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fa613206
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5月 25, 2018
作者:
C
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+10
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paddle/fluid/framework/data_device_transform.cc
paddle/fluid/framework/data_device_transform.cc
+10
-4
未找到文件。
paddle/fluid/framework/data_device_transform.cc
浏览文件 @
fa613206
...
@@ -37,11 +37,17 @@ void TransDataDevice(const Tensor& in, const platform::Place& dst_place,
...
@@ -37,11 +37,17 @@ void TransDataDevice(const Tensor& in, const platform::Place& dst_place,
<<
" dst_place: "
<<
dst_place
;
<<
" dst_place: "
<<
dst_place
;
auto
*
dev_ctx
=
GetDeviceContext
(
in
.
place
(),
dst_place
);
auto
*
dev_ctx
=
GetDeviceContext
(
in
.
place
(),
dst_place
);
// FIXME(zcd): TransDataDevice is used to transform data from GPU to CPU and
// the enforced checkings have been done in GetDeviceContext, so the
// `dev_ctx->Wait()` is necessary. But `dev_ctx->Wait()` will make the program
// slow, especially when the number of elements is little, for example,
// the elements of learning rate are one and it's CPU side.
// One solution is to use a CUDA kernel to complete the copy operation when
// the transforming is from CPU to GPU and the number of elements is little.
// But the embarrassment is that this solution this solution makes training
// slower.
TensorCopy
(
in
,
dst_place
,
*
dev_ctx
,
out
);
TensorCopy
(
in
,
dst_place
,
*
dev_ctx
,
out
);
dev_ctx
->
Wait
();
if
(
in
.
place
().
which
()
!=
dst_place
.
which
())
{
dev_ctx
->
Wait
();
}
}
}
}
// namespace framework
}
// namespace framework
...
...
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