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064d0ce3
编写于
7月 02, 2020
作者:
D
danleifeng
提交者:
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7月 02, 2020
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fix check_type bug and example code in hash api; test=develop (#25253)
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9825a9f3
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Showing
1 changed file
with
5 addition
and
7 deletion
+5
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python/paddle/fluid/layers/nn.py
python/paddle/fluid/layers/nn.py
+5
-7
未找到文件。
python/paddle/fluid/layers/nn.py
浏览文件 @
064d0ce3
...
@@ -12796,16 +12796,14 @@ def hash(input, hash_size, num_hash=1, name=None):
...
@@ -12796,16 +12796,14 @@ def hash(input, hash_size, num_hash=1, name=None):
place = fluid.core.CPUPlace()
place = fluid.core.CPUPlace()
x = fluid.data(name="x", shape=[
1
], dtype="int32", lod_level=1)
x = fluid.data(name="x", shape=[
2,2
], dtype="int32", lod_level=1)
res = fluid.layers.hash(name="res",input=x, hash_size=1000, num_hash=4)
res = fluid.layers.hash(name="res",
input=x, hash_size=1000, num_hash=4)
exe = fluid.Executor(place)
exe = fluid.Executor(place)
exe.run(fluid.default_startup_program())
exe.run(fluid.default_startup_program())
in1 = np.array([[1,2],[3,4]]).astype("int32")
in1 = np.array([[1,2],[3,4]]).astype("int32")
print(in1)
print(in1)
x_i = fluid.core.LoDTensor()
x_i = fluid.create_lod_tensor(in1, [[0, 2]], place)
x_i.set(in1,place)
x_i.set_recursive_sequence_lengths([[0,2]])
res = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={'x':x_i}, fetch_list=[res], return_numpy=False)
res = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={'x':x_i}, fetch_list=[res], return_numpy=False)
print(np.array(res[0]))
print(np.array(res[0]))
# [[[722]
# [[[722]
...
@@ -12818,8 +12816,8 @@ def hash(input, hash_size, num_hash=1, name=None):
...
@@ -12818,8 +12816,8 @@ def hash(input, hash_size, num_hash=1, name=None):
# [901]]]
# [901]]]
"""
"""
check_variable_and_dtype(input, 'input', ['int32', 'int64'], 'hash')
check_variable_and_dtype(input, 'input', ['int32', 'int64'], 'hash')
check_type(hash_size, 'hash_size',
['int32', 'int64']
, 'hash')
check_type(hash_size, 'hash_size',
int
, 'hash')
check_type(num_hash, 'num_hash',
['int32', 'int64']
, 'hash')
check_type(num_hash, 'num_hash',
int
, 'hash')
helper = LayerHelper('hash', **locals())
helper = LayerHelper('hash', **locals())
out = helper.create_variable_for_type_inference(
out = helper.create_variable_for_type_inference(
helper.input_dtype(), stop_gradient=True)
helper.input_dtype(), stop_gradient=True)
...
...
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