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BaiXuePrincess
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b0c38568
编写于
11月 07, 2022
作者:
S
Sławomir Siwek
提交者:
GitHub
11月 07, 2022
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差异文件
[PHI] Migrate depthwise_conv2d_grad and conv3d_grad kernels (#47686)
* remove fwd funcs * migrate conv grads
上级
383f1c4f
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2
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Showing
2 changed file
with
70 addition
and
957 deletion
+70
-957
paddle/fluid/operators/mkldnn/conv_mkldnn_op.cc
paddle/fluid/operators/mkldnn/conv_mkldnn_op.cc
+0
-955
paddle/phi/kernels/onednn/conv_grad_kernel.cc
paddle/phi/kernels/onednn/conv_grad_kernel.cc
+70
-2
未找到文件。
paddle/fluid/operators/mkldnn/conv_mkldnn_op.cc
已删除
100644 → 0
浏览文件 @
383f1c4f
此差异已折叠。
点击以展开。
paddle/phi/kernels/onednn/conv_grad_kernel.cc
浏览文件 @
b0c38568
...
...
@@ -13,7 +13,7 @@
// limitations under the License.
#include "paddle/phi/kernels/conv_grad_kernel.h"
#include "paddle/fluid/platform/profiler/event_tracing.h"
#include "paddle/phi/core/kernel_registry.h"
#include "paddle/phi/core/visit_type.h"
#include "paddle/phi/kernels/funcs/data_layout_transform.h"
...
...
@@ -54,7 +54,7 @@ void ConvGradKernel(const Context& dev_ctx,
PADDLE_ENFORCE_EQ
(
dev_ctx
.
GetPlace
().
GetType
(),
AllocationType
::
CPU
,
phi
::
errors
::
PreconditionNotMet
(
"Operator
DNNL
ConvGrad must use CPUPlace"
));
"Operator
oneDNN
ConvGrad must use CPUPlace"
));
const
auto
&
onednn_engine
=
dev_ctx
.
GetEngine
();
const
auto
*
bias
=
...
...
@@ -140,6 +140,11 @@ void ConvGradKernel(const Context& dev_ctx,
diff_weights_memory_p
);
{
paddle
::
platform
::
RecordEvent
record_reorder
(
"int_reorder"
,
paddle
::
platform
::
TracerEventType
::
UserDefined
,
2
,
paddle
::
platform
::
EventRole
::
kUniqueOp
);
reorder_p
->
execute
(
astream
,
*
diff_weights_memory_p
,
*
reorder_dst_memory_p
);
astream
.
wait
();
...
...
@@ -182,6 +187,60 @@ void ConvGradKernel(const Context& dev_ctx,
}));
}
template
<
typename
T
,
typename
Context
>
void
DepthwiseConvGradKernel
(
const
Context
&
dev_ctx
,
const
DenseTensor
&
input
,
const
DenseTensor
&
filter
,
const
DenseTensor
&
out_grad
,
const
std
::
vector
<
int
>&
strides
,
const
std
::
vector
<
int
>&
paddings
,
const
std
::
string
&
padding_algorithm
,
int
groups
,
const
std
::
vector
<
int
>&
dilations
,
const
std
::
string
&
data_format
,
DenseTensor
*
input_grad
,
DenseTensor
*
filter_grad
)
{
ConvGradKernel
<
T
,
Context
>
(
dev_ctx
,
input
,
filter
,
out_grad
,
strides
,
paddings
,
padding_algorithm
,
dilations
,
groups
,
data_format
,
input_grad
,
filter_grad
);
}
template
<
typename
T
,
typename
Context
>
void
Conv3DGradKernel
(
const
Context
&
dev_ctx
,
const
DenseTensor
&
input
,
const
DenseTensor
&
filter
,
const
DenseTensor
&
out_grad
,
const
std
::
vector
<
int
>&
strides
,
const
std
::
vector
<
int
>&
paddings
,
const
std
::
string
&
padding_algorithm
,
int
groups
,
const
std
::
vector
<
int
>&
dilations
,
const
std
::
string
&
data_format
,
DenseTensor
*
input_grad
,
DenseTensor
*
filter_grad
)
{
ConvGradKernel
<
T
,
Context
>
(
dev_ctx
,
input
,
filter
,
out_grad
,
strides
,
paddings
,
padding_algorithm
,
dilations
,
groups
,
data_format
,
input_grad
,
filter_grad
);
}
}
// namespace phi
PD_REGISTER_KERNEL
(
conv2d_grad
,
...
...
@@ -190,3 +249,12 @@ PD_REGISTER_KERNEL(conv2d_grad,
phi
::
ConvGradKernel
,
float
,
phi
::
dtype
::
bfloat16
)
{}
PD_REGISTER_KERNEL
(
depthwise_conv2d_grad
,
OneDNN
,
ONEDNN
,
phi
::
DepthwiseConvGradKernel
,
float
,
phi
::
dtype
::
bfloat16
)
{}
PD_REGISTER_KERNEL
(
conv3d_grad
,
OneDNN
,
ONEDNN
,
phi
::
Conv3DGradKernel
,
float
)
{}
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