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133bac2b
编写于
10月 24, 2018
作者:
M
minqiyang
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Accelerate embedding op grad
test=develop
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c26f2b21
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Showing
1 changed file
with
8 addition
and
18 deletion
+8
-18
paddle/fluid/operators/lookup_table_op.h
paddle/fluid/operators/lookup_table_op.h
+8
-18
未找到文件。
paddle/fluid/operators/lookup_table_op.h
浏览文件 @
133bac2b
...
...
@@ -68,6 +68,7 @@ class LookupTableKernel : public framework::OpKernel<T> {
const
auto
*
table
=
table_t
.
value
().
data
<
T
>
();
auto
*
output
=
output_t
->
mutable_data
<
T
>
(
context
.
GetPlace
());
auto
blas
=
math
::
GetBlas
<
platform
::
CPUDeviceContext
,
T
>
(
context
);
for
(
int64_t
i
=
0
;
i
<
ids_numel
;
++
i
)
{
if
(
padding_idx
!=
kNoPadding
&&
ids
[
i
]
==
padding_idx
)
{
memset
(
output
+
i
*
row_width
,
0
,
row_width
*
sizeof
(
T
));
...
...
@@ -75,8 +76,8 @@ class LookupTableKernel : public framework::OpKernel<T> {
PADDLE_ENFORCE_GE
(
ids
[
i
],
0
);
auto
id_index
=
table_t
.
Index
(
ids
[
i
]);
PADDLE_ENFORCE_GE
(
id_index
,
0
,
"the input key should be exists."
);
memcpy
(
output
+
i
*
row_width
,
table
+
id_index
*
row_width
,
row_width
*
sizeof
(
T
)
);
blas
.
VCOPY
(
row_width
,
table
+
id_index
*
row_width
,
output
+
i
*
row_width
);
}
}
}
...
...
@@ -111,27 +112,16 @@ class LookupTableGradKernel : public framework::OpKernel<T> {
auto
*
ids_data
=
ids
->
data
<
int64_t
>
();
int64_t
ids_num
=
ids
->
numel
();
framework
::
V
ector
<
int64_t
>
new_rows
;
std
::
v
ector
<
int64_t
>
new_rows
;
new_rows
.
reserve
(
ids_num
);
for
(
int64_t
i
=
0
;
i
<
ids_num
;
i
++
)
{
new_rows
.
push_back
(
ids_data
[
i
]);
}
std
::
memcpy
(
new_rows
.
data
(),
ids_data
,
ids_num
*
sizeof
(
int64_t
));
d_table
->
set_rows
(
new_rows
);
auto
*
d_table_value
=
d_table
->
mutable_value
();
d_table_value
->
Resize
({
ids_num
,
table_dim
[
1
]});
d_table_value
->
mutable_data
<
T
>
(
context
.
GetPlace
());
d_table
->
set_height
(
table_dim
[
0
]);
auto
*
d_output_data
=
d_output
->
data
<
T
>
();
auto
*
d_table_data
=
d_table_value
->
data
<
T
>
();
auto
d_output_dims
=
d_output
->
dims
();
PADDLE_ENFORCE_EQ
(
d_table_value
->
dims
(),
framework
::
flatten_to_2d
(
d_output_dims
,
d_output_dims
.
size
()
-
1
));
memcpy
(
d_table_data
,
d_output_data
,
sizeof
(
T
)
*
d_output
->
numel
());
// memory optimization will NOT reuse Tensor with SelectedRows
// so we could just share the tensor here directly.
d_table_value
->
ShareDataWith
(
*
d_output
);
}
else
{
auto
*
ids
=
context
.
Input
<
LoDTensor
>
(
"Ids"
);
auto
*
d_output
=
context
.
Input
<
LoDTensor
>
(
framework
::
GradVarName
(
"Out"
));
...
...
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