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e2d102aa
编写于
12月 04, 2018
作者:
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chengduozh
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1 changed file
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and
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doc/fluid/dev/op_notes.md
doc/fluid/dev/op_notes.md
+2
-5
未找到文件。
doc/fluid/dev/op_notes.md
浏览文件 @
e2d102aa
...
...
@@ -49,7 +49,7 @@ Operator继承关系图:
<tr>
<td>
GradOpMakerFN
</td>
<td>
Functor
</td>
<td>
返回当前Op对应的反向Op
:std::vector
<
std::unique_ptr
<
OpDesc
>
>
,因为正向Op的反向可能有多个Op构成
</td>
<td>
返回当前Op对应的反向Op
的一组OpDesc
,因为正向Op的反向可能有多个Op构成
</td>
<td>
编译时调用
</td>
</tr>
<tr>
...
...
@@ -92,15 +92,12 @@ Operator继承关系图:
**注意:**
1.
对于所有Op,前三个参数是必须的,op_type指明op的名字,OperatorBase是该Op的对象,op_maker_and_checker_maker是op的maker和op中attr的checker。
2.
如果该Op有反向,则必须要有op_grad_opmaker,因为在backward会根据正向的Op中获取反向Op的Maker。
3.
框架提供了一个默认的op_grad_opmaker:
`DefaultGradOpDescMaker`
,这个Maker会将前向Op的输入和输出都作为反向Op的输入,将前向Op的输入的梯度作为反向Op的输出,并将前向Op的属性拷贝过来。
**注意:**
DefaultGradOpDescMaker会将前向Op的所有输入输出都做反向Op的输入,即使这个输入是没有必要的,这将会导致无法对没有用到的变量做内存优化。
4.
框架没有提供默认的op_infer_var_shape方法。如果该Op是无OpKernel的,通常需要用户添加对应的op_infer_var_shape方法;如果该Op是有OpKernel的,需要实现
`OperatorWithKernel`
中的
`InferShape`
方法,此时不需要提供op_infer_var_shape方法。具体实现可参考
[
while_op.cc
](
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/fluid/operators/controlflow/while_op.cc
)
,
[
conv_op.cc
](
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/fluid/operators/conv_op.cc
)
。
5.
框架没有提供默认的op_infer_var_type方法,用户需要根据实际情况添加op_infer_var_shape。严格来说每个Op都应该注册一个InferVarType,op_infer_var_type根据输入的Var的type和dtype推断输出Var的type和dtype。
**注意:**
在Python端的LayerHelper中create_variable_for_type_inference操作返回的Variable里面是LoDTensor,C++端的InferVarType可以修改
`Variable`
的type和dtype。
更多内容请参考:
-
[
如何写新的Op
](
http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.1/advanced_usage/development/new_op.html
)
...
...
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