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a88d98c4
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11月 28, 2017
作者:
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wanghaoshuang
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+9
-8
python/paddle/trainer/config_parser.py
python/paddle/trainer/config_parser.py
+8
-8
python/paddle/trainer_config_helpers/layers.py
python/paddle/trainer_config_helpers/layers.py
+1
-0
未找到文件。
python/paddle/trainer/config_parser.py
浏览文件 @
a88d98c4
...
...
@@ -2400,15 +2400,14 @@ class CropLayer(LayerBase):
image_conf
.
img_size_y
=
input_layer
.
height
image_conf
.
channels
=
input_layer
.
size
/
(
input_layer
.
width
*
input_layer
.
height
)
# only support for 4-dims inputs and NCHW order
if
(
len
(
self
.
config
.
inputs
)
==
2
):
self
.
set_layer_height_width
(
self
.
get_input_layer
(
1
).
height
,
self
.
get_input_layer
(
1
).
width
)
self
.
set_layer_size
(
self
.
get_input_layer
(
1
).
size
)
else
:
# NCHW order
self
.
set_layer_height_width
(
shape
[
-
2
],
shape
[
-
1
])
self
.
set_layer_size
(
reduce
(
lambda
x
,
y
:
x
*
y
,
shape
))
self
.
set_layer_size
(
reduce
(
lambda
x
,
y
:
x
*
y
,
shape
[
1
:]
))
@
config_layer
(
'batch_norm'
)
...
...
@@ -3865,18 +3864,19 @@ class SwitchOrderLayer(LayerBase):
else
:
in_h
=
input_layer
.
height
in_w
=
input_layer
.
width
out_dims
=
None
if
input_layer
.
has_depth
():
in_d
=
input_layer
.
depth
in_c
=
input_layer
.
size
/
in_h
/
in_w
/
in_d
# batch_size, depth, height, width, channel
out_dims
=
[
0
,
in_d
,
in_h
,
in_w
,
in_c
]
size
=
reduce
(
lambda
x
,
y
:
x
*
y
,
out_dims
[
reshape
[
'width'
][
0
]:])
else
:
in_c
=
input_layer
.
size
/
in_h
/
in_w
# batch_size, height, width, channel
out_dims
=
[
0
,
in_h
,
in_w
,
in_c
]
size
=
reduce
(
lambda
x
,
y
:
x
*
y
,
out_dims
[
reshape
[
'width'
][
0
]:])
# Because (reshape['width'][0] > 0) always be true.
# So out_dims[0] won't be used.
size
=
reduce
(
lambda
x
,
y
:
x
*
y
,
out_dims
[
reshape
[
'width'
][
0
]:])
self
.
set_layer_size
(
size
)
...
...
python/paddle/trainer_config_helpers/layers.py
浏览文件 @
a88d98c4
...
...
@@ -6854,6 +6854,7 @@ def crop_layer(input, offset, axis=2, shape=None, name=None, layer_attr=None):
:param input: The input of this layer. If two inputs are given, the second one
will be regarded as the reference.
And the input must be 4-dims and in NCHW order.
:type input: LayerOutput | Sequence
:param offset: The crop offset.
:type offset: Sequence
...
...
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