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BaiXuePrincess
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PaddlePaddle / Paddle
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ea83f898
编写于
11月 25, 2022
作者:
W
wanghuancoder
提交者:
GitHub
11月 25, 2022
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操作
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电子邮件补丁
差异文件
fix embedding_bug (#48318)
上级
00b3b4bd
变更
2
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
2 changed file
with
7 addition
and
2 deletion
+7
-2
paddle/phi/api/lib/api_custom_impl.cc
paddle/phi/api/lib/api_custom_impl.cc
+6
-2
paddle/phi/api/yaml/legacy_backward.yaml
paddle/phi/api/yaml/legacy_backward.yaml
+1
-0
未找到文件。
paddle/phi/api/lib/api_custom_impl.cc
浏览文件 @
ea83f898
...
...
@@ -179,8 +179,6 @@ void embedding_grad_impl(const Tensor& x,
VLOG
(
6
)
<<
"embedding_grad API kernel key: ["
<<
kernel_key
.
backend
()
<<
", "
<<
kernel_key
.
layout
()
<<
", "
<<
kernel_data_type
<<
"]"
;
auto
*
dev_ctx
=
GetDeviceContextByBackend
(
kernel_key
.
backend
());
if
(
phi
::
DenseTensor
::
classof
(
weight
.
impl
().
get
()))
{
std
::
string
kernel_name
=
sparse
?
"embedding_sparse_grad"
:
"embedding_grad"
;
...
...
@@ -191,6 +189,9 @@ void embedding_grad_impl(const Tensor& x,
const
auto
&
kernel
=
kernel_result
.
kernel
;
VLOG
(
6
)
<<
kernel_name
<<
" API kernel: "
<<
kernel
;
auto
*
dev_ctx
=
GetDeviceContextByBackend
(
kernel_result
.
has_fallback_cpu
?
Backend
::
CPU
:
kernel_key
.
backend
());
auto
input_x
=
PrepareData
(
x
,
kernel
.
InputAt
(
0
),
{});
auto
input_weight
=
PrepareData
(
weight
,
kernel
.
InputAt
(
1
),
{});
auto
input_out_grad
=
PrepareData
(
out_grad
,
kernel
.
InputAt
(
2
),
{});
...
...
@@ -243,6 +244,9 @@ void embedding_grad_impl(const Tensor& x,
const
auto
&
kernel
=
kernel_result
.
kernel
;
VLOG
(
6
)
<<
kernel_name
<<
" API kernel: "
<<
kernel
;
auto
*
dev_ctx
=
GetDeviceContextByBackend
(
kernel_result
.
has_fallback_cpu
?
Backend
::
CPU
:
kernel_key
.
backend
());
auto
input_x
=
PrepareData
(
x
,
kernel
.
InputAt
(
0
),
{});
auto
input_weight
=
TensorToSelectedRows
(
weight
);
auto
input_out_grad
=
PrepareData
(
out_grad
,
kernel
.
InputAt
(
2
),
{});
...
...
paddle/phi/api/yaml/legacy_backward.yaml
浏览文件 @
ea83f898
...
...
@@ -476,6 +476,7 @@
args
:
(Tensor x, Tensor weight, Tensor out_grad, int64_t padding_idx=-1, bool sparse=false)
output
:
Tensor(weight_grad)
invoke
:
embedding_grad_impl(x, weight, out_grad, padding_idx, sparse, weight_grad)
no_need_buffer
:
weight
-
backward_op
:
expand_as_grad
forward
:
expand_as (Tensor x, Tensor y, int[] target_shape) -> Tensor(out)
...
...
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