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PaddlePaddle
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18bff529
编写于
2月 01, 2019
作者:
T
tensor-tang
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差异文件
extract fused_emb_seq_pool forward function
test=develop
上级
c1e18b13
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1
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内联
并排
Showing
1 changed file
with
37 addition
and
21 deletion
+37
-21
paddle/fluid/operators/fused/fused_embedding_seq_pool_op.h
paddle/fluid/operators/fused/fused_embedding_seq_pool_op.h
+37
-21
未找到文件。
paddle/fluid/operators/fused/fused_embedding_seq_pool_op.h
浏览文件 @
18bff529
...
...
@@ -31,38 +31,54 @@ using LoDTensor = framework::LoDTensor;
using
SelectedRows
=
framework
::
SelectedRows
;
using
DDim
=
framework
::
DDim
;
template
<
typename
T
>
void
emb_seqpool
(
const
framework
::
ExecutionContext
&
context
,
const
T
*
table
,
const
int64_t
*
idx
,
T
*
out
,
int64_t
table_height
,
int64_t
table_width
,
int64_t
idx_height
,
int64_t
idx_width
,
int64_t
out_width
)
{
// pool type == sum
PADDLE_ENFORCE_EQ
(
table_width
*
idx_width
,
out_width
);
auto
check_idx_value_valid
=
[
&
](
int
i
)
{
PADDLE_ENFORCE_LT
(
idx
[
i
],
table_height
,
"idx value: %d, i: %d"
,
idx
[
i
],
i
);
PADDLE_ENFORCE_GE
(
idx
[
i
],
0
,
"idx value: %d, i: %d"
,
idx
[
i
],
i
);
};
auto
blas
=
math
::
GetBlas
<
platform
::
CPUDeviceContext
,
T
>
(
context
);
for
(
int
w
=
0
;
w
!=
idx_width
;
++
w
)
{
check_idx_value_valid
(
w
);
blas
.
VCOPY
(
table_width
,
table
+
idx
[
w
]
*
table_width
,
out
+
w
*
table_width
);
}
for
(
int
h
=
1
;
h
<
idx_height
;
++
h
)
{
for
(
int
w
=
0
;
w
<
idx_width
;
++
w
)
{
int
i
=
h
*
idx_width
+
w
;
check_idx_value_valid
(
i
);
blas
.
AXPY
(
table_width
,
static_cast
<
T
>
(
1
),
table
+
idx
[
i
]
*
table_width
,
out
+
w
*
table_width
);
}
}
}
template
<
typename
T
>
struct
EmbeddingVSumFunctor
{
void
operator
()(
const
framework
::
ExecutionContext
&
context
,
const
LoDTensor
*
table_t
,
const
LoDTensor
*
ids_t
,
LoDTensor
*
output_t
)
{
auto
*
table
=
table_t
->
data
<
T
>
();
int64_t
row_number
=
table_t
->
dims
()[
0
];
int64_t
row
_width
=
table_t
->
dims
()[
1
];
int64_t
last_dim
=
output_t
->
dims
()[
1
];
int64_t
table_height
=
table_t
->
dims
()[
0
];
int64_t
table
_width
=
table_t
->
dims
()[
1
];
int64_t
out_width
=
output_t
->
dims
()[
1
];
const
int64_t
*
ids
=
ids_t
->
data
<
int64_t
>
();
auto
ids_lod
=
ids_t
->
lod
()[
0
];
int64_t
ids_count
=
ids_t
->
numel
()
/
ids_lod
.
back
();
int64_t
idx_width
=
ids_t
->
numel
()
/
ids_lod
.
back
();
auto
*
output
=
output_t
->
mutable_data
<
T
>
(
context
.
GetPlace
());
auto
blas
=
math
::
GetBlas
<
platform
::
CPUDeviceContext
,
T
>
(
context
);
PADDLE_ENFORCE_LE
(
table_width
*
idx_width
,
out_width
);
for
(
int64_t
i
=
0
;
i
!=
ids_lod
.
size
()
-
1
;
++
i
)
{
size_t
begin
=
ids_lod
[
i
]
*
ids_count
;
for
(
int64_t
j
=
0
;
j
!=
ids_count
;
++
j
)
{
PADDLE_ENFORCE_LT
(
ids
[
begin
],
row_number
);
PADDLE_ENFORCE_GE
(
ids
[
begin
],
0
,
"ids %d"
,
i
);
blas
.
VCOPY
(
row_width
,
table
+
ids
[
begin
+
j
]
*
row_width
,
output
+
i
*
last_dim
+
j
*
row_width
);
}
for
(
int64_t
r
=
(
ids_lod
[
i
]
+
1
)
*
ids_count
;
r
<
ids_lod
[
i
+
1
]
*
ids_count
;
++
r
)
{
PADDLE_ENFORCE_LT
(
ids
[
r
],
row_number
);
PADDLE_ENFORCE_GE
(
ids
[
r
],
0
,
"ids %d"
,
i
);
blas
.
AXPY
(
row_width
,
1.
,
table
+
ids
[
r
]
*
row_width
,
output
+
i
*
last_dim
+
(
r
%
ids_count
)
*
row_width
);
}
emb_seqpool
(
context
,
table
,
ids
+
ids_lod
[
i
]
*
idx_width
,
output
+
i
*
out_width
,
table_height
,
table_width
,
ids_lod
[
i
+
1
]
-
ids_lod
[
i
],
idx_width
,
out_width
);
}
}
};
...
...
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