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6b2a5221
编写于
7月 10, 2020
作者:
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mindspore-ci-bot
提交者:
Gitee
7月 10, 2020
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!2975 Add MixedPrecisionCast for KeywordArg
Merge pull request !2975 from Kang/add_AbstractKeywordArg
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d1e7b977
e12255ad
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Showing
2 changed file
with
35 addition
and
0 deletion
+35
-0
mindspore/ccsrc/pipeline/static_analysis/prim.cc
mindspore/ccsrc/pipeline/static_analysis/prim.cc
+7
-0
tests/ut/python/model/test_mix_precision.py
tests/ut/python/model/test_mix_precision.py
+28
-0
未找到文件。
mindspore/ccsrc/pipeline/static_analysis/prim.cc
浏览文件 @
6b2a5221
...
...
@@ -321,6 +321,13 @@ AnfNodePtr MixedPrecisionCastHelper(AnfNodePtr source_node, AbstractBasePtr node
}
target_node
=
func_graph
->
NewCNode
({
NewValueNode
(
prim
::
kPrimMakeDict
),
func_graph
->
NewCNode
(
dict_key_nodes
),
func_graph
->
NewCNode
(
dict_value_nodes
)});
}
else
if
(
node_type
->
isa
<
AbstractKeywordArg
>
())
{
auto
x
=
node_type
->
cast
<
AbstractKeywordArgPtr
>
();
std
::
string
kwarg_key
=
x
->
get_key
();
AnfNodePtr
kwarg_value_node
=
func_graph
->
NewCNode
({
NewValueNode
(
prim
::
kPrimExtractKeywordArg
),
NewValueNode
(
kwarg_key
),
source_node
});
AnfNodePtr
node
=
MixedPrecisionCastHelper
(
kwarg_value_node
,
x
->
get_arg
(),
target_type
,
func_graph
);
target_node
=
func_graph
->
NewCNode
({
NewValueNode
(
prim
::
kPrimMakeKeywordArg
),
NewValueNode
(
kwarg_key
),
node
});
}
return
target_node
;
}
...
...
tests/ut/python/model/test_mix_precision.py
浏览文件 @
6b2a5221
...
...
@@ -219,3 +219,31 @@ def test_dict_cast():
y
=
Tensor
(
np
.
array
([
4
,
5.5
,
6.5
]),
mstype
.
float32
)
net
=
FirstNet
()
net
(
x
,
y
)
def
test_kwarg_cast
():
class
FirstNet
(
nn
.
Cell
):
def
__init__
(
self
):
super
(
FirstNet
,
self
).
__init__
()
self
.
net
=
SecondNet
().
add_flags_recursive
(
fp16
=
True
)
self
.
add
=
P
.
TensorAdd
()
def
construct
(
self
,
tensor_a
,
tensor_b
):
tensor_c
=
self
.
add
(
tensor_a
,
tensor_b
)
dictionary
=
{
"key"
:
tensor_a
}
result
=
self
.
net
(
key1
=
tensor_c
,
key2
=
dictionary
)
return
result
class
SecondNet
(
nn
.
Cell
):
def
__init__
(
self
):
super
(
SecondNet
,
self
).
__init__
()
self
.
add
=
P
.
TensorAdd
()
def
construct
(
self
,
key1
=
1
,
key2
=
2
):
tensor_d
=
self
.
add
(
key1
,
key2
[
"key"
])
return
tensor_d
x
=
Tensor
(
np
.
array
([
1
,
2.5
,
3.5
]),
mstype
.
float32
)
y
=
Tensor
(
np
.
array
([
4
,
5.5
,
6.5
]),
mstype
.
float32
)
net
=
FirstNet
()
net
(
x
,
y
)
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