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12月 26, 2017
作者:
Y
Yang Yu
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2 changed file
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0 addition
and
10 deletion
+0
-10
paddle/framework/tensor_impl.h
paddle/framework/tensor_impl.h
+0
-8
paddle/operators/sum_op.h
paddle/operators/sum_op.h
+0
-2
未找到文件。
paddle/framework/tensor_impl.h
浏览文件 @
87288850
...
@@ -134,14 +134,6 @@ inline void* Tensor::mutable_data(platform::Place place, std::type_index type) {
...
@@ -134,14 +134,6 @@ inline void* Tensor::mutable_data(platform::Place place, std::type_index type) {
#endif
#endif
offset_
=
0
;
offset_
=
0
;
}
}
if
(
typeid
(
float
).
hash_code
()
==
type
.
hash_code
())
{
auto
buf
=
reinterpret_cast
<
float
*>
(
reinterpret_cast
<
uintptr_t
>
(
holder_
->
ptr
())
+
offset_
);
for
(
int64_t
i
=
0
;
i
<
this
->
numel
();
++
i
)
{
buf
[
i
]
=
NAN
;
}
}
return
reinterpret_cast
<
void
*>
(
reinterpret_cast
<
uintptr_t
>
(
holder_
->
ptr
())
+
return
reinterpret_cast
<
void
*>
(
reinterpret_cast
<
uintptr_t
>
(
holder_
->
ptr
())
+
offset_
);
offset_
);
}
}
...
...
paddle/operators/sum_op.h
浏览文件 @
87288850
...
@@ -107,12 +107,10 @@ class SumKernel : public framework::OpKernel<T> {
...
@@ -107,12 +107,10 @@ class SumKernel : public framework::OpKernel<T> {
out_array
.
resize
(
i
+
1
);
out_array
.
resize
(
i
+
1
);
}
}
if
(
out_array
[
i
].
numel
()
==
0
)
{
if
(
out_array
[
i
].
numel
()
==
0
)
{
VLOG
(
10
)
<<
context
.
op
().
Output
(
"Out"
)
<<
" just copy"
;
framework
::
CopyFrom
(
in_array
[
i
],
in_array
[
i
].
place
(),
framework
::
CopyFrom
(
in_array
[
i
],
in_array
[
i
].
place
(),
context
.
device_context
(),
&
out_array
[
i
]);
context
.
device_context
(),
&
out_array
[
i
]);
out_array
[
i
].
set_lod
(
in_array
[
i
].
lod
());
out_array
[
i
].
set_lod
(
in_array
[
i
].
lod
());
}
else
{
}
else
{
VLOG
(
10
)
<<
context
.
op
().
Output
(
"Out"
)
<<
" merged"
;
PADDLE_ENFORCE
(
out_array
[
i
].
lod
()
==
in_array
[
i
].
lod
());
PADDLE_ENFORCE
(
out_array
[
i
].
lod
()
==
in_array
[
i
].
lod
());
auto
in
=
EigenVector
<
T
>::
Flatten
(
in_array
[
i
]);
auto
in
=
EigenVector
<
T
>::
Flatten
(
in_array
[
i
]);
auto
result
=
EigenVector
<
T
>::
Flatten
(
out_array
[
i
]);
auto
result
=
EigenVector
<
T
>::
Flatten
(
out_array
[
i
]);
...
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