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PaddlePaddle
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4a16d5c6
编写于
4月 25, 2022
作者:
W
Weilong Wu
提交者:
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4月 25, 2022
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[Eager] Support numpy.ndarry in CastNumpy2Scalar (#42136)
上级
1178f153
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2
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内联
并排
Showing
2 changed file
with
21 addition
and
2 deletion
+21
-2
paddle/fluid/pybind/eager_utils.cc
paddle/fluid/pybind/eager_utils.cc
+14
-1
python/paddle/fluid/tests/unittests/test_bfgs.py
python/paddle/fluid/tests/unittests/test_bfgs.py
+7
-1
未找到文件。
paddle/fluid/pybind/eager_utils.cc
浏览文件 @
4a16d5c6
...
...
@@ -1025,7 +1025,20 @@ paddle::experimental::Scalar CastNumpy2Scalar(PyObject* obj,
PyTypeObject
*
type
=
obj
->
ob_type
;
auto
type_name
=
std
::
string
(
type
->
tp_name
);
VLOG
(
1
)
<<
"type_name: "
<<
type_name
;
if
(
type_name
==
"numpy.float64"
)
{
if
(
type_name
==
"numpy.ndarray"
&&
PySequence_Check
(
obj
))
{
PyObject
*
item
=
nullptr
;
item
=
PySequence_GetItem
(
obj
,
0
);
if
(
PyObject_CheckFloatOrToFloat
(
&
item
))
{
float
value
=
static_cast
<
float
>
(
PyFloat_AsDouble
(
item
));
return
paddle
::
experimental
::
Scalar
(
value
);
}
else
{
PADDLE_THROW
(
platform
::
errors
::
InvalidArgument
(
"%s(): argument (position %d) is numpy.ndarry, the inner elements "
"must be "
"numpy.float32/float64 now, but got %s"
,
op_type
,
arg_pos
+
1
,
type_name
));
// NOLINT
}
}
else
if
(
type_name
==
"numpy.float64"
)
{
double
value
=
CastPyArg2Double
(
obj
,
op_type
,
arg_pos
);
return
paddle
::
experimental
::
Scalar
(
value
);
}
else
if
(
type_name
==
"numpy.float32"
)
{
...
...
python/paddle/fluid/tests/unittests/test_bfgs.py
浏览文件 @
4a16d5c6
...
...
@@ -20,6 +20,7 @@ import paddle
import
paddle.nn.functional
as
F
from
paddle.incubate.optimizer.functional.bfgs
import
minimize_bfgs
from
paddle.fluid.framework
import
_test_eager_guard
from
paddle.fluid.framework
import
_enable_legacy_dygraph
_enable_legacy_dygraph
()
...
...
@@ -120,7 +121,7 @@ class TestBfgs(unittest.TestCase):
results
=
test_static_graph
(
func
,
x0
,
dtype
=
'float64'
)
self
.
assertTrue
(
np
.
allclose
(
0.8
,
results
[
2
]))
def
test
_rosenbrock
(
self
):
def
func
_rosenbrock
(
self
):
# The Rosenbrock function is a standard optimization test case.
a
=
np
.
random
.
random
(
size
=
[
1
]).
astype
(
'float32'
)
minimum
=
[
a
.
item
(),
(
a
**
2
).
item
()]
...
...
@@ -139,6 +140,11 @@ class TestBfgs(unittest.TestCase):
results
=
test_dynamic_graph
(
func
,
x0
)
self
.
assertTrue
(
np
.
allclose
(
minimum
,
results
[
2
]))
def
test_rosenbrock
(
self
):
with
_test_eager_guard
():
self
.
func_rosenbrock
()
self
.
func_rosenbrock
()
def
test_exception
(
self
):
def
func
(
x
):
return
paddle
.
dot
(
x
,
x
)
...
...
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