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PaddlePaddle
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bf91d11e
编写于
1月 24, 2019
作者:
C
chengduo
提交者:
GitHub
1月 24, 2019
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Clean elementwise_op_function (#15502)
test=develop
上级
5cfc40de
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Showing
1 changed file
with
0 addition
and
62 deletion
+0
-62
paddle/fluid/operators/elementwise/elementwise_op_function.h
paddle/fluid/operators/elementwise/elementwise_op_function.h
+0
-62
未找到文件。
paddle/fluid/operators/elementwise/elementwise_op_function.h
浏览文件 @
bf91d11e
...
...
@@ -277,68 +277,6 @@ class TransformFunctor {
Functor
func_
;
};
#define EIGEN_FUNCTOR(name, eigen_op) \
struct Eigen##name##Functor { \
template <typename DeviceContext, typename T> \
inline void Run(const framework::Tensor *x, const framework::Tensor *y, \
framework::Tensor *z, \
const framework::ExecutionContext &ctx) { \
auto x_e = framework::EigenVector<T>::Flatten(*x); \
auto y_e = framework::EigenVector<T>::Flatten(*y); \
auto z_e = framework::EigenVector<T>::Flatten(*z); \
z_e.device( \
*ctx.template device_context<DeviceContext>().eigen_device()) = \
eigen_op(x_e, y_e); \
} \
template <typename DeviceContext, typename T> \
inline void RunBroadCast(const framework::Tensor *x, \
const framework::Tensor *y, framework::Tensor *z, \
const framework::ExecutionContext &ctx, int pre, \
int n) { \
auto x_e = framework::EigenVector<T>::Flatten(*x); \
auto y_e = framework::EigenVector<T>::Flatten(*y); \
auto z_e = framework::EigenVector<T>::Flatten(*z); \
auto y_bcast = y_e.reshape(Eigen::DSizes<int, 2>(1, n)) \
.broadcast(Eigen::DSizes<int, 2>(pre, 1)) \
.reshape(Eigen::DSizes<int, 1>(x_e.size())); \
z_e.device( \
*ctx.template device_context<DeviceContext>().eigen_device()) = \
eigen_op(x_e, y_bcast); \
} \
template <typename DeviceContext, typename T> \
inline void RunBroadCast2(const framework::Tensor *x, \
const framework::Tensor *y, \
framework::Tensor *z, \
const framework::ExecutionContext &ctx, int pre, \
int n, int post) { \
auto x_e = framework::EigenVector<T>::Flatten(*x); \
auto y_e = framework::EigenVector<T>::Flatten(*y); \
auto z_e = framework::EigenVector<T>::Flatten(*z); \
auto y_bcast = y_e.reshape(Eigen::DSizes<int, 3>(1, n, 1)) \
.broadcast(Eigen::DSizes<int, 3>(pre, 1, post)) \
.reshape(Eigen::DSizes<int, 1>(x_e.size())); \
z_e.device( \
*ctx.template device_context<DeviceContext>().eigen_device()) = \
eigen_op(x_e, y_bcast); \
} \
}
#define EIGEN_ADD(x, y) ((x) + (y))
EIGEN_FUNCTOR
(
Add
,
EIGEN_ADD
);
#define EIGEN_SUB(x, y) ((x) - (y))
EIGEN_FUNCTOR
(
Sub
,
EIGEN_SUB
);
#define EIGEN_MUL(x, y) ((x) * (y))
EIGEN_FUNCTOR
(
Mul
,
EIGEN_MUL
);
#define EIGEN_DIV(x, y) ((x) / (y))
EIGEN_FUNCTOR
(
Div
,
EIGEN_DIV
);
template
<
typename
T
,
typename
DX_OP
,
typename
DY_OP
>
struct
ElemwiseGradNoBroadcast
{
const
T
*
x_
;
...
...
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