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a6ff5240
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12月 29, 2017
作者:
G
guosheng
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Refine the activation type of GRUOp by following comments
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-10
paddle/operators/gru_op.h
paddle/operators/gru_op.h
+12
-10
未找到文件。
paddle/operators/gru_op.h
浏览文件 @
a6ff5240
...
...
@@ -90,6 +90,10 @@ class GRUKernel : public framework::OpKernel<T> {
}
auto
batch_starts
=
batch_gate
->
lod
()[
0
];
size_t
num_batch
=
batch_starts
.
size
()
-
1
;
auto
active_node
=
math
::
detail
::
GetActivationType
(
context
.
Attr
<
std
::
string
>
(
"activation"
));
auto
active_gate
=
math
::
detail
::
GetActivationType
(
context
.
Attr
<
std
::
string
>
(
"gate_activation"
));
for
(
size_t
n
=
0
;
n
<
num_batch
;
n
++
)
{
int
bstart
=
static_cast
<
int
>
(
batch_starts
[
n
]);
int
bend
=
static_cast
<
int
>
(
batch_starts
[
n
+
1
]);
...
...
@@ -102,11 +106,8 @@ class GRUKernel : public framework::OpKernel<T> {
gru_value
.
gate_value
=
gate_t
.
data
<
T
>
();
gru_value
.
reset_output_value
=
reset_hidden_prev_t
.
data
<
T
>
();
math
::
GRUUnitFunctor
<
DeviceContext
,
T
>::
compute
(
dev_ctx
,
gru_value
,
frame_size
,
cur_batch_size
,
math
::
detail
::
GetActivationType
(
context
.
Attr
<
std
::
string
>
(
"activation"
)),
math
::
detail
::
GetActivationType
(
context
.
Attr
<
std
::
string
>
(
"gate_activation"
)));
dev_ctx
,
gru_value
,
frame_size
,
cur_batch_size
,
active_node
,
active_gate
);
gru_value
.
prev_out_value
=
gru_value
.
output_value
;
}
...
...
@@ -192,6 +193,10 @@ class GRUGradKernel : public framework::OpKernel<T> {
auto
batch_starts
=
batch_hidden_grad
.
lod
()[
0
];
size_t
num_batch
=
batch_starts
.
size
()
-
1
;
auto
active_node
=
math
::
detail
::
GetActivationType
(
context
.
Attr
<
std
::
string
>
(
"activation"
));
auto
active_gate
=
math
::
detail
::
GetActivationType
(
context
.
Attr
<
std
::
string
>
(
"gate_activation"
));
for
(
int
n
=
static_cast
<
int
>
(
num_batch
)
-
1
;
n
>=
0
;
n
--
)
{
int
bstart
=
static_cast
<
int
>
(
batch_starts
[
n
]);
int
bend
=
static_cast
<
int
>
(
batch_starts
[
n
+
1
]);
...
...
@@ -222,11 +227,8 @@ class GRUGradKernel : public framework::OpKernel<T> {
}
math
::
GRUUnitGradFunctor
<
DeviceContext
,
T
>::
compute
(
dev_ctx
,
gru_value
,
gru_grad
,
frame_size
,
cur_batch_size
,
math
::
detail
::
GetActivationType
(
context
.
Attr
<
std
::
string
>
(
"activation"
)),
math
::
detail
::
GetActivationType
(
context
.
Attr
<
std
::
string
>
(
"gate_activation"
)));
dev_ctx
,
gru_value
,
gru_grad
,
frame_size
,
cur_batch_size
,
active_node
,
active_gate
);
}
if
(
input_grad
)
{
input_grad
->
mutable_data
<
T
>
(
context
.
GetPlace
());
...
...
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