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BaiXuePrincess
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PaddlePaddle / Paddle
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7b679631
编写于
9月 06, 2017
作者:
Q
QI JUN
提交者:
GitHub
9月 06, 2017
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Merge pull request #3919 from QiJune/fix_clang_build_error
fix clang build and run error
上级
50870a62
1e419d9e
变更
1
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内联
并排
Showing
1 changed file
with
9 addition
and
6 deletion
+9
-6
paddle/operators/cos_sim_op.h
paddle/operators/cos_sim_op.h
+9
-6
未找到文件。
paddle/operators/cos_sim_op.h
浏览文件 @
7b679631
...
...
@@ -23,6 +23,9 @@ using Tensor = framework::Tensor;
template
<
typename
T
,
int
MajorType
=
Eigen
::
RowMajor
,
typename
IndexType
=
Eigen
::
DenseIndex
>
using
EigenMatrix
=
framework
::
EigenMatrix
<
T
,
MajorType
,
IndexType
>
;
template
<
typename
T
,
int
MajorType
=
Eigen
::
RowMajor
,
typename
IndexType
=
Eigen
::
DenseIndex
>
using
EigenVector
=
framework
::
EigenVector
<
T
,
MajorType
,
IndexType
>
;
template
<
typename
Place
,
typename
T
>
class
CosSimKernel
:
public
framework
::
OpKernel
{
...
...
@@ -43,14 +46,14 @@ class CosSimKernel : public framework::OpKernel {
auto
new_dims
=
framework
::
make_ddim
({
dims
[
0
],
size
/
dims
[
0
]});
auto
x
=
EigenMatrix
<
T
>::
From
(
*
input_x
,
new_dims
);
auto
y
=
EigenMatrix
<
T
>::
From
(
*
input_y
,
new_dims
);
auto
z
=
Eigen
Matrix
<
T
>::
From
(
*
output_z
);
auto
x_norm
=
Eigen
Matrix
<
T
>::
From
(
*
output_x_norm
);
auto
y_norm
=
Eigen
Matrix
<
T
>::
From
(
*
output_y_norm
);
auto
z
=
Eigen
Vector
<
T
>::
Flatten
(
*
output_z
);
auto
x_norm
=
Eigen
Vector
<
T
>::
Flatten
(
*
output_x_norm
);
auto
y_norm
=
Eigen
Vector
<
T
>::
Flatten
(
*
output_y_norm
);
auto
place
=
context
.
GetEigenDevice
<
Place
>
();
auto
xy
=
(
x
*
y
).
sum
(
Eigen
::
array
<
int
,
1
>
({
1
}));
x_norm
.
device
(
place
)
=
x
.
square
().
sum
(
Eigen
::
array
<
int
,
1
>
({
1
})).
sqrt
();
y_norm
.
device
(
place
)
=
y
.
square
().
sum
(
Eigen
::
array
<
int
,
1
>
({
1
})).
sqrt
();
auto
xy
=
(
x
*
y
).
sum
(
Eigen
::
array
<
int
,
1
>
({
{
1
}
}));
x_norm
.
device
(
place
)
=
x
.
square
().
sum
(
Eigen
::
array
<
int
,
1
>
({
{
1
}
})).
sqrt
();
y_norm
.
device
(
place
)
=
y
.
square
().
sum
(
Eigen
::
array
<
int
,
1
>
({
{
1
}
})).
sqrt
();
z
.
device
(
place
)
=
xy
/
x_norm
/
y_norm
;
}
};
...
...
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