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流水线任务
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2ac3c9dc
编写于
6月 15, 2021
作者:
M
Megvii Engine Team
提交者:
huangxinda
7月 19, 2021
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差异文件
fix(trace): constants in backward graph treat as ImmutableTensor corectlly
GitOrigin-RevId: 5fd6a5e00c5b5ddeb19cedde62f2739e76c7bf41
上级
7eea1fc6
变更
2
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内联
并排
Showing
2 changed file
with
25 addition
and
5 deletion
+25
-5
imperative/python/src/tensor.cpp
imperative/python/src/tensor.cpp
+21
-0
imperative/python/src/tensor.h
imperative/python/src/tensor.h
+4
-5
未找到文件。
imperative/python/src/tensor.cpp
浏览文件 @
2ac3c9dc
...
...
@@ -13,6 +13,7 @@
#include "megbrain/common.h"
#include "megbrain/imperative/ops/utility.h"
#include "megbrain/imperative/ops/backward_graph.h"
#include "megbrain/opr/io.h"
#include "./tensor.h"
#include "./grad.h"
...
...
@@ -39,6 +40,26 @@ interpreter::Interpreter::Channel* interpreter_for_py;
PyObject
*
cpp_apply_with_tracing
,
*
cpp_apply_const_with_tracing
;
PyObject
*
cpp_apply_backward_varnode
;
std
::
shared_ptr
<
Tensor
>
make_const
(
imperative
::
TensorPtr
value
)
{
if
(
!
(
ApplyContext
::
global_enable
&
Tensor
::
Flags
::
TRACE
))
{
return
std
::
make_shared
<
Tensor
>
(
interpreter_for_py
->
put
(
value
->
dev_tensor
()));
}
py
::
tuple
tup
(
6
);
auto
data
=
value
->
get_value
();
tup
[
0
]
=
py
::
reinterpret_steal
<
py
::
array
>
(
ndarray_from_tensor
(
data
,
npy
::
ShareType
::
MUST_SHARE
));
tup
[
1
]
=
value
->
dtype
();
tup
[
2
]
=
value
->
comp_node
();
tup
[
3
]
=
true
;
tup
[
4
]
=
false
;
tup
[
5
]
=
py
::
none
{};
auto
py_ret
=
PyObject_Call
(
cpp_apply_const_with_tracing
,
tup
.
ptr
(),
nullptr
);
if
(
!
py_ret
)
throw
py
::
error_already_set
();
auto
py_list
=
py
::
reinterpret_steal
<
py
::
list
>
(
py_ret
);
auto
*
tensor_wrapper
=
TensorWrapper
::
try_cast
(
py_list
[
0
].
ptr
());
auto
tensor
=
tensor_wrapper
->
m_tensor
;
return
tensor_wrapper
->
m_tensor
;
}
#define REGISTE_APPLY_FUNC(mode) \
void set_##mode(py::object pyf) { \
mode = pyf.ptr(); \
...
...
imperative/python/src/tensor.h
浏览文件 @
2ac3c9dc
...
...
@@ -271,18 +271,17 @@ auto apply(std::shared_ptr<OpDef> op, T&& tensors)
return
apply
(
op
,
args
,
nargs
);
}
std
::
shared_ptr
<
Tensor
>
make_const
(
imperative
::
TensorPtr
value
);
inline
auto
apply
(
Subgraph
graph
,
Tensor
*
const
*
args
,
size_t
nargs
)
{
SmallVector
<
std
::
shared_ptr
<
Tensor
>>
inputs
;
for
(
size_t
i
=
0
;
i
<
nargs
;
++
i
)
{
inputs
.
push_back
(
args
[
i
]
->
shared_from_this
());
}
auto
apply_functor
=
[](
std
::
shared_ptr
<
OpDef
>
op
,
SmallVector
<
std
::
shared_ptr
<
Tensor
>>
inputs
)
{
return
apply
(
op
,
inputs
);
};
auto
const_functor
=
[](
imperative
::
TensorPtr
value
)
{
return
std
::
make_shared
<
Tensor
>
(
interpreter_for_py
->
put
(
value
->
dev_tensor
()));
return
apply
(
op
,
std
::
move
(
inputs
));
};
return
graph
.
apply
(
inputs
,
apply_functor
,
const_functor
);
return
graph
.
apply
(
inputs
,
apply_functor
,
&
make_const
);
}
template
<
typename
T
>
...
...
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