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BaiXuePrincess
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BaiXuePrincess
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PaddlePaddle / Paddle
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提交
cccba68c
编写于
8月 17, 2022
作者:
W
wanghuancoder
提交者:
GitHub
8月 17, 2022
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操作
浏览文件
下载
电子邮件补丁
差异文件
[Eager]fix_stop_gradient (#45154)
* fix_stop_gradient
上级
cc12d27f
变更
4
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
4 changed file
with
3 addition
and
9 deletion
+3
-9
paddle/fluid/eager/autograd_meta.h
paddle/fluid/eager/autograd_meta.h
+0
-6
paddle/fluid/eager/tests/task_tests/eager_utils_test.cc
paddle/fluid/eager/tests/task_tests/eager_utils_test.cc
+1
-1
paddle/fluid/eager/utils.h
paddle/fluid/eager/utils.h
+1
-1
paddle/fluid/pybind/eager_py_layer.cc
paddle/fluid/pybind/eager_py_layer.cc
+1
-1
未找到文件。
paddle/fluid/eager/autograd_meta.h
浏览文件 @
cccba68c
...
...
@@ -123,12 +123,6 @@ class AutogradMeta : public AbstractAutogradMeta {
stop_gradient_
=
static_cast
<
int
>
(
stop_gradient
);
}
void
WeakSetStopGradient
(
bool
stop_gradient
)
{
if
(
stop_gradient_
==
-
1
)
{
stop_gradient_
=
static_cast
<
int
>
(
stop_gradient
);
}
}
bool
Persistable
()
const
{
return
persistable_
;
}
void
SetPersistable
(
bool
persistable
)
{
persistable_
=
persistable
;
}
...
...
paddle/fluid/eager/tests/task_tests/eager_utils_test.cc
浏览文件 @
cccba68c
...
...
@@ -163,7 +163,7 @@ TEST(EagerUtils, PassStopGradient) {
auto_grad1
.
get
(),
auto_grad2
.
get
(),
auto_grad3
.
get
());
CHECK
(
auto_grad0
->
StopGradient
()
==
fals
e
);
CHECK
(
auto_grad0
->
StopGradient
()
==
tru
e
);
CHECK
(
auto_grad1
->
StopGradient
()
==
true
);
CHECK
(
auto_grad2
->
StopGradient
()
==
true
);
CHECK
(
auto_grad3
->
StopGradient
()
==
true
);
...
...
paddle/fluid/eager/utils.h
浏览文件 @
cccba68c
...
...
@@ -77,7 +77,7 @@ class PassStopGradientIter : public IterHelper<AutogradMeta*> {
VLOG
(
2
)
<<
"Tensor is NULL"
;
return
;
}
element
->
Weak
SetStopGradient
(
stop_gradient_
);
element
->
SetStopGradient
(
stop_gradient_
);
}
bool
stop_gradient_
=
true
;
...
...
paddle/fluid/pybind/eager_py_layer.cc
浏览文件 @
cccba68c
...
...
@@ -315,7 +315,7 @@ PyObject* pylayer_method_apply(PyObject* cls,
non_differentiable
.
end
())
{
outputs_autograd_meta
[
i
][
j
]
->
SetStopGradient
(
true
);
}
else
{
outputs_autograd_meta
[
i
][
j
]
->
Weak
SetStopGradient
(
false
);
outputs_autograd_meta
[
i
][
j
]
->
SetStopGradient
(
false
);
}
}
}
...
...
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