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6700294c
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4月 23, 2022
作者:
A
Aurelius84
提交者:
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4月 23, 2022
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[Performance]Remove CudaStreamSychornize in ClipGradByGlobalNorm (#42132)
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f6219dda
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内联
并排
Showing
1 changed file
with
15 addition
and
5 deletion
+15
-5
python/paddle/fluid/clip.py
python/paddle/fluid/clip.py
+15
-5
未找到文件。
python/paddle/fluid/clip.py
浏览文件 @
6700294c
...
@@ -468,10 +468,15 @@ class ClipGradByGlobalNorm(ClipGradBase):
...
@@ -468,10 +468,15 @@ class ClipGradByGlobalNorm(ClipGradBase):
sdg.step()
sdg.step()
"""
"""
def
__init__
(
self
,
clip_norm
,
group_name
=
"default_group"
):
def
__init__
(
self
,
clip_norm
,
group_name
=
"default_group"
,
auto_skip_clip
=
False
):
super
(
ClipGradByGlobalNorm
,
self
).
__init__
()
super
(
ClipGradByGlobalNorm
,
self
).
__init__
()
self
.
clip_norm
=
float
(
clip_norm
)
self
.
clip_norm
=
float
(
clip_norm
)
self
.
group_name
=
group_name
self
.
group_name
=
group_name
assert
isinstance
(
auto_skip_clip
,
bool
)
self
.
auto_skip_clip
=
auto_skip_clip
def
__str__
(
self
):
def
__str__
(
self
):
return
"Gradient Clip By GlobalNorm, global_norm=%f"
%
(
self
.
clip_norm
)
return
"Gradient Clip By GlobalNorm, global_norm=%f"
%
(
self
.
clip_norm
)
...
@@ -524,14 +529,19 @@ class ClipGradByGlobalNorm(ClipGradBase):
...
@@ -524,14 +529,19 @@ class ClipGradByGlobalNorm(ClipGradBase):
max_global_norm
=
layers
.
fill_constant
(
max_global_norm
=
layers
.
fill_constant
(
shape
=
[
1
],
dtype
=
global_norm_var
.
dtype
,
value
=
self
.
clip_norm
)
shape
=
[
1
],
dtype
=
global_norm_var
.
dtype
,
value
=
self
.
clip_norm
)
# only when global_norm_var > max_global_norm, grad need clip
need_clip
=
False
need_clip
=
False
if
global_norm_var
>
max_global_norm
:
if
not
self
.
auto_skip_clip
:
# always apply clip
need_clip
=
True
clip_var
=
layers
.
elementwise_div
(
x
=
max_global_norm
,
y
=
layers
.
elementwise_max
(
x
=
global_norm_var
,
y
=
max_global_norm
))
elif
global_norm_var
>
max_global_norm
:
# only when global_norm_var > max_global_norm, grad need clip
need_clip
=
True
need_clip
=
True
if
need_clip
:
clip_var
=
layers
.
elementwise_div
(
clip_var
=
layers
.
elementwise_div
(
x
=
max_global_norm
,
y
=
global_norm_var
)
x
=
max_global_norm
,
y
=
global_norm_var
)
for
p
,
g
in
params_grads
:
for
p
,
g
in
params_grads
:
if
g
is
None
:
if
g
is
None
:
continue
continue
...
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