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8fd1b6ad
编写于
10月 13, 2021
作者:
G
Guoxia Wang
提交者:
GitHub
10月 13, 2021
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差异文件
fix BatchNorm for fp16 (#36376)
* fix BatchNorm for fp16
上级
d7064f04
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内联
并排
Showing
1 changed file
with
15 addition
and
3 deletion
+15
-3
python/paddle/nn/layer/norm.py
python/paddle/nn/layer/norm.py
+15
-3
未找到文件。
python/paddle/nn/layer/norm.py
浏览文件 @
8fd1b6ad
...
...
@@ -564,19 +564,25 @@ class _BatchNormBase(Layer):
self
.
_use_global_stats
=
use_global_stats
if
get_default_dtype
()
==
'float16'
:
set_default_dtype
(
'float32'
)
self
.
_dtype
=
'float32'
else
:
self
.
_dtype
=
get_default_dtype
()
param_shape
=
[
num_features
]
# create parameter
if
weight_attr
==
False
:
self
.
weight
=
self
.
create_parameter
(
attr
=
None
,
shape
=
param_shape
,
default_initializer
=
Constant
(
1.0
))
attr
=
None
,
shape
=
param_shape
,
dtype
=
self
.
_dtype
,
default_initializer
=
Constant
(
1.0
))
self
.
weight
.
stop_gradient
=
True
else
:
self
.
weight
=
self
.
create_parameter
(
attr
=
self
.
_weight_attr
,
shape
=
param_shape
,
dtype
=
self
.
_dtype
,
default_initializer
=
Constant
(
1.0
))
self
.
weight
.
stop_gradient
=
self
.
_weight_attr
!=
None
and
self
.
_weight_attr
.
learning_rate
==
0.
...
...
@@ -584,12 +590,16 @@ class _BatchNormBase(Layer):
self
.
bias
=
self
.
create_parameter
(
attr
=
None
,
shape
=
param_shape
,
dtype
=
self
.
_dtype
,
default_initializer
=
Constant
(
0.0
),
is_bias
=
True
)
self
.
bias
.
stop_gradient
=
True
else
:
self
.
bias
=
self
.
create_parameter
(
attr
=
self
.
_bias_attr
,
shape
=
param_shape
,
is_bias
=
True
)
attr
=
self
.
_bias_attr
,
shape
=
param_shape
,
dtype
=
self
.
_dtype
,
is_bias
=
True
)
self
.
bias
.
stop_gradient
=
self
.
_bias_attr
!=
None
and
self
.
_bias_attr
.
learning_rate
==
0.
moving_mean_name
=
None
...
...
@@ -600,6 +610,7 @@ class _BatchNormBase(Layer):
moving_variance_name
=
name
+
"_variance"
self
.
_mean
=
self
.
create_parameter
(
dtype
=
self
.
_dtype
,
attr
=
ParamAttr
(
name
=
moving_mean_name
,
initializer
=
Constant
(
0.0
),
...
...
@@ -609,6 +620,7 @@ class _BatchNormBase(Layer):
self
.
_mean
.
stop_gradient
=
True
self
.
_variance
=
self
.
create_parameter
(
dtype
=
self
.
_dtype
,
attr
=
ParamAttr
(
name
=
moving_variance_name
,
initializer
=
Constant
(
1.0
),
...
...
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