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773f2f73
编写于
1月 18, 2018
作者:
F
fengjiayi
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51985aa2
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2 changed file
with
4 addition
and
3 deletion
+4
-3
python/paddle/v2/fluid/clip.py
python/paddle/v2/fluid/clip.py
+3
-2
python/paddle/v2/fluid/layers/ops.py
python/paddle/v2/fluid/layers/ops.py
+1
-1
未找到文件。
python/paddle/v2/fluid/clip.py
浏览文件 @
773f2f73
...
@@ -138,8 +138,7 @@ class GradientClipByGlobalNorm(BaseGradientClipAttr):
...
@@ -138,8 +138,7 @@ class GradientClipByGlobalNorm(BaseGradientClipAttr):
cls
=
self
.
__class__
cls
=
self
.
__class__
cls
.
check_init
()
cls
.
check_init
()
local_norm_var
=
layers
.
reduce_sum
(
local_norm_var
=
layers
.
reduce_sum
(
input
=
layers
.
pow
(
x
=
grad
,
factor
=
2.0
))
x
=
layers
.
pow
(
x
=
grad
,
factor
=
2
),
reduce_all
=
True
)
layers
.
sums
(
layers
.
sums
(
input
=
[
local_norm_var
,
cls
.
global_norm_var
],
input
=
[
local_norm_var
,
cls
.
global_norm_var
],
out
=
[
cls
.
global_norm_var
])
out
=
[
cls
.
global_norm_var
])
...
@@ -154,6 +153,8 @@ class GradientClipByGlobalNorm(BaseGradientClipAttr):
...
@@ -154,6 +153,8 @@ class GradientClipByGlobalNorm(BaseGradientClipAttr):
x
=
cls
.
clip_norm_var
,
x
=
cls
.
clip_norm_var
,
y
=
layers
.
elementwise_max
(
y
=
layers
.
elementwise_max
(
x
=
cls
.
clip_norm_var
,
y
=
cls
.
global_norm_var
))
x
=
cls
.
clip_norm_var
,
y
=
cls
.
global_norm_var
))
assert
cls
.
scale_var
.
shape
==
(
1L
,
)
new_grad
=
layers
.
elementwise_mul
(
x
=
grad
,
y
=
cls
.
scale_var
)
new_grad
=
layers
.
elementwise_mul
(
x
=
grad
,
y
=
cls
.
scale_var
)
return
param
,
new_grad
return
param
,
new_grad
...
...
python/paddle/v2/fluid/layers/ops.py
浏览文件 @
773f2f73
...
@@ -48,7 +48,7 @@ __all__ = [
...
@@ -48,7 +48,7 @@ __all__ = [
'mean'
,
'mul'
,
'reshape'
,
'scale'
,
'transpose'
,
'mean'
,
'mul'
,
'reshape'
,
'scale'
,
'transpose'
,
'sigmoid_cross_entropy_with_logits'
,
'elementwise_add'
,
'elementwise_div'
,
'sigmoid_cross_entropy_with_logits'
,
'elementwise_add'
,
'elementwise_div'
,
'elementwise_sub'
,
'elementwise_mul'
,
'elementwise_max'
,
'elementwise_min'
,
'elementwise_sub'
,
'elementwise_mul'
,
'elementwise_max'
,
'elementwise_min'
,
'clip'
,
'clip_by_norm'
,
'sequence_softmax'
,
'reduce_sum'
'clip'
,
'clip_by_norm'
,
'sequence_softmax'
]
+
__activations__
]
+
__activations__
for
_OP
in
set
(
__all__
):
for
_OP
in
set
(
__all__
):
...
...
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