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afeixing77
Paddle
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afeixing77
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0581d74d
编写于
4月 10, 2020
作者:
C
Chen Weihang
提交者:
GitHub
4月 10, 2020
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try to fix test imperative se resnet, test=develop (#23700)
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a7b8d46f
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Showing
1 changed file
with
15 addition
and
13 deletion
+15
-13
python/paddle/fluid/tests/unittests/test_imperative_se_resnext.py
...addle/fluid/tests/unittests/test_imperative_se_resnext.py
+15
-13
未找到文件。
python/paddle/fluid/tests/unittests/test_imperative_se_resnext.py
浏览文件 @
0581d74d
...
...
@@ -286,7 +286,6 @@ class SeResNeXt(fluid.dygraph.Layer):
for
bottleneck_block
in
self
.
bottleneck_block_list
:
y
=
bottleneck_block
(
y
)
y
=
self
.
pool2d_avg
(
y
)
y
=
fluid
.
layers
.
dropout
(
y
,
dropout_prob
=
0.2
)
y
=
fluid
.
layers
.
reshape
(
y
,
shape
=
[
-
1
,
self
.
pool2d_avg_output
])
y
=
self
.
out
(
y
)
return
y
...
...
@@ -352,12 +351,13 @@ class TestImperativeResneXt(unittest.TestCase):
dy_param_init_value
[
param
.
name
]
=
param
.
numpy
()
avg_loss
.
backward
()
#dy_grad_value = {}
#for param in se_resnext.parameters():
# if param.trainable:
# np_array = np.array(param._grad_ivar().value()
# .get_tensor())
# dy_grad_value[param.name + core.grad_var_suffix()] = np_array
dy_grad_value
=
{}
for
param
in
se_resnext
.
parameters
():
if
param
.
trainable
:
np_array
=
np
.
array
(
param
.
_grad_ivar
().
value
()
.
get_tensor
())
dy_grad_value
[
param
.
name
+
core
.
grad_var_suffix
(
)]
=
np_array
optimizer
.
minimize
(
avg_loss
)
se_resnext
.
clear_gradients
()
...
...
@@ -442,6 +442,7 @@ class TestImperativeResneXt(unittest.TestCase):
len
(
static_grad_name_list
)
+
grad_start_pos
):
static_grad_value
[
static_grad_name_list
[
i
-
grad_start_pos
]]
=
out
[
i
]
self
.
assertTrue
(
np
.
allclose
(
static_out
,
dy_out
))
self
.
assertEqual
(
len
(
dy_param_init_value
),
len
(
static_param_init_value
))
...
...
@@ -450,12 +451,13 @@ class TestImperativeResneXt(unittest.TestCase):
self
.
assertTrue
(
np
.
allclose
(
value
,
dy_param_init_value
[
key
]))
self
.
assertTrue
(
np
.
isfinite
(
value
.
all
()))
self
.
assertFalse
(
np
.
isnan
(
value
.
any
()))
# FIXME(Yancey1989): np.array(_ivar.value().get_tensor()) leads to memory lake
#self.assertEqual(len(dy_grad_value), len(static_grad_value))
#for key, value in six.iteritems(static_grad_value):
# self.assertTrue(np.allclose(value, dy_grad_value[key]))
# self.assertTrue(np.isfinite(value.all()))
# self.assertFalse(np.isnan(value.any()))
self
.
assertEqual
(
len
(
dy_grad_value
),
len
(
static_grad_value
))
for
key
,
value
in
six
.
iteritems
(
static_grad_value
):
self
.
assertTrue
(
np
.
allclose
(
value
,
dy_grad_value
[
key
]))
self
.
assertTrue
(
np
.
isfinite
(
value
.
all
()))
self
.
assertFalse
(
np
.
isnan
(
value
.
any
()))
self
.
assertEqual
(
len
(
dy_param_value
),
len
(
static_param_value
))
for
key
,
value
in
six
.
iteritems
(
static_param_value
):
...
...
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