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PaddlePaddle
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8e63a960
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4月 28, 2023
作者:
S
sneaxiy
提交者:
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4月 28, 2023
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fix c_softmax deterministic (#53420)
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fdc3ff51
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Showing
1 changed file
with
8 addition
and
13 deletion
+8
-13
paddle/fluid/operators/collective/c_softmax_with_cross_entropy_op.cu
...d/operators/collective/c_softmax_with_cross_entropy_op.cu
+8
-13
未找到文件。
paddle/fluid/operators/collective/c_softmax_with_cross_entropy_op.cu
浏览文件 @
8e63a960
...
@@ -13,6 +13,7 @@ See the License for the specific language governing permissions and
...
@@ -13,6 +13,7 @@ See the License for the specific language governing permissions and
limitations under the License. */
limitations under the License. */
#include "paddle/fluid/operators/collective/c_softmax_with_cross_entropy_op.h"
#include "paddle/fluid/operators/collective/c_softmax_with_cross_entropy_op.h"
#include "paddle/phi/kernels/reduce_sum_kernel.h"
#include "paddle/fluid/framework/eigen.h"
#include "paddle/fluid/framework/eigen.h"
#include "paddle/fluid/platform/collective_helper.h"
#include "paddle/fluid/platform/collective_helper.h"
...
@@ -337,9 +338,7 @@ struct CSoftmaxWithCrossEntropyProcessGroupFunctor<phi::GPUContext, T> {
...
@@ -337,9 +338,7 @@ struct CSoftmaxWithCrossEntropyProcessGroupFunctor<phi::GPUContext, T> {
eigen_logits_max
.
device
(
*
dev_ctx
.
eigen_device
())
=
eigen_logits_max
.
device
(
*
dev_ctx
.
eigen_device
())
=
eigen_logits
.
maximum
(
along_axis
);
eigen_logits
.
maximum
(
along_axis
);
std
::
vector
<
phi
::
DenseTensor
>
in_out
;
pg
->
AllReduce
(
&
logits_max
,
logits_max
,
opts
,
true
,
true
);
in_out
.
push_back
(
logits_max
);
pg
->
AllReduce
(
in_out
,
in_out
,
opts
)
->
Synchronize
();
// step 2, obtain logit - logit_max
// step 2, obtain logit - logit_max
Eigen
::
DSizes
<
int
,
2
>
batch_by_one
(
N
,
1
);
Eigen
::
DSizes
<
int
,
2
>
batch_by_one
(
N
,
1
);
...
@@ -390,10 +389,8 @@ struct CSoftmaxWithCrossEntropyProcessGroupFunctor<phi::GPUContext, T> {
...
@@ -390,10 +389,8 @@ struct CSoftmaxWithCrossEntropyProcessGroupFunctor<phi::GPUContext, T> {
nranks
);
nranks
);
}
}
in_out
.
clear
();
in_out
.
push_back
(
predicted_logits
);
opts
.
reduce_op
=
distributed
::
ReduceOp
::
SUM
;
opts
.
reduce_op
=
distributed
::
ReduceOp
::
SUM
;
pg
->
AllReduce
(
in_out
,
in_out
,
opts
)
->
Synchronize
(
);
pg
->
AllReduce
(
&
predicted_logits
,
predicted_logits
,
opts
,
true
,
true
);
// step 4, obtain exp(logit)
// step 4, obtain exp(logit)
eigen_softmax
.
device
(
*
dev_ctx
.
eigen_device
())
=
eigen_softmax
.
exp
();
eigen_softmax
.
device
(
*
dev_ctx
.
eigen_device
())
=
eigen_softmax
.
exp
();
...
@@ -403,15 +400,11 @@ struct CSoftmaxWithCrossEntropyProcessGroupFunctor<phi::GPUContext, T> {
...
@@ -403,15 +400,11 @@ struct CSoftmaxWithCrossEntropyProcessGroupFunctor<phi::GPUContext, T> {
sum_exp_logits
=
ctx
.
AllocateTmpTensor
<
T
,
phi
::
GPUContext
>
({
N
,
1
},
dev_ctx
);
sum_exp_logits
=
ctx
.
AllocateTmpTensor
<
T
,
phi
::
GPUContext
>
({
N
,
1
},
dev_ctx
);
void
*
sum_exp_logits_buff
=
sum_exp_logits
.
mutable_data
<
T
>
(
place
);
void
*
sum_exp_logits_buff
=
sum_exp_logits
.
mutable_data
<
T
>
(
place
);
auto
eigen_sum_exp_logits
=
phi
::
SumKernel
<
T
,
phi
::
GPUContext
>
(
phi
::
funcs
::
EigenMatrix
<
T
>::
From
(
sum_exp_logits
);
dev_ctx
,
softmax_2d
,
{
-
1
},
softmax_2d
.
dtype
(),
true
,
&
sum_exp_logits
);
eigen_sum_exp_logits
.
device
(
*
dev_ctx
.
eigen_device
())
=
eigen_softmax
.
sum
(
along_axis
);
in_out
.
clear
();
in_out
.
push_back
(
sum_exp_logits
);
opts
.
reduce_op
=
distributed
::
ReduceOp
::
SUM
;
opts
.
reduce_op
=
distributed
::
ReduceOp
::
SUM
;
pg
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AllReduce
(
in_out
,
in_out
,
opts
)
->
Synchronize
(
);
pg
->
AllReduce
(
&
sum_exp_logits
,
sum_exp_logits
,
opts
,
true
,
true
);
if
(
label_type
==
framework
::
proto
::
VarType
::
INT32
)
{
if
(
label_type
==
framework
::
proto
::
VarType
::
INT32
)
{
CaculateLoss
<
T
,
int32_t
>
CaculateLoss
<
T
,
int32_t
>
...
@@ -431,6 +424,8 @@ struct CSoftmaxWithCrossEntropyProcessGroupFunctor<phi::GPUContext, T> {
...
@@ -431,6 +424,8 @@ struct CSoftmaxWithCrossEntropyProcessGroupFunctor<phi::GPUContext, T> {
N
);
N
);
}
}
auto
eigen_sum_exp_logits
=
phi
::
funcs
::
EigenMatrix
<
T
>::
From
(
sum_exp_logits
);
eigen_softmax
.
device
(
*
dev_ctx
.
eigen_device
())
=
eigen_softmax
.
device
(
*
dev_ctx
.
eigen_device
())
=
(
eigen_softmax
*
(
eigen_softmax
*
eigen_sum_exp_logits
.
inverse
().
broadcast
(
one_by_class
));
eigen_sum_exp_logits
.
inverse
().
broadcast
(
one_by_class
));
...
...
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