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e0395a53
编写于
8月 14, 2017
作者:
D
dongzhihong
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"remove unused commented code"
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632b320e
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内联
并排
Showing
2 changed file
with
0 addition
and
28 deletion
+0
-28
paddle/operators/mul_op.cc
paddle/operators/mul_op.cc
+0
-4
paddle/operators/mul_op.h
paddle/operators/mul_op.h
+0
-24
未找到文件。
paddle/operators/mul_op.cc
浏览文件 @
e0395a53
...
...
@@ -62,10 +62,6 @@ class MulOpGrad : public framework::OperatorWithKernel {
protected:
void
InferShape
(
const
framework
::
InferShapeContext
&
ctx
)
const
override
{
// PADDLE_ENFORCE_EQ(ctx.InputSize(), 3UL,
// "Input of MulOpGrad should be 3, X, Y, Out@GRAD");
// PADDLE_ENFORCE_EQ(ctx.OutputSize(), 2UL,
// "Output of MulOpGrad should be 2, X@GRAD, Y@GRAD");
PADDLE_ENFORCE_NOT_NULL
(
ctx
.
InputVar
(
"X"
),
"Input(X) should not be null"
);
PADDLE_ENFORCE_NOT_NULL
(
ctx
.
InputVar
(
"Y"
),
"Input(Y) should not be null"
);
PADDLE_ENFORCE_NOT_NULL
(
ctx
.
InputVar
(
framework
::
GradVarName
(
"Out"
)),
...
...
paddle/operators/mul_op.h
浏览文件 @
e0395a53
...
...
@@ -31,8 +31,6 @@ template <typename Place, typename T>
class
MulKernel
:
public
framework
::
OpKernel
{
public:
void
Compute
(
const
framework
::
ExecutionContext
&
context
)
const
override
{
// Eigen::array<Eigen::IndexPair<Eigen::DenseIndex>, 1> dim_pair = {
// {Eigen::IndexPair<Eigen::DenseIndex>(1, 0)}};
auto
*
X
=
context
.
Input
<
Tensor
>
(
"X"
);
auto
*
Y
=
context
.
Input
<
Tensor
>
(
"Y"
);
auto
*
Z
=
context
.
Output
<
Tensor
>
(
"Out"
);
...
...
@@ -40,13 +38,6 @@ class MulKernel : public framework::OpKernel {
auto
*
device_context
=
const_cast
<
platform
::
DeviceContext
*>
(
context
.
device_context_
);
math
::
matmul
<
Place
,
T
>
(
*
X
,
false
,
*
Y
,
false
,
1
,
Z
,
0
,
device_context
);
// auto X = EigenMatrix<T>::From(*input0);
// auto Y = EigenMatrix<T>::From(*input1);
// auto Z = EigenMatrix<T>::From(*output);
// auto& place = context.GetEigenDevice<Place>();
// Z.device(place) = X.contract(Y, dim_pair);
}
};
...
...
@@ -60,25 +51,10 @@ class MulGradKernel : public framework::OpKernel {
auto
*
dX
=
ctx
.
Output
<
Tensor
>
(
framework
::
GradVarName
(
"X"
));
auto
*
dY
=
ctx
.
Output
<
Tensor
>
(
framework
::
GradVarName
(
"Y"
));
// auto* dXdata = dX->template mutable_data<T>(ctx.GetPlace());
// auto* dYdata = dY->template mutable_data<T>(ctx.GetPlace());
auto
*
device_context
=
const_cast
<
platform
::
DeviceContext
*>
(
ctx
.
device_context_
);
math
::
matmul
<
Place
,
T
>
(
*
dOut
,
false
,
*
Y
,
true
,
1
,
dX
,
0
,
device_context
);
math
::
matmul
<
Place
,
T
>
(
*
X
,
true
,
*
dOut
,
false
,
1
,
dY
,
0
,
device_context
);
// auto X = EigenMatrix<T>::From(*input0);
// auto Y = EigenMatrix<T>::From(*input1);
// auto dOut = EigenMatrix<T>::From(*input2);
// auto dX = EigenMatrix<T>::From(*output0);
// auto dY = EigenMatrix<T>::From(*output1);
// dX = Out@G * Y'
// dY = X' * Out@G
// auto place = ctx.GetEigenDevice<Place>();
// TODO(dzh,qijun) : need transpose feature of blas library
// Eigen Tensor does not support it very well
// dX.device(place) = matmul(input2, )
}
};
...
...
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