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01d91340
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8月 14, 2017
作者:
D
dangqingqing
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Add test_gradient_checker.py
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with
43 addition
and
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+43
-0
python/paddle/v2/framework/tests/test_gradient_checker.py
python/paddle/v2/framework/tests/test_gradient_checker.py
+43
-0
未找到文件。
python/paddle/v2/framework/tests/test_gradient_checker.py
0 → 100644
浏览文件 @
01d91340
import
unittest
import
numpy
from
paddle.v2.framework.op
import
Operator
from
gradient_checker
import
GradientChecker
from
gradient_checker
import
get_numeric_gradient
class
GetNumericGradientTest
(
unittest
.
TestCase
):
def
test_add_op
(
self
):
add_op
=
Operator
(
'add_two'
,
X
=
"X"
,
Y
=
"Y"
,
Out
=
"Z"
)
x
=
numpy
.
random
.
random
((
10
,
1
)).
astype
(
"float32"
)
y
=
numpy
.
random
.
random
((
10
,
1
)).
astype
(
"float32"
)
arr
=
get_numeric_gradient
(
add_op
,
{
'X'
:
x
,
"Y"
:
y
},
'Z'
,
'X'
)
self
.
assertAlmostEqual
(
arr
.
mean
(),
1.0
,
delta
=
1e-4
)
def
test_softmax_op
(
self
):
def
stable_softmax
(
x
):
"""Compute the softmax of vector x in a numerically stable way."""
shiftx
=
x
-
numpy
.
max
(
x
)
exps
=
numpy
.
exp
(
shiftx
)
return
exps
/
numpy
.
sum
(
exps
)
def
label_softmax_grad
(
Y
,
dY
):
dX
=
Y
*
0.0
for
i
in
range
(
Y
.
shape
[
0
]):
d
=
numpy
.
dot
(
Y
[
i
,
:],
dY
[
i
,
:])
dX
[
i
,
:]
=
Y
[
i
,
:]
*
(
dY
[
i
,
:]
-
d
)
return
dX
softmax_op
=
Operator
(
"softmax"
,
X
=
"X"
,
Y
=
"Y"
)
X
=
numpy
.
random
.
random
((
2
,
2
)).
astype
(
"float32"
)
Y
=
numpy
.
apply_along_axis
(
stable_softmax
,
1
,
X
)
dY
=
numpy
.
ones
(
Y
.
shape
)
dX
=
label_softmax_grad
(
Y
,
dY
)
arr
=
get_numeric_gradient
(
softmax_op
,
{
"X"
:
X
},
'Y'
,
'X'
)
numpy
.
testing
.
assert_almost_equal
(
arr
,
dX
,
decimal
=
1e-2
)
if
__name__
==
'__main__'
:
unittest
.
main
()
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