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编写于
4月 18, 2022
作者:
M
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差异文件
fix(mge): fix advanced indexing grad
GitOrigin-RevId: 8033c9322dd79db2b72a8cc7df66cdaf270b0b60
上级
409c9881
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2
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Showing
2 changed file
with
3 addition
and
3 deletion
+3
-3
imperative/python/src/grad_override.cpp
imperative/python/src/grad_override.cpp
+1
-1
imperative/python/test/unit/core/test_autodiff.py
imperative/python/test/unit/core/test_autodiff.py
+2
-2
未找到文件。
imperative/python/src/grad_override.cpp
浏览文件 @
99a85c40
...
@@ -233,7 +233,7 @@ std::optional<ValueRefList> indexingMultiAxisVec_grad_rule(
...
@@ -233,7 +233,7 @@ std::optional<ValueRefList> indexingMultiAxisVec_grad_rule(
const
OpDef
&
op
,
Span
<
ValueRef
>
inputs
,
Span
<
bool
>
inputs_require_grad
,
const
OpDef
&
op
,
Span
<
ValueRef
>
inputs
,
Span
<
bool
>
inputs_require_grad
,
CustomBackward
&
backward
)
{
CustomBackward
&
backward
)
{
auto
&&
indexingMultiAxisVec
=
op
.
cast_final_safe
<
IndexingMultiAxisVec
>
();
auto
&&
indexingMultiAxisVec
=
op
.
cast_final_safe
<
IndexingMultiAxisVec
>
();
auto
&&
grad_op
=
Indexing
Set
MultiAxisVec
::
make
(
indexingMultiAxisVec
.
items
);
auto
&&
grad_op
=
Indexing
Incr
MultiAxisVec
::
make
(
indexingMultiAxisVec
.
items
);
SmallVector
<
ValueRef
>
inputs2
;
SmallVector
<
ValueRef
>
inputs2
;
if
(
inputs_require_grad
[
0
])
{
if
(
inputs_require_grad
[
0
])
{
inputs2
.
push_back
(
get_shape
(
inputs
[
0
]));
inputs2
.
push_back
(
get_shape
(
inputs
[
0
]));
...
...
imperative/python/test/unit/core/test_autodiff.py
浏览文件 @
99a85c40
...
@@ -316,7 +316,7 @@ def test_IndexingMultiAxisVec():
...
@@ -316,7 +316,7 @@ def test_IndexingMultiAxisVec():
def
f
(
x
):
def
f
(
x
):
x
=
x
*
1
x
=
x
*
1
y
=
x
[[
0
,
2
],
[
0
,
2
]]
y
=
x
[[
0
,
0
,
2
,
1
],
[
2
,
2
,
1
,
0
]]
refs
[
"x"
]
=
TensorWeakRef
(
x
)
refs
[
"x"
]
=
TensorWeakRef
(
x
)
return
y
return
y
...
@@ -326,7 +326,7 @@ def test_IndexingMultiAxisVec():
...
@@ -326,7 +326,7 @@ def test_IndexingMultiAxisVec():
grad
(
y
,
F
.
ones_like
(
y
))
grad
(
y
,
F
.
ones_like
(
y
))
np
.
testing
.
assert_equal
(
np
.
testing
.
assert_equal
(
np
.
array
([[
1
,
0
,
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],
[
0
,
0
,
0
],
[
0
,
0
,
1
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dtype
=
np
.
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),
x
.
grad
.
numpy
()
np
.
array
([[
0
,
0
,
2
],
[
1
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,
0
],
[
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,
1
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0
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dtype
=
np
.
float32
),
x
.
grad
.
numpy
()
)
)
...
...
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