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046349dd
编写于
2月 21, 2017
作者:
L
Liang Zhao
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Fix definition of hl_matrix_classification_error in hl_matrix_stub.h
上级
8fded24c
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Showing
2 changed file
with
22 addition
and
9 deletion
+22
-9
paddle/cuda/include/stub/hl_matrix_stub.h
paddle/cuda/include/stub/hl_matrix_stub.h
+10
-2
paddle/math/tests/test_matrixCompare.cpp
paddle/math/tests/test_matrixCompare.cpp
+12
-7
未找到文件。
paddle/cuda/include/stub/hl_matrix_stub.h
浏览文件 @
046349dd
...
...
@@ -35,8 +35,16 @@ inline void hl_sequence_softmax_forward(real* A_d,
inline
void
hl_matrix_softmax_derivative
(
real
*
grad_d
,
real
*
output_d
,
real
*
sftmaxSum_d
,
int
dimM
,
int
dimN
)
{}
inline
void
hl_matrix_classification_error
(
real
*
A_d
,
int
*
B_d
,
real
*
C_d
,
int
dimM
,
int
dimN
)
{}
inline
void
hl_matrix_classification_error
(
real
*
topVal
,
int
ldv
,
int
*
topIds
,
real
*
src
,
int
lds
,
int
dim
,
int
topkSize
,
int
numSamples
,
int
*
label
,
real
*
recResult
)
{}
inline
void
hl_matrix_cross_entropy
(
real
*
A_d
,
real
*
C_d
,
int
*
label_d
,
int
dimM
,
int
dimN
)
{}
...
...
paddle/math/tests/test_matrixCompare.cpp
浏览文件 @
046349dd
...
...
@@ -764,7 +764,7 @@ TEST(Matrix, paramReluBackwardDiff) {
}
}
void
testClassificationError
(
int
numSamples
,
int
dim
)
{
void
testClassificationError
(
int
numSamples
,
int
dim
,
int
topkSize
)
{
MatrixPtr
cpuError
=
std
::
make_shared
<
CpuMatrix
>
(
numSamples
,
1
);
MatrixPtr
gpuError
=
std
::
make_shared
<
GpuMatrix
>
(
numSamples
,
1
);
MatrixPtr
cpuOutput
=
std
::
make_shared
<
CpuMatrix
>
(
numSamples
,
dim
);
...
...
@@ -777,17 +777,22 @@ void testClassificationError(int numSamples, int dim) {
gpuOutput
->
copyFrom
(
*
cpuOutput
);
gpuLabel
->
copyFrom
(
*
cpuLabel
);
cpuError
->
classificationError
(
*
cpuOutput
,
*
cpuLabel
);
gpuError
->
classificationError
(
*
gpuOutput
,
*
gpuLabel
);
cpuError
->
classificationError
(
*
cpuOutput
,
*
cpuLabel
,
topkSize
);
gpuError
->
classificationError
(
*
gpuOutput
,
*
gpuLabel
,
topkSize
);
TensorCheckEqual
(
*
cpuError
,
*
gpuError
);
}
TEST
(
Matrix
,
classificationError
)
{
for
(
auto
numSamples
:
{
1
,
10
,
100
,
1000
,
70000
})
{
for
(
auto
dim
:
{
1
,
10
,
100
,
1000
})
{
VLOG
(
3
)
<<
" numSamples="
<<
numSamples
<<
" dim="
<<
dim
;
testClassificationError
(
numSamples
,
dim
);
for
(
auto
numSamples
:
{
1
,
5
,
31
,
90
,
150
,
300
})
{
for
(
auto
dim
:
{
1
,
5
,
8
,
10
,
15
,
64
,
80
,
120
,
256
,
300
,
1280
,
5120
,
50000
})
{
for
(
auto
topkSize
:
{
1
,
5
,
10
,
20
,
40
,
(
int
)
rand
()
%
dim
+
1
})
{
if
(
topkSize
>
dim
)
continue
;
VLOG
(
3
)
<<
" sample= "
<<
numSamples
<<
" topkSize= "
<<
topkSize
<<
" dim= "
<<
dim
;
testClassificationError
(
numSamples
,
dim
,
topkSize
);
}
}
}
}
...
...
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