- 14 10月, 2017 1 次提交
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由 Dong Zhihong 提交于
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- 10 10月, 2017 2 次提交
- 07 10月, 2017 1 次提交
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由 qijun 提交于
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- 05 10月, 2017 4 次提交
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由 Yi Wang 提交于
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由 qijun 提交于
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由 Yi Wang 提交于
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由 Yu Yang 提交于
By shell command ```bash sed -i 's#ifdef PADDLE_ONLY_CPU#ifndef PADDLE_WITH_GPU#g' `find ./paddle/ -name '*.h' -o -name '*.cc' -o -name '*.cpp' -o -name '*.c' -o -name '*.cu'` sed -i 's#ifndef PADDLE_ONLY_CPU#ifdef PADDLE_WITH_GPU#g' `find ./paddle/ -name '*.h' -o -name '*.cc' -o -name '*.cpp' -o -name '*.c' -o -name '*.cu'` ```
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- 04 10月, 2017 2 次提交
- 03 10月, 2017 2 次提交
- 02 10月, 2017 1 次提交
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由 dongzhihong 提交于
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- 01 10月, 2017 1 次提交
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由 Yu Yang 提交于
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- 29 9月, 2017 3 次提交
- 28 9月, 2017 1 次提交
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由 Yu Yang 提交于
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- 26 9月, 2017 2 次提交
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由 Qiao Longfei 提交于
* fix nv_library * fix symbol in gpu_info.h
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由 Yu Yang 提交于
* If stat is an integer, bool value will implicit cast to int before pass to PADDLE_ENFORCE
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- 23 9月, 2017 1 次提交
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由 Yu Yang 提交于
* Since GPU is an async device by default. We should sync computation when Python invoke `run`. So Python can get the correct computation result
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- 22 9月, 2017 1 次提交
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由 chengduoZH 提交于
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- 19 9月, 2017 3 次提交
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由 dangqingqing 提交于
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由 Yu Yang 提交于
Using DeviceContext, not Place to get stream
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由 Yu Yang 提交于
* Also use `const DeviceContext&` all the time, to prevent `const_cast` Fix #4169 Fix #3468 Fix #3475
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- 18 9月, 2017 1 次提交
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由 武毅 提交于
* refind accuracy_op * follow comments * follow comments
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- 14 9月, 2017 2 次提交
- 13 9月, 2017 2 次提交
- 12 9月, 2017 1 次提交
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由 Yu Yang 提交于
Fix TravisCI
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- 11 9月, 2017 1 次提交
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由 Yu Yang 提交于
It is buggy in some Linux because the unique_ptr will be free however the std::string trying to use that char*. Moreover, it is no need to demangle for error log by Paddle. Just use `c++filt` or other shell utilities to do this.
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- 09 9月, 2017 1 次提交
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由 Yu Yang 提交于
* with unit-tests * Also complete `memcpy`
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- 07 9月, 2017 1 次提交
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由 Yu Yang 提交于
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- 04 9月, 2017 1 次提交
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由 dangqingqing 提交于
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- 31 8月, 2017 2 次提交
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由 dangqingqing 提交于
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由 dangqingqing 提交于
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- 23 8月, 2017 1 次提交
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由 dangqingqing 提交于
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- 22 8月, 2017 2 次提交
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由 dangqingqing 提交于
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由 dangqingqing 提交于
1. finish lookup table CPU and GPU kernel 2. Add some cuda helper 3. Add some math funtor
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