- 25 10月, 2018 1 次提交
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由 Tao Luo 提交于
test=develop
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- 21 10月, 2018 3 次提交
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由 Tomasz Patejko 提交于
test=develop
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由 Tomasz Patejko 提交于
test=develop
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由 tensor-tang 提交于
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- 19 10月, 2018 3 次提交
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由 Michal Gallus 提交于
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由 Wojciech Uss 提交于
* add MKL-DNN placement pass This patch also refactors conv+bn (includes changes from PR https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/pull/13926) updated to use the mkldnn-placement-pass. test=develop * remove redundant pass list * add comment on the default first pass * fix test for conv+relu mkldnn fuse
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由 Wojciech Uss 提交于
test=develop
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- 13 10月, 2018 1 次提交
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由 superjomn 提交于
test=develop
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- 12 10月, 2018 1 次提交
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由 nhzlx 提交于
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- 11 10月, 2018 1 次提交
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由 Tao Luo 提交于
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- 10 10月, 2018 1 次提交
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由 Michal Gallus 提交于
test=develop
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- 08 10月, 2018 1 次提交
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由 Sylwester Fraczek 提交于
review fix review from hshen14 fix test=develop fix error in broadcast and code cleanup rename bias -> eltwise and added macro to shorten code formatting
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- 29 9月, 2018 1 次提交
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由 Xin Pan 提交于
test=develop
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- 28 9月, 2018 2 次提交
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由 Tao Luo 提交于
test=develop
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由 Yan Chunwei 提交于
- add naive executor - fix concurrency performance issue
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- 27 9月, 2018 1 次提交
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由 Jacek Czaja 提交于
- Added draft of new operator - Added fused embedding fc lstm files - First time embedding_fc_lstm_fuse_pass was invoked in test_text_classification - Added Embedding pattern - Not crashing - Enabled draft of embedding_fc_lstm pass (does it job) - First working (Seqcompute only) version - Removed diagnostic comment - First enabling of BatchCompute - Disabling pass for embedding with is_sparse and is_distributed - Cosmetics - Style - Style
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- 21 9月, 2018 1 次提交
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由 nhzlx 提交于
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- 20 9月, 2018 2 次提交
- 19 9月, 2018 2 次提交
- 18 9月, 2018 1 次提交
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由 nhzlx 提交于
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- 17 9月, 2018 1 次提交
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由 nhzlx 提交于
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- 14 9月, 2018 1 次提交
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由 JiabinYang 提交于
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- 13 9月, 2018 2 次提交
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由 nhzlx 提交于
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由 Sylwester Fraczek 提交于
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- 12 9月, 2018 1 次提交
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由 luotao1 提交于
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- 11 9月, 2018 2 次提交
- 10 9月, 2018 6 次提交
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由 luotao1 提交于
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由 luotao1 提交于
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由 luotao1 提交于
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由 Yan Chunwei 提交于
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由 Yan Chunwei 提交于
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由 Yan Chunwei 提交于
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- 07 9月, 2018 5 次提交
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由 tensor-tang 提交于
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由 tensor-tang 提交于
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由 tensor-tang 提交于
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由 tensor-tang 提交于
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由 tensor-tang 提交于
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