
=
x2_lods
[
i
];
j
<
x2_lods
[
i
+
1
]
;
j
++
)
{
if
(
filter_tag
.
find
(
x2_data
[
j
])
!=
filter_tag
.
end
())
{
size_t
batch_len
=
x1_lods
[
i
+
1
]
-
x1_lods
[
i
];
mmap_aux
[
out_lods
.
back
()]
=
x1_lods
[
i
];
...
...
@@ -165,8 +178,10 @@ class FilterByInstagKernel : public framework::OpKernel<T> {
out_data
[
oi
]
=
(
int32_t
)
out_val_if_empty
;
}
else
if
(
std
::
is_same
<
T
,
int64_t
>::
value
)
{
out_data
[
oi
]
=
(
int64_t
)
out_val_if_empty
;
}
else
{
}
else
if
(
std
::
is_same
<
T
,
double
>::
value
)
{
out_data
[
oi
]
=
static_cast
<
double
>
(
out_val_if_empty
);
}
else
{
out_data
[
oi
]
=
static_cast
<
float
>
(
out_val_if_empty
);
}
}
loss_weight_data
[
0
]
=
0
;
...
...
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