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2月 26, 2021
作者:
M
Megvii Engine Team
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差异文件
fix(mgb/gopt): fix opt pass elementwise operation shape issue at tranform to NCHW4
GitOrigin-RevId: c0c4e3f82ecd1149855b969027de5fe49b6efe95
上级
0a191f8d
变更
2
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并排
Showing
2 changed file
with
8 addition
and
11 deletion
+8
-11
src/gopt/impl/tensor_reformat.cpp
src/gopt/impl/tensor_reformat.cpp
+5
-9
src/gopt/test/inference.cpp
src/gopt/test/inference.cpp
+3
-2
未找到文件。
src/gopt/impl/tensor_reformat.cpp
浏览文件 @
51868533
...
...
@@ -1670,10 +1670,6 @@ std::unique_ptr<EnableNCHW4Pass> EnableNCHW4Pass::make_nchw4_converter() {
};
auto
replace_elemwise_opr
=
[
=
](
OperatorNodeBase
*
opr
,
const
VarNodeArray
&
new_inp
)
{
if
(
new_inp
[
0
]
->
dtype
().
enumv
()
==
DTypeEnum
::
Float32
)
{
return
serialization
::
copy_opr_shallow
(
*
opr
,
new_inp
,
opr
->
config
());
}
mgb_assert
(
opr
->
input
().
size
()
==
new_inp
.
size
());
bool
has_inp_changed
=
false
;
for
(
size_t
i
=
0
;
i
<
opr
->
input
().
size
();
i
++
)
{
...
...
@@ -2827,18 +2823,18 @@ MGB_DEFINE_OPR_CLASS(ShuffleShuffleRemovePass::Impl::AbstractShuffleOpr,
public
:
AbstractShuffleOpr
(
VarNode
*
inpvar
,
TensorFormat
inp_format
,
TensorFormat
out_format
);
static
SymbolVar
make
(
VarNode
*
inpvar
,
TensorFormat
inp_format
,
TensorFormat
out_format
);
TensorFormat
inp_format
()
const
{
return
m_inp_format
;
}
TensorFormat
out_format
()
const
{
return
m_out_format
;
}
private
:
void
init_output_static_infer_desc
()
override
;
void
scn_do_execute
()
override
;
...
...
@@ -3262,7 +3258,7 @@ void FoldingConvBiasDimshufflePass::apply(OptState& opt) const {
auto
tshp
=
opr
::
Concat
::
make
({
sub
(
0
),
sub
(
1
)
*
4
,
sub
(
2
),
sub
(
3
)},
0
);
auto
y0
=
opr
::
Dimshuffle
::
make
(
x
,
{
0
,
1
,
4
,
2
,
3
});
auto
y1
=
opr
::
Reshape
::
make
(
y0
,
tshp
);
auto
y2
=
opr
::
TypeCvt
::
make
(
y1
,
dtype
::
Float32
());
auto
y2
=
opr
::
TypeCvt
::
make
(
y1
,
dtype
::
Float32
());
return
y2
.
node
();
};
...
...
src/gopt/test/inference.cpp
浏览文件 @
51868533
...
...
@@ -2910,7 +2910,8 @@ TEST(TestGoptInference, ConvertFormatNCHW4GPU) {
conv1
,
w2
,
b2
,
param_conv_bias
,
{},
OperatorNodeConfig
{
dtype
::
QuantizedS8
{
2.5
f
}});
auto
y
=
opr
::
TypeCvt
::
make
(
conv2
,
dtype
::
Float32
());
auto
conv2_fp32
=
opr
::
TypeCvt
::
make
(
conv2
,
dtype
::
Float32
());
auto
y
=
conv2_fp32
+
opr
::
TypeCvt
::
make
(
b2
,
dtype
::
Float32
());
SymbolVar
y_opt
;
{
...
...
@@ -4076,7 +4077,7 @@ TEST(TestGoptInference, FoldingConvDimshuffleNCHW32NCHW4) {
auto
y
=
opr
::
ConvBias
::
make
(
x
,
w
,
b
,
param
,
{},
OperatorNodeConfig
{
dtype
::
QuantizedS8
(
2.5
f
)});
param
.
stride_h
=
param
.
stride_w
=
1
;
param
.
stride_h
=
param
.
stride_w
=
1
;
y
=
opr
::
ConvBias
::
make
(
y
,
w1
,
b1
,
param
,
{},
OperatorNodeConfig
{
dtype
::
QuantizedS8
(
2.5
f
)});
y
=
opr
::
TypeCvt
::
make
(
y
,
dtype
::
Float32
());
...
...
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