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PaddlePaddle
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7971d4a3
编写于
6月 06, 2018
作者:
D
dzhwinter
提交者:
GitHub
6月 06, 2018
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Feature/deterministic (#11205)
* "fix deterministic" * "fix ci" * "fix init"
上级
9a8b3bca
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4
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内联
并排
Showing
4 changed file
with
26 addition
and
8 deletion
+26
-8
paddle/fluid/operators/conv_cudnn_op.cu.cc
paddle/fluid/operators/conv_cudnn_op.cu.cc
+3
-3
paddle/fluid/operators/pool_cudnn_op.cu.cc
paddle/fluid/operators/pool_cudnn_op.cu.cc
+5
-1
paddle/fluid/platform/cudnn_helper.h
paddle/fluid/platform/cudnn_helper.h
+17
-3
python/paddle/fluid/__init__.py
python/paddle/fluid/__init__.py
+1
-1
未找到文件。
paddle/fluid/operators/conv_cudnn_op.cu.cc
浏览文件 @
7971d4a3
...
...
@@ -20,7 +20,7 @@ limitations under the License. */
#include "paddle/fluid/platform/cudnn_helper.h"
#include "paddle/fluid/platform/float16.h"
DEFINE_bool
(
cudnn_
algo_use_autotune
,
true
,
DEFINE_bool
(
cudnn_
deterministic
,
true
,
"Whether allow using an autotuning algorithm for convolution "
"operator. The autotuning algorithm may be non-deterministic. If "
"false, the algorithm is deterministic."
);
...
...
@@ -272,7 +272,7 @@ class CUDNNConvGradOpKernel : public framework::OpKernel<T> {
auto
&
dev_ctx
=
ctx
.
template
device_context
<
platform
::
CUDADeviceContext
>();
auto
handle
=
dev_ctx
.
cudnn_handle
();
if
(
input_grad
)
{
if
(
FLAGS_cudnn_
algo_use_autotune
)
{
if
(
FLAGS_cudnn_
deterministic
)
{
PADDLE_ENFORCE
(
platform
::
dynload
::
cudnnGetConvolutionBackwardDataAlgorithm
(
handle
,
cudnn_filter_desc
,
...
...
@@ -297,7 +297,7 @@ class CUDNNConvGradOpKernel : public framework::OpKernel<T> {
}
if
(
filter_grad
)
{
if
(
FLAGS_cudnn_
algo_use_autotune
)
{
if
(
FLAGS_cudnn_
deterministic
)
{
PADDLE_ENFORCE
(
platform
::
dynload
::
cudnnGetConvolutionBackwardFilterAlgorithm
(
handle
,
cudnn_input_desc
,
cudnn_output_grad_desc
,
...
...
paddle/fluid/operators/pool_cudnn_op.cu.cc
浏览文件 @
7971d4a3
...
...
@@ -135,7 +135,11 @@ class PoolCUDNNGradOpKernel : public framework::OpKernel<T> {
PoolingMode
pooling_mode
;
if
(
pooling_type
==
"max"
)
{
pooling_mode
=
PoolingMode
::
kMaximum
;
if
(
FLAGS_cudnn_deterministic
)
{
pooling_mode
=
PoolingMode
::
kMaximumDeterministic
;
}
else
{
pooling_mode
=
PoolingMode
::
kMaximum
;
}
}
else
{
pooling_mode
=
PoolingMode
::
kAverage
;
}
...
...
paddle/fluid/platform/cudnn_helper.h
浏览文件 @
7971d4a3
...
...
@@ -22,6 +22,8 @@ limitations under the License. */
#include "paddle/fluid/platform/float16.h"
#include "paddle/fluid/platform/macros.h"
DECLARE_bool
(
cudnn_deterministic
);
namespace
paddle
{
namespace
platform
{
...
...
@@ -76,8 +78,22 @@ enum class DataLayout { // Not use
enum
class
PoolingMode
{
kMaximum
,
kAverage
,
kMaximumDeterministic
,
};
inline
cudnnPoolingMode_t
GetPoolingMode
(
const
PoolingMode
&
mode
)
{
switch
(
mode
)
{
case
PoolingMode
::
kMaximumDeterministic
:
return
CUDNN_POOLING_MAX_DETERMINISTIC
;
case
PoolingMode
::
kAverage
:
return
CUDNN_POOLING_AVERAGE_COUNT_EXCLUDE_PADDING
;
case
PoolingMode
::
kMaximum
:
return
CUDNN_POOLING_MAX
;
default:
PADDLE_THROW
(
"Unexpected pooling mode."
);
}
}
template
<
typename
T
>
class
CudnnDataType
;
...
...
@@ -293,9 +309,7 @@ class ScopedPoolingDescriptor {
PADDLE_ENFORCE_EQ
(
kernel
.
size
(),
pads
.
size
());
PADDLE_ENFORCE_EQ
(
kernel
.
size
(),
strides
.
size
());
PADDLE_ENFORCE
(
dynload
::
cudnnSetPoolingNdDescriptor
(
desc_
,
(
mode
==
PoolingMode
::
kMaximum
?
CUDNN_POOLING_MAX
:
CUDNN_POOLING_AVERAGE_COUNT_EXCLUDE_PADDING
),
desc_
,
(
GetPoolingMode
(
mode
)),
CUDNN_PROPAGATE_NAN
,
// Always propagate nans.
kernel
.
size
(),
kernel
.
data
(),
pads
.
data
(),
strides
.
data
()));
return
desc_
;
...
...
python/paddle/fluid/__init__.py
浏览文件 @
7971d4a3
...
...
@@ -120,7 +120,7 @@ def __bootstrap__():
]
if
core
.
is_compiled_with_cuda
():
read_env_flags
+=
[
'fraction_of_gpu_memory_to_use'
,
'cudnn_
algo_use_autotune
'
'fraction_of_gpu_memory_to_use'
,
'cudnn_
deterministic
'
]
core
.
init_gflags
([
sys
.
argv
[
0
]]
+
[
"--tryfromenv="
+
","
.
join
(
read_env_flags
)])
...
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