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编写于
9月 17, 2018
作者:
L
liuruilong
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change prior box output dim
上级
372759f7
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Showing
1 changed file
with
14 addition
and
8 deletion
+14
-8
metal/paddle-mobile/paddle-mobile/Operators/Kernels/PriorBoxKernel.swift
...bile/paddle-mobile/Operators/Kernels/PriorBoxKernel.swift
+14
-8
未找到文件。
metal/paddle-mobile/paddle-mobile/Operators/Kernels/PriorBoxKernel.swift
浏览文件 @
445dcafd
...
@@ -34,9 +34,15 @@ class PriorBoxKernel<P: PrecisionType>: Kernel, Computable{
...
@@ -34,9 +34,15 @@ class PriorBoxKernel<P: PrecisionType>: Kernel, Computable{
required
init
(
device
:
MTLDevice
,
param
:
PriorBoxParam
<
P
>
)
{
required
init
(
device
:
MTLDevice
,
param
:
PriorBoxParam
<
P
>
)
{
param
.
output
.
initTexture
(
device
:
device
,
inTranspose
:
[
2
,
0
,
1
,
3
],
computePrecision
:
computePrecision
)
let
originDim
=
param
.
output
.
tensorDim
;
param
.
output
.
tensorDim
=
Dim
.
init
(
inDim
:
[
1
,
originDim
[
0
],
originDim
[
1
],
originDim
[
2
]
*
originDim
[
3
]])
param
.
output
.
padToFourDim
=
Dim
.
init
(
inDim
:
[
1
,
originDim
[
0
],
originDim
[
1
],
originDim
[
2
]
*
originDim
[
3
]])
param
.
output
.
initTexture
(
device
:
device
,
inTranspose
:
[
0
,
1
,
2
,
3
],
computePrecision
:
computePrecision
)
param
.
outputVariances
.
initTexture
(
device
:
device
,
inTranspose
:
[
2
,
0
,
1
,
3
],
computePrecision
:
computePrecision
)
param
.
outputVariances
.
initTexture
(
device
:
device
,
inTranspose
:
[
2
,
0
,
1
,
3
],
computePrecision
:
computePrecision
)
if
computePrecision
==
.
Float32
{
if
computePrecision
==
.
Float32
{
if
param
.
min_max_aspect_ratios_order
{
if
param
.
min_max_aspect_ratios_order
{
super
.
init
(
device
:
device
,
inFunctionName
:
"prior_box_MinMaxAspectRatiosOrder"
)
super
.
init
(
device
:
device
,
inFunctionName
:
"prior_box_MinMaxAspectRatiosOrder"
)
...
@@ -59,13 +65,13 @@ class PriorBoxKernel<P: PrecisionType>: Kernel, Computable{
...
@@ -59,13 +65,13 @@ class PriorBoxKernel<P: PrecisionType>: Kernel, Computable{
fatalError
(
" need implement "
)
fatalError
(
" need implement "
)
}
}
let
n
=
1
//
let n = 1
let
h
=
param
.
output
.
dim
[
1
]
//
let h = param.output.dim[1]
let
w
=
param
.
output
.
dim
[
2
]
//
let w = param.output.dim[2]
let
c
=
param
.
output
.
dim
[
3
]
*
param
.
output
.
dim
[
0
]
//
let c = param.output.dim[3] * param.output.dim[0]
//
param
.
output
.
dim
=
Dim
.
init
(
inDim
:
[
n
,
h
,
w
,
c
])
//
param.output.dim = Dim.init(inDim: [n, h, w, c])
param
.
output
.
transpose
=
[
0
,
1
,
2
,
3
]
//
param.output.transpose = [0, 1, 2, 3]
let
imageWidth
=
Float32
(
param
.
inputImage
.
padToFourDim
[
3
])
let
imageWidth
=
Float32
(
param
.
inputImage
.
padToFourDim
[
3
])
let
imageHeight
=
Float32
(
param
.
inputImage
.
padToFourDim
[
2
])
let
imageHeight
=
Float32
(
param
.
inputImage
.
padToFourDim
[
2
])
...
...
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