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溜达小灰鼠
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929efdc5
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11月 17, 2017
作者:
C
caoying03
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+4
-4
python/paddle/trainer/config_parser.py
python/paddle/trainer/config_parser.py
+1
-1
python/paddle/trainer_config_helpers/layers.py
python/paddle/trainer_config_helpers/layers.py
+2
-2
python/paddle/trainer_config_helpers/tests/configs/protostr/test_l2_distance_layer.protostr
...rs/tests/configs/protostr/test_l2_distance_layer.protostr
+1
-1
未找到文件。
python/paddle/trainer/config_parser.py
浏览文件 @
929efdc5
...
...
@@ -3338,7 +3338,7 @@ class CosSimLayer(LayerBase):
config_assert
(
len
(
self
.
inputs
)
==
2
,
'CosSimLayer must have 2 inputs'
)
config_assert
(
self
.
get_input_layer
(
0
).
size
==
self
.
get_input_layer
(
1
).
size
,
'
inputs of CosSimLayer must have same dim
'
)
'
The two inputs of CosSimLayer must have the same dimensionality.
'
)
self
.
config
.
cos_scale
=
cos_scale
...
...
python/paddle/trainer_config_helpers/layers.py
浏览文件 @
929efdc5
...
...
@@ -2338,7 +2338,7 @@ def cos_sim(a, b, scale=1, size=1, name=None, layer_attr=None):
@
layer_support
()
def
l2_distance_layer
(
x
,
y
,
name
=
None
,
layer_attr
=
None
):
"""
This layer calculate
and return
the Euclidean distance between two input
This layer calculate
s and returns
the Euclidean distance between two input
vectors a and b. The equation is as follows:
.. math::
...
...
@@ -2374,7 +2374,7 @@ def l2_distance_layer(x, y, name=None, layer_attr=None):
Layer
(
name
=
name
,
type
=
LayerType
.
L2_DISTANCE
,
inputs
=
[
x
.
name
,
x
.
name
],
inputs
=
[
x
.
name
,
y
.
name
],
**
ExtraLayerAttribute
.
to_kwargs
(
layer_attr
))
return
LayerOutput
(
name
,
LayerType
.
L2_DISTANCE
,
parents
=
[
x
,
y
],
size
=
1
)
...
...
python/paddle/trainer_config_helpers/tests/configs/protostr/test_l2_distance_layer.protostr
浏览文件 @
929efdc5
...
...
@@ -20,7 +20,7 @@ layers {
input_layer_name: "x"
}
inputs {
input_layer_name: "
x
"
input_layer_name: "
y
"
}
}
input_layer_names: "x"
...
...
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