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12fc02c5
编写于
6月 24, 2019
作者:
Z
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fix dropout arm kernel
test=develop
上级
cdd63eb4
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Showing
2 changed file
with
5 addition
and
7 deletion
+5
-7
paddle/fluid/lite/kernels/arm/dropout_compute.cc
paddle/fluid/lite/kernels/arm/dropout_compute.cc
+4
-6
paddle/fluid/lite/kernels/arm/dropout_compute_test.cc
paddle/fluid/lite/kernels/arm/dropout_compute_test.cc
+1
-1
未找到文件。
paddle/fluid/lite/kernels/arm/dropout_compute.cc
浏览文件 @
12fc02c5
...
...
@@ -27,10 +27,11 @@ void DropoutCompute::Run() {
float
*
out_data
=
param
.
output
->
mutable_data
<
float
>
();
int
num
=
param
.
x
->
dims
().
production
();
const
float
prob_data
=
param
.
dropout_prob
;
if
(
param
.
dropout_implementation
.
compare
(
std
::
string
({
"downgrade_in_infer"
})))
lite
::
arm
::
math
::
dropout_down
(
x_data
,
out_data
,
num
,
prob_data
);
else
if
(
param
.
dropout_implementation
==
"upscale_in_train"
)
{
lite
::
arm
::
math
::
dropout_up
(
x_data
,
out_data
,
num
);
}
else
{
lite
::
arm
::
math
::
dropout_down
(
x_data
,
out_data
,
num
,
prob_data
);
}
}
}
// namespace arm
...
...
@@ -41,8 +42,5 @@ void DropoutCompute::Run() {
REGISTER_LITE_KERNEL
(
dropout
,
kARM
,
kFloat
,
kNCHW
,
paddle
::
lite
::
kernels
::
arm
::
DropoutCompute
,
def
)
.
BindInput
(
"X"
,
{
LiteType
::
GetTensorTy
(
TARGET
(
kARM
))})
.
BindInput
(
"dropout_prob"
,
{
LiteType
::
GetTensorTy
(
TARGET
(
kARM
))})
.
BindInput
(
"dropout_implementation"
,
{
LiteType
::
GetTensorTy
(
TARGET
(
kARM
))})
.
BindOutput
(
"Out"
,
{
LiteType
::
GetTensorTy
(
TARGET
(
kARM
))})
.
BindOutput
(
"Mask"
,
{
LiteType
::
GetTensorTy
(
TARGET
(
kARM
))})
.
Finalize
();
paddle/fluid/lite/kernels/arm/dropout_compute_test.cc
浏览文件 @
12fc02c5
...
...
@@ -44,7 +44,7 @@ void dropout_compute_ref(const operators::DropoutParam& param) {
int
num
=
param
.
x
->
dims
().
production
();
const
float
prob_data
=
param
.
dropout_prob
;
if
(
param
.
dropout_implementation
.
compare
(
std
::
string
({
"downgrade_in_infer"
})))
{
std
::
string
({
"downgrade_in_infer"
}))
==
0
)
{
float
scale
=
1.0
-
prob_data
;
for
(
int
i
=
0
;
i
<
num
;
i
++
)
{
output_data
[
i
]
=
x_data
[
i
]
*
scale
;
...
...
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