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afeixing77
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a672b291
编写于
12月 09, 2018
作者:
F
frankwhzhang
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fix code style, test=develop
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ea95f9c3
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1
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Showing
1 changed file
with
21 addition
and
19 deletion
+21
-19
paddle/fluid/operators/bpr_loss_op.h
paddle/fluid/operators/bpr_loss_op.h
+21
-19
未找到文件。
paddle/fluid/operators/bpr_loss_op.h
浏览文件 @
a672b291
...
...
@@ -22,7 +22,9 @@ namespace paddle {
namespace
operators
{
using
Tensor
=
framework
::
Tensor
;
/*Todo:
*Find a way to adapt TolerableValue, using blas or eigen.
*/
template
<
typename
T
>
struct
TolerableValue
{
HOSTDEVICE
T
operator
()(
const
T
&
x
)
const
{
...
...
@@ -86,27 +88,27 @@ class BprLossGradientOpKernel : public framework::OpKernel<T> {
auto
*
dx
=
ctx
.
Output
<
Tensor
>
(
framework
::
GradVarName
(
"X"
));
const
int
step_size
=
x
->
dims
()[
0
];
const
int
num_classes
_
=
x
->
dims
()[
1
];
T
*
dx_
=
dx
->
mutable_data
<
T
>
(
ctx
.
GetPlace
());
const
T
*
dy_
=
dy
->
data
<
T
>
();
const
T
*
x_
=
x
->
data
<
T
>
();
const
int64_t
*
label_pos_
=
label_pos
->
data
<
int64_t
>
();
const
int
num_classes
=
x
->
dims
()[
1
];
T
*
dx_
data
=
dx
->
mutable_data
<
T
>
(
ctx
.
GetPlace
());
const
T
*
dy_
data
=
dy
->
data
<
T
>
();
const
T
*
x_
data
=
x
->
data
<
T
>
();
const
int64_t
*
label_pos_
data
=
label_pos
->
data
<
int64_t
>
();
for
(
size_t
sample_id
=
0
;
sample_id
<
step_size
;
sample_id
++
)
{
for
(
size_t
x_offset
=
sample_id
*
num_classes
_
;
x_offset
<
(
sample_id
+
1
)
*
num_classes
_
;
x_offset
++
)
{
dx_
[
x_offset
]
=
static_cast
<
T
>
(
0
);
for
(
size_t
x_offset
=
sample_id
*
num_classes
;
x_offset
<
(
sample_id
+
1
)
*
num_classes
;
x_offset
++
)
{
dx_
data
[
x_offset
]
=
static_cast
<
T
>
(
0
);
}
auto
p_index
=
sample_id
*
num_classes
_
+
label_pos_
[
sample_id
];
for
(
size_t
ni
=
0
;
ni
<
num_classes
_
;
ni
++
)
{
if
(
label_pos_
[
sample_id
]
==
ni
)
continue
;
auto
n_index
=
sample_id
*
num_classes
_
+
ni
;
auto
grad_
=
-
dy_
[
sample_id
]
/
((
num_classes_
-
1
)
*
(
1.0
f
+
TolerableValue
<
T
>
()(
std
::
exp
(
x_
[
p_index
]
-
x_
[
n_index
]))));
dx_
[
p_index
]
+=
grad_
;
dx_
[
n_index
]
-=
grad_
;
auto
p_index
=
sample_id
*
num_classes
+
label_pos_data
[
sample_id
];
for
(
size_t
ni
=
0
;
ni
<
num_classes
;
ni
++
)
{
if
(
label_pos_
data
[
sample_id
]
==
ni
)
continue
;
auto
n_index
=
sample_id
*
num_classes
+
ni
;
auto
grad_
=
-
dy_data
[
sample_id
]
/
((
num_classes
-
1
)
*
(
1.0
f
+
TolerableValue
<
T
>
()(
std
::
exp
(
x_data
[
p_index
]
-
x_data
[
n_index
]))));
dx_
data
[
p_index
]
+=
grad_
;
dx_
data
[
n_index
]
-=
grad_
;
}
}
}
...
...
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