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c850c7eb
编写于
12月 13, 2022
作者:
M
Megvii Engine Team
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差异文件
fix(masked_fill): fix error and add some tests
GitOrigin-RevId: 225861f30a77103a3b988968d45054bd28260590
上级
1f0ea02f
变更
2
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内联
并排
Showing
2 changed file
with
22 addition
and
1 deletion
+22
-1
imperative/python/test/unit/core/test_indexing_op.py
imperative/python/test/unit/core/test_indexing_op.py
+21
-0
imperative/src/impl/ops/tensor_manip.cpp
imperative/src/impl/ops/tensor_manip.cpp
+1
-1
未找到文件。
imperative/python/test/unit/core/test_indexing_op.py
浏览文件 @
c850c7eb
...
...
@@ -5,6 +5,7 @@ from tempfile import NamedTemporaryFile
import
numpy
as
np
import
pytest
import
torch
from
utils
import
make_tensor
import
megengine
...
...
@@ -13,6 +14,7 @@ import megengine.functional as F
import
megengine.jit
as
jit
import
megengine.random
as
rand
import
megengine.utils.comp_graph_tools
as
cgtools
from
megengine.autodiff
import
GradManager
from
megengine.core._imperative_rt.core2
import
apply
from
megengine.core._trace_option
import
use_symbolic_shape
from
megengine.core.ops
import
builtin
...
...
@@ -622,6 +624,25 @@ def test_advance_indexing_with_bool(test_varnode):
)
def
test_advance_indexing_autodiff
():
x
=
Tensor
([
2
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
,
7
,
8
,
2
],
dtype
=
"float32"
)
gm
=
GradManager
()
gm
.
attach
(
x
)
with
gm
:
a
=
x
+
1
a
[
x
>
3
]
=
0.3
b
=
a
+
1
gm
.
backward
(
b
.
sum
())
torch_x
=
torch
.
tensor
(
[
2
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
,
7
,
8
,
2
],
dtype
=
torch
.
float32
,
requires_grad
=
True
)
a
=
torch_x
+
1
a
[
torch_x
>
3
]
=
0.3
b
=
a
+
1
(
b
.
sum
()).
backward
()
np
.
testing
.
assert_equal
(
x
.
grad
.
numpy
(),
torch_x
.
grad
.
numpy
())
@
pytest
.
mark
.
parametrize
(
"symbolic"
,
[
True
,
False
,
None
])
def
test_subtensor_on_empty_tensor
(
symbolic
):
np_x
=
np
.
array
([],
dtype
=
np
.
float32
).
reshape
(
10
,
0
,
10
)
...
...
imperative/src/impl/ops/tensor_manip.cpp
浏览文件 @
c850c7eb
...
...
@@ -306,7 +306,7 @@ cg::OperatorNodeBase* apply_on_var_node(const OpDef& def, const VarNodeArray& in
SmallVector
<
VarNode
::
LayoutConstraintCallback
>
get_input_layout_constraint
(
const
OpDef
&
def
,
const
SmallVector
<
TensorPtr
>&
inputs
)
{
SmallVector
<
VarNode
::
LayoutConstraintCallback
>
layout_checker
(
inputs
.
size
());
layout_checker
[
0
]
=
[](
const
TensorLayout
&
layout
)
{
layout_checker
[
1
]
=
[](
const
TensorLayout
&
layout
)
{
return
layout
.
is_contiguous
();
};
return
layout_checker
;
...
...
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