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BaiXuePrincess
Paddle
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BaiXuePrincess
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PaddlePaddle / Paddle
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64f7516a
编写于
11月 16, 2018
作者:
T
tensor-tang
提交者:
GitHub
11月 16, 2018
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差异文件
fix lrn on mac (#14426)
* rename and fix blas vsqr test=develop * update
上级
8a1eeec5
变更
3
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
3 changed file
with
12 addition
and
10 deletion
+12
-10
paddle/fluid/operators/lrn_op.cc
paddle/fluid/operators/lrn_op.cc
+1
-1
paddle/fluid/operators/math/blas.h
paddle/fluid/operators/math/blas.h
+3
-3
paddle/fluid/operators/math/blas_impl.h
paddle/fluid/operators/math/blas_impl.h
+8
-6
未找到文件。
paddle/fluid/operators/lrn_op.cc
浏览文件 @
64f7516a
...
...
@@ -46,7 +46,7 @@ struct LRNFunctor<platform::CPUDeviceContext, T> {
int
pre_pad
=
(
n
-
1
)
/
2
;
// compute batches one by one
for
(
int
i
=
0
;
i
<
N
;
++
i
)
{
blas
.
VSQ
R
(
fea_size
,
idata
+
i
*
fea_size
,
sdata
+
pre_pad
*
img_size
);
blas
.
VSQ
UARE
(
fea_size
,
idata
+
i
*
fea_size
,
sdata
+
pre_pad
*
img_size
);
// init the first channel of mid
for
(
int
c
=
0
;
c
<
n
;
++
c
)
{
blas
.
AXPY
(
img_size
,
alpha
,
sdata
+
c
*
img_size
,
mdata
+
i
*
fea_size
);
...
...
paddle/fluid/operators/math/blas.h
浏览文件 @
64f7516a
...
...
@@ -153,7 +153,7 @@ class Blas {
void
VEXP
(
int
n
,
const
T
*
x
,
T
*
y
)
const
;
template
<
typename
T
>
void
VSQ
R
(
int
n
,
const
T
*
x
,
T
*
y
)
const
;
void
VSQ
UARE
(
int
n
,
const
T
*
x
,
T
*
y
)
const
;
template
<
typename
T
>
void
VPOW
(
int
n
,
const
T
*
x
,
T
alpha
,
T
*
y
)
const
;
...
...
@@ -245,8 +245,8 @@ class BlasT : private Blas<DeviceContext> {
}
template
<
typename
...
ARGS
>
void
VSQ
R
(
ARGS
...
args
)
const
{
Base
()
->
template
VSQ
R
<
T
>(
args
...);
void
VSQ
UARE
(
ARGS
...
args
)
const
{
Base
()
->
template
VSQ
UARE
<
T
>(
args
...);
}
template
<
typename
...
ARGS
>
...
...
paddle/fluid/operators/math/blas_impl.h
浏览文件 @
64f7516a
...
...
@@ -105,7 +105,7 @@ struct CBlas<float> {
}
template
<
typename
...
ARGS
>
static
void
VSQ
R
(
ARGS
...
args
)
{
static
void
VSQ
UARE
(
ARGS
...
args
)
{
platform
::
dynload
::
vsSqr
(
args
...);
}
...
...
@@ -195,7 +195,7 @@ struct CBlas<double> {
}
template
<
typename
...
ARGS
>
static
void
VSQ
R
(
ARGS
...
args
)
{
static
void
VSQ
UARE
(
ARGS
...
args
)
{
platform
::
dynload
::
vdSqr
(
args
...);
}
...
...
@@ -262,7 +262,9 @@ struct CBlas<platform::float16> {
}
static
void
VMUL
(...)
{
PADDLE_THROW
(
"float16 VMUL not supported on CPU"
);
}
static
void
VEXP
(...)
{
PADDLE_THROW
(
"float16 VEXP not supported on CPU"
);
}
static
void
VSQR
(...)
{
PADDLE_THROW
(
"float16 VSQR not supported on CPU"
);
}
static
void
VSQUARE
(...)
{
PADDLE_THROW
(
"float16 VSQUARE not supported on CPU"
);
}
static
void
VPOW
(...)
{
PADDLE_THROW
(
"float16 VPOW not supported on CPU"
);
}
static
void
DOT
(...)
{
PADDLE_THROW
(
"float16 DOT not supported on CPU"
);
};
static
void
SCAL
(...)
{
PADDLE_THROW
(
"float16 SCAL not supported on CPU"
);
};
...
...
@@ -423,12 +425,12 @@ void Blas<platform::CPUDeviceContext>::VEXP(int n, const T *x, T *y) const {
template
<
>
template
<
typename
T
>
void
Blas
<
platform
::
CPUDeviceContext
>::
VSQ
R
(
int
n
,
const
T
*
x
,
T
*
y
)
const
{
void
Blas
<
platform
::
CPUDeviceContext
>::
VSQ
UARE
(
int
n
,
const
T
*
x
,
T
*
y
)
const
{
#ifdef PADDLE_WITH_MKLML
CBlas
<
T
>::
VSQ
R
(
n
,
x
,
y
);
CBlas
<
T
>::
VSQ
UARE
(
n
,
x
,
y
);
#else
for
(
int
i
=
0
;
i
<
n
;
++
i
)
{
y
[
i
]
=
std
::
sqrt
(
x
[
i
])
;
y
[
i
]
=
x
[
i
]
*
x
[
i
]
;
}
#endif
}
...
...
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