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b8ff0972
编写于
11月 12, 2018
作者:
J
JiabinYang
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test=develop
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2 changed file
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0 addition
and
10 deletion
+0
-10
paddle/fluid/operators/hierarchical_sigmoid_op.h
paddle/fluid/operators/hierarchical_sigmoid_op.h
+0
-8
python/paddle/fluid/tests/unittests/test_hsigmoid_op.py
python/paddle/fluid/tests/unittests/test_hsigmoid_op.py
+0
-2
未找到文件。
paddle/fluid/operators/hierarchical_sigmoid_op.h
浏览文件 @
b8ff0972
...
...
@@ -86,7 +86,6 @@ class HierarchicalSigmoidOpKernel : public framework::OpKernel<T> {
trans
(
ctx
.
template
device_context
<
DeviceContext
>(),
pre_out_data
,
pre_out_data
+
pre_out
->
numel
(),
pre_out_data
,
ClipFunctor
<
T
>
(
static_cast
<
T
>
(
-
40.0
),
static_cast
<
T
>
(
40.0
)));
pre_out_mat
=
-
1
*
pre_out_mat
;
bit_code
->
Sum
(
*
pre_out
,
out
,
static_cast
<
T
>
(
-
1
));
// use softrelu to calculate cross entropy
pre_out_mat
.
device
(
place
)
=
(
static_cast
<
T
>
(
1.0
)
+
pre_out_mat
.
exp
()).
log
();
...
...
@@ -162,16 +161,9 @@ class HierarchicalSigmoidGradOpKernel : public framework::OpKernel<T> {
bias_grad
->
mutable_data
<
T
>
(
ctx
.
GetPlace
());
zero
(
dev_ctx
,
bias_grad
,
static_cast
<
T
>
(
0.0
));
bit_code
->
AddGrad
(
pre_out_grad
,
bias_grad
);
auto
bias_grad_mat
=
EigenMatrix
<
T
>::
From
(
*
bias_grad
);
bias_grad_mat
=
-
1
*
bias_grad_mat
;
}
bit_code
->
MulGradWeight
(
pre_out_grad
,
w_grad
,
*
in
);
bit_code
->
MulGradError
(
pre_out_grad
,
*
w
,
in_grad
);
auto
w_grad_mat
=
EigenMatrix
<
T
>::
From
(
*
w_grad
);
auto
in_grad_mat
=
EigenMatrix
<
T
>::
From
(
*
in_grad
);
w_grad_mat
=
-
1
*
w_grad_mat
;
in_grad_mat
=
-
1
*
in_grad_mat
;
}
};
...
...
python/paddle/fluid/tests/unittests/test_hsigmoid_op.py
浏览文件 @
b8ff0972
...
...
@@ -88,7 +88,6 @@ def hsigmoid(x, w, label, bias, num_classes):
# clip[-40.0, 40.0]
pre_output
=
np
.
clip
(
pre_output
,
-
40.0
,
40.0
)
# out(i, 0) = \sum_j bit(i, j) * preout(i, j)
pre_output
=
-
1
*
pre_output
for
i
in
range
(
batch_size
):
code_table
=
CodeTable
(
num_classes
,
label
[
i
])
length
=
code_table
.
get_length
()
...
...
@@ -126,7 +125,6 @@ def hsigmoidWithCustomTree(x, w, ptable, pcode, label, bias, num_classes):
pre_output
[
i
][
j
]
+=
np
.
dot
(
w
[
idx
],
x
[
i
])
# clip[-40.0, 40.0]
pre_output
=
np
.
clip
(
pre_output
,
-
40.0
,
40.0
)
pre_output
=
-
1
*
pre_output
# out(i, 0) = \sum_j bit(i, j) * preout(i, j)
for
i
in
range
(
batch_size
):
code_table
=
CodeTableWithCustomTree
(
ptable
,
pcode
,
i
)
...
...
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