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5a8fbb7d
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8月 22, 2017
作者:
Q
qiaolongfei
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+19
-7
python/paddle/v2/framework/tests/mnist.py
python/paddle/v2/framework/tests/mnist.py
+19
-7
未找到文件。
python/paddle/v2/framework/tests/mnist.py
浏览文件 @
5a8fbb7d
import
paddle.v2.framework.core
as
core
from
paddle.v2.framework.op
import
Operator
import
numpy
import
paddle.v2
as
paddle
BATCH_SIZE
=
2
BATCH_SIZE
=
100
scope
=
core
.
Scope
()
place
=
core
.
CPUPlace
()
...
...
@@ -39,9 +40,9 @@ def feed_data(name, data):
tensor
=
scope
.
find_var
(
name
).
get_tensor
()
tensor
.
set_dims
(
data
.
shape
)
if
data
.
dtype
==
numpy
.
dtype
(
'int32'
):
tensor
.
alloc_float
(
place
)
elif
data
.
dtype
==
numpy
.
dtype
(
'float32'
):
tensor
.
alloc_int
(
place
)
elif
data
.
dtype
==
numpy
.
dtype
(
'float32'
):
tensor
.
alloc_float
(
place
)
else
:
raise
ValueError
(
"data type not supported"
)
tensor
.
set
(
data
,
place
)
...
...
@@ -168,20 +169,31 @@ print(backward_net)
optimize_net
.
complete_add_op
(
True
)
print
(
optimize_net
)
PASS_NUM
=
10
reader
=
paddle
.
batch
(
paddle
.
reader
.
shuffle
(
paddle
.
dataset
.
mnist
.
train
(),
buf_size
=
8192
),
batch_size
=
BATCH_SIZE
)
PASS_NUM
=
1000
for
pass_id
in
range
(
PASS_NUM
):
print
(
"===========forward=========="
)
feed_data
(
"pixel"
,
numpy
.
random
.
random
((
BATCH_SIZE
,
784
)).
astype
(
'float32'
))
feed_data
(
"label"
,
numpy
.
ones
(
BATCH_SIZE
).
astype
(
"int32"
))
# feed_data("pixel", numpy.random.random((BATCH_SIZE, 784)).astype('float32'))
# feed_data("label", numpy.ones(BATCH_SIZE).astype("int32"))
data
=
reader
().
next
()
image
=
numpy
.
array
(
map
(
lambda
x
:
x
[
0
],
data
)).
astype
(
"float32"
)
label
=
numpy
.
array
(
map
(
lambda
x
:
x
[
1
],
data
)).
astype
(
"int32"
)
feed_data
(
"pixel"
,
image
)
feed_data
(
"label"
,
label
)
forward_network
.
infer_shape
(
scope
)
print_inputs_outputs
(
forward_network
)
print
(
numpy
.
array
(
scope
.
find_var
(
"label"
).
get_tensor
()))
#
print(numpy.array(scope.find_var("label").get_tensor()))
forward_network
.
run
(
scope
,
dev_ctx
)
# print(numpy.array(scope.find_var("fc_0").get_tensor()))
print
(
"===========backward=========="
)
cost_data
=
numpy
.
array
(
scope
.
find_var
(
"cross_entropy_1"
).
get_tensor
())
print
(
cost_data
.
sum
()
/
len
(
cost_data
))
cost_grad
=
scope
.
find_var
(
grad_var_name
(
"cross_entropy_1"
)).
get_tensor
()
cost_grad
.
set_dims
(
cost_data
.
shape
)
cost_grad
.
alloc_float
(
place
)
...
...
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