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c3527f55
编写于
12月 30, 2019
作者:
Y
Yang Zhang
提交者:
Tao Luo
12月 30, 2019
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Annotate NormOP test to skip grad check (#21894)
上级
fa8bab9c
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内联
并排
Showing
1 changed file
with
5 addition
and
3 deletion
+5
-3
python/paddle/fluid/tests/unittests/test_norm_op.py
python/paddle/fluid/tests/unittests/test_norm_op.py
+5
-3
未找到文件。
python/paddle/fluid/tests/unittests/test_norm_op.py
浏览文件 @
c3527f55
...
@@ -16,7 +16,7 @@ from __future__ import print_function
...
@@ -16,7 +16,7 @@ from __future__ import print_function
import
unittest
import
unittest
import
numpy
as
np
import
numpy
as
np
from
op_test
import
OpTest
from
op_test
import
OpTest
,
skip_check_grad_ci
def
l2_norm
(
x
,
axis
,
epsilon
):
def
l2_norm
(
x
,
axis
,
epsilon
):
...
@@ -63,6 +63,8 @@ class TestNormOp3(TestNormOp):
...
@@ -63,6 +63,8 @@ class TestNormOp3(TestNormOp):
self
.
epsilon
=
1e-8
self
.
epsilon
=
1e-8
@
skip_check_grad_ci
(
reason
=
"'check_grad' on large inputs is too slow, "
+
"however it is desirable to cover the forward pass"
)
class
TestNormOp4
(
TestNormOp
):
class
TestNormOp4
(
TestNormOp
):
def
init_test_case
(
self
):
def
init_test_case
(
self
):
self
.
shape
=
[
128
,
1024
,
14
,
14
]
self
.
shape
=
[
128
,
1024
,
14
,
14
]
...
@@ -70,10 +72,11 @@ class TestNormOp4(TestNormOp):
...
@@ -70,10 +72,11 @@ class TestNormOp4(TestNormOp):
self
.
epsilon
=
1e-8
self
.
epsilon
=
1e-8
def
test_check_grad
(
self
):
def
test_check_grad
(
self
):
# since the gradient check is very slow in large shape, so skip check_grad
pass
pass
@
skip_check_grad_ci
(
reason
=
"'check_grad' on large inputs is too slow, "
+
"however it is desirable to cover the forward pass"
)
class
TestNormOp5
(
TestNormOp
):
class
TestNormOp5
(
TestNormOp
):
def
init_test_case
(
self
):
def
init_test_case
(
self
):
self
.
shape
=
[
2048
,
2048
]
self
.
shape
=
[
2048
,
2048
]
...
@@ -81,7 +84,6 @@ class TestNormOp5(TestNormOp):
...
@@ -81,7 +84,6 @@ class TestNormOp5(TestNormOp):
self
.
epsilon
=
1e-8
self
.
epsilon
=
1e-8
def
test_check_grad
(
self
):
def
test_check_grad
(
self
):
# since the gradient check is very slow in large shape, so skip check_grad
pass
pass
...
...
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