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afeixing77
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b7c4b58d
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12月 28, 2017
作者:
H
hedaoyuan
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+12
-10
paddle/function/GemmConvOp.cpp
paddle/function/GemmConvOp.cpp
+4
-2
paddle/function/Im2Col.h
paddle/function/Im2Col.h
+1
-1
paddle/function/Im2ColTest.cpp
paddle/function/Im2ColTest.cpp
+7
-7
未找到文件。
paddle/function/GemmConvOp.cpp
浏览文件 @
b7c4b58d
...
...
@@ -189,8 +189,8 @@ public:
size_t
colHeight
=
inputChannels
/
groups_
*
filterHeight
*
filterWidth
;
size_t
colWidth
=
outputHeight
*
outputWidth
;
// Max col matrix height 256, Max col matrix width 1024
size_t
stepColHeight
=
std
::
min
(
colHeight
,
(
size_t
)
256
);
size_t
stepColWidth
=
std
::
min
(
colWidth
,
(
size_t
)
2048
);
size_t
stepColHeight
=
std
::
min
(
colHeight
,
static_cast
<
size_t
>
(
256
)
);
size_t
stepColWidth
=
std
::
min
(
colWidth
,
static_cast
<
size_t
>
(
2048
)
);
if
(
needIm2col
)
{
colShape
=
TensorShape
({
inputChannels
/
groups_
,
...
...
@@ -278,6 +278,8 @@ public:
inputData
+=
inputChannels
*
inputHeight
*
inputWidth
;
outputData
+=
outputChannels
*
outputHeight
*
outputWidth
;
}
memory_
.
reset
();
}
};
...
...
paddle/function/Im2Col.h
浏览文件 @
b7c4b58d
...
...
@@ -136,7 +136,7 @@ public:
(
imRowIdx
-
paddingHeight
)
>=
inputHeight
||
(
imColIdx
-
paddingWidth
)
<
0
||
(
imColIdx
-
paddingWidth
)
>=
inputWidth
)
{
colData
[
colh
*
colWidthSize
+
colw
]
=
T
(
0
);
colData
[
colh
*
colWidthSize
+
colw
]
=
static_cast
<
T
>
(
0
);
}
else
{
imRowIdx
+=
c_im
*
inputHeight
-
paddingHeight
;
imColIdx
-=
paddingWidth
;
...
...
paddle/function/Im2ColTest.cpp
浏览文件 @
b7c4b58d
...
...
@@ -140,13 +140,13 @@ TEST(Im2ColFunctor, GPU) { TestIm2ColFunctor<DEVICE_TYPE_GPU, float>(); }
template
<
class
T
>
void
TestIm2ColMobileFunctor
()
{
for
(
size_t
channels
:
{
1
,
5
,
32
})
{
for
(
size_t
inputHeight
:
{
5
,
33
,
100
})
{
for
(
size_t
inputWidth
:
{
5
,
32
,
96
})
{
for
(
size_t
filterHeight
:
{
1
,
5
})
{
for
(
size_t
filterWidth
:
{
3
,
7
})
{
for
(
size_t
stride
:
{
1
,
2
})
{
for
(
size_t
padding
:
{
0
,
1
})
{
for
(
size_t
channels
:
{
32
})
{
for
(
size_t
inputHeight
:
{
33
,
100
})
{
for
(
size_t
inputWidth
:
{
32
,
96
})
{
for
(
size_t
filterHeight
:
{
5
})
{
for
(
size_t
filterWidth
:
{
7
})
{
for
(
size_t
stride
:
{
2
})
{
for
(
size_t
padding
:
{
1
})
{
for
(
size_t
dilation
:
{
1
,
3
})
{
size_t
filterSizeH
=
(
filterHeight
-
1
)
*
dilation
+
1
;
size_t
filterSizeW
=
(
filterWidth
-
1
)
*
dilation
+
1
;
...
...
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