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PaddleDetection

PaddlePaddle / PaddleDetection
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提交 212162b2 编写于 作者: D dangqingqing
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上级 70e206e8 2368ca8f
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Showing with 508 addition and 78 deletion
CMakeLists.txt
浏览文件 @ 212162b2
......@@ -51,13 +51,7 @@ option(ON_TRAVIS "Running test on travis-ci or not." OFF)
option(ON_COVERALLS "Generating code coverage data on coveralls or not." OFF)
option(COVERALLS_UPLOAD "Uploading the generated coveralls json." ON)
if(NOT CMAKE_BUILD_TYPE)
set(CMAKE_BUILD_TYPE "RelWithDebInfo" CACHE STRING
"Choose the type of build, options are: Debug Release RelWithDebInfo MinSizeRel"
FORCE)
endif()
include(enableCXX11)
include(cpplint)
include(ccache)
if(WITH_RDMA)
......@@ -83,18 +77,13 @@ if(NOT WITH_GPU)
list(APPEND CMAKE_CXX_SOURCE_FILE_EXTENSIONS cu)
else()
if(${CUDA_VERSION_MAJOR} GREATER 6)
if(COMPILER_SUPPORT_CXX11)
LIST(APPEND CUDA_NVCC_FLAGS -std=c++11)
endif()
if(${CUDA_VERSION_MAJOR} VERSION_LESS 7)
message(FATAL_ERROR "Paddle need CUDA >= 7.0 to compile")
endif()
# TODO(yuyang18): Change it to remove std=c++11 in cuda compile.
set(CUDA_PROPAGATE_HOST_FLAGS OFF)
if(NOT CUDNN_FOUND)
message(FATAL_ERROR "Paddle need cudnn to compile")
endif()
set(CUDA_NVCC_FLAGS ${CUDA_NVCC_FLAGS} "-g -O3 --use_fast_math")
if(WITH_AVX)
set(CUDA_NVCC_FLAGS ${CUDA_NVCC_FLAGS} "-Xcompiler ${AVX_FLAG}")
......
cmake/enableCXX11.cmake 已删除 100644 → 0
浏览文件 @ 70e206e8
# Enable C++ 11 for GCC.
# NOTE: It's only tested for gcc.
include(CheckCXXCompilerFlag)
CHECK_CXX_COMPILER_FLAG("-std=c++11" COMPILER_SUPPORT_CXX11)
CHECK_CXX_COMPILER_FLAG("-std=c++0x" COMPILER_SUPPORT_CXX0X)
if(COMPILER_SUPPORT_CXX11)
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11")
elseif(COMPILER_SUPPORT_CXX0X)
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++0x")
else()
message(FATAL_ERROR "Your compiler must support c++11")
endif()
\ No newline at end of file
cmake/flags.cmake
浏览文件 @ 212162b2
......@@ -2,6 +2,37 @@
include(CheckCXXCompilerFlag)
include(CheckCCompilerFlag)
include(CheckCXXSymbolExists)
if(NOT CMAKE_BUILD_TYPE)
set(CMAKE_BUILD_TYPE "RelWithDebInfo" CACHE STRING
"Choose the type of build, options are: Debug Release RelWithDebInfo MinSizeRel"
FORCE)
endif()
function(CheckCompilerCXX11Flag)
if(CMAKE_CXX_COMPILER_ID STREQUAL "GNU")
if(${CMAKE_CXX_COMPILER_VERSION} VERSION_LESS 4.8)
message(FATAL_ERROR "Unsupported GCC version. GCC >= 4.8 required.")
endif()
elseif(CMAKE_CXX_COMPILER_ID STREQUAL "AppleClang" OR CMAKE_CXX_COMPILER_ID STREQUAL "Clang")
# cmake >= 3.0 compiler id "AppleClang" on Mac OS X, otherwise "Clang"
# Apple Clang is a different compiler than upstream Clang which havs different version numbers.
# https://gist.github.com/yamaya/2924292
if(APPLE) # cmake < 3.0 compiler id "Clang" on Mac OS X
if(${CMAKE_CXX_COMPILER_VERSION} VERSION_LESS 5.1)
message(FATAL_ERROR "Unsupported AppleClang version. AppleClang >= 5.1 required.")
endif()
else()
if (${CMAKE_CXX_COMPILER_VERSION} VERSION_LESS 3.3)
message(FATAL_ERROR "Unsupported Clang version. Clang >= 3.3 required.")
endif()
endif()
endif()
endfunction()
CheckCompilerCXX11Flag()
LIST(APPEND CMAKE_CXX_FLAGS -std=c++11)
# safe_set_flag
#
# Set a compile flag only if compiler is support
......@@ -41,9 +72,7 @@ macro(safe_set_nvflag flag_name)
CHECK_C_COMPILER_FLAG(${flag_name} C_COMPILER_SUPPORT_FLAG_${safe_name})
set(safe_name C_COMPILER_SUPPORT_FLAG_${safe_name})
if(${safe_name})
set(CUDA_NVCC_FLAGS
--compiler-options;${flag_name}
${CUDA_NVCC_FLAGS})
LIST(APPEND CUDA_NVCC_FLAGS -Xcompiler ${flag_name})
endif()
endmacro()
......@@ -109,8 +138,22 @@ foreach(flag ${GPU_COMMON_FLAGS})
endforeach()
set(CUDA_PROPAGATE_HOST_FLAGS OFF)
# Release/Debug flags set by cmake. Such as -O3 -g -DNDEBUG etc.
# So, don't set these flags here.
LIST(APPEND CUDA_NVCC_FLAGS -std=c++11)
LIST(APPEND CUDA_NVCC_FLAGS --use_fast_math)
if(CMAKE_BUILD_TYPE STREQUAL "Debug")
LIST(APPEND CUDA_NVCC_FLAGS ${CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG})
elseif(CMAKE_BUILD_TYPE STREQUAL "Release")
LIST(APPEND CUDA_NVCC_FLAGS ${CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE})
elseif(CMAKE_BUILD_TYPE STREQUAL "RelWithDebInfo")
LIST(APPEND CUDA_NVCC_FLAGS ${CMAKE_CXX_FLAGS_RELWITHDEBINFO})
elseif(CMAKE_BUILD_TYPE STREQUAL "MinSizeRel")
LIST(APPEND CUDA_NVCC_FLAGS ${CMAKE_CXX_FLAGS_MINSIZEREL})
endif()
function(specify_cuda_arch cuda_version cuda_arch)
if(${cuda_version} VERSION_GREATER "8.0")
......
doc/getstarted/build_and_install/build_from_source.md
浏览文件 @ 212162b2
......@@ -16,13 +16,16 @@ git submodule update --init --recursive
## <span id="requirements">Requirements</span>
To compile the source code, your computer must be equipped with GCC >=4.6 or Clang compiler.
### Dependencies
To compile the source code, your computer must be equipped with the following dependencies.
- **Compiler**: GCC >= 4.8 or Clang >= 3.3 (AppleClang >= 5.1)
- **CMake**: version >= 2.8
- **BLAS**: MKL, OpenBlas or ATLAS
- **protobuf**: version >= 2.4, **Note: 3.x is not supported**
- **python**: only python 2.7 is supported currently
- **Protocol Buffers**: version >= 2.4, **Note: 3.x is not supported**
- **Python**: only python 2.7 is supported currently
**Note:** For CUDA 7.0 and CUDA 7.5, GCC 5.0 and up are not supported!
For CUDA 8.0, GCC versions later than 5.3 are not supported!
### Options
......@@ -50,8 +53,8 @@ PaddlePaddle supports some build options. To enable it, first you need to instal
</html>
**Note:**
- The GPU version works best with Cuda Toolkit 7.5 and cuDNN v5.
- Other versions like Cuda Toolkit 6.5, 7.0, 8.0 and cuDNN v2, v3, v4 are also supported.
- The GPU version works best with Cuda Toolkit 8.0 and cuDNN v5.
- Other versions like Cuda Toolkit 7.0, 7.5 and cuDNN v3, v4 are also supported.
- **To utilize cuDNN v5, Cuda Toolkit 7.5 is prerequisite and vice versa.**
As a simple example, consider the following:
......
doc_cn/demo/quick_start/index.rst 0 → 100644
浏览文件 @ 212162b2
PaddlePaddle快速入门教程
========================
我们将以 `文本分类问题 <https://en.wikipedia.org/wiki/Document_classification>`_ 为例,
介绍PaddlePaddle的基本使用方法。
安装
====
请参考 `安装教程 <../../build_and_install/index.html>`_ 安装PaddlePaddle。
使用概述
========
**文本分类问题**：对于给定的一条文本，我们从提前给定的类别集合中选择其所属类别。
比如, 在购物网站上，通过查看买家对某个产品的评价反馈, 评估该产品的质量。
- 这个显示器很棒！ （好评）
- 用了两个月之后这个显示器屏幕碎了。（差评）
使用PaddlePaddle, 每一个任务流程都可以被划分为如下五个步骤。
.. image:: Pipeline.jpg
:align: center
:scale: 80%
1. 数据格式准备
- 本例每行保存一条样本，类别Id和文本信息用 ``Tab`` 间隔，文本中的单词用空格分隔（如果不切词，则字与字之间用空格分隔），例如：``类别Id '\t' 这 个 显 示 器 很 棒 ！``
2. 向系统传送数据
- PaddlePaddle可以执行用户的python脚本程序来读取各种格式的数据文件。
- 本例的所有字符都将转换为连续整数表示的Id传给模型。
3. 描述网络结构和优化算法
- 本例由易到难展示4种不同的文本分类网络配置：逻辑回归模型，词向量模型，卷积模型，时序模型。
- 常用优化算法包括Momentum, RMSProp，AdaDelta，AdaGrad，Adam，Adamax等，本例采用Adam优化方法，加了L2正则和梯度截断。
4. 训练模型
5. 应用模型
数据格式准备
------------
接下来我们将展示如何用PaddlePaddle训练一个文本分类模型，将 `Amazon电子产品评论数据 <http://jmcauley.ucsd.edu/data/amazon/>`_ 分为好评(正样本)和差评(负样本)两种类别。
`源代码 <https://github.com/PaddlePaddle/Paddle>`_ 的 ``demo/quick_start`` 目录里提供了该数据的下载脚本和预处理脚本，你只需要在命令行输入以下命令，就能够很方便的完成数据下载和相应的预处理工作。
.. code-block:: bash
cd demo/quick_start
./data/get_data.sh
./preprocess.sh
数据预处理完成之后，通过配置类似于 ``dataprovider_*.py`` 的数据读取脚本和类似于 ``trainer_config.*.py`` 的训练模型脚本，PaddlePaddle将以设置参数的方式来设置
相应的数据读取脚本和训练模型脚本。接下来，我们将对这两个步骤给出了详细的解释，你也可以先跳过本文的解释环节，直接进入训练模型章节, 使用 ``sh train.sh`` 开始训练模型，
查看`train.sh`内容，通过 **自底向上法** (bottom-up approach)来帮助你理解PaddlePaddle的内部运行机制。
向系统传送数据
==============
Python脚本读取数据
------------------
`DataProvider <../../ui/data_provider/index.html>`_ 是PaddlePaddle负责提供数据的模块。``DataProvider`` 主要职责在于将训练数据传入内存或者显存，让模型能够得到训练更新，其包括两个函数：
* initializer：PaddlePaddle会在调用读取数据的Python脚本之前，先调用initializer函数。在下面例子里，我们在initialzier函数里初始化词表，并且在随后的读取数据过程中填充词表。
* process：PaddlePaddle调用process函数来读取数据。每次读取一条数据后，process函数会用yield语句输出这条数据，从而能够被PaddlePaddle 捕获 (harvest)。
``dataprovider_bow.py`` 文件给出了完整例子：
.. literalinclude:: ../../../demo/quick_start/dataprovider_bow.py
:language: python
:lines: 21-70
:linenos:
:emphasize-lines: 8,33
配置中的数据加载定义
--------------------
在模型配置中通过 ``define_py_data_sources2`` 接口来加载数据：
.. literalinclude:: ../../../demo/quick_start/trainer_config.emb.py
:language: python
:lines: 19-35
:linenos:
:emphasize-lines: 12
以下是对上述数据加载的解释：
- data/train.list,data/test.list: 指定训练数据和测试数据
- module="dataprovider_bow": 处理数据的Python脚本文件
- obj="process": 指定生成数据的函数
- args={"dictionary": word_dict}: 额外的参数，这里指定词典
更详细数据格式和用例请参考 `PyDataProvider2 <../../ui/data_provider/pydataprovider2.html>`_ 。
模型网络结构
============
本小节我们将介绍模型网络结构。
.. image:: PipelineNetwork.jpg
:align: center
:scale: 80%
我们将以最基本的逻辑回归网络作为起点，并逐渐展示更加深入的功能。更详细的网络配置连接请参考 `Layer文档 <../../../doc/layer.html>`_ 。
所有配置都能在 `源代码 <https://github.com/PaddlePaddle/Paddle>`_ 的 ``demo/quick_start`` 目录下找到。
逻辑回归模型
------------
具体流程如下:
.. image:: NetLR.jpg
:align: center
:scale: 80%
- 获取利用 `one-hot vector <https://en.wikipedia.org/wiki/One-hot>`_ 表示的每个单词，维度是词典大小
.. code-block:: python
word = data_layer(name="word", size=word_dim)
- 获取该条样本类别Id，维度是类别个数。
.. code-block:: python
label = data_layer(name="label", size=label_dim)
- 利用逻辑回归模型对该向量进行分类，同时会计算分类准确率
.. code-block:: python
# Define a fully connected layer with logistic activation (also called softmax activation).
output = fc_layer(input=word,
size=label_dim,
act_type=SoftmaxActivation())
# Define cross-entropy classification loss and error.
classification_cost(input=output, label=label)
- input: 除去data层，每个层都有一个或多个input,多个input以list方式输入
- size: 该层神经元个数
- act_type: 激活函数类型
**效果总结**：我们将在后面介绍训练和预测流程的脚本。在此为方便对比不同网络结构，我们总结了各个网络的复杂度和效果。
===================== =============================== =================
网络名称 参数数量 错误率
===================== =============================== =================
逻辑回归 252 KB 8.652 %
===================== =============================== =================
词向量模型
----------
embedding模型需要稍微改变提供数据的Python脚本，即 ``dataprovider_emb.py``，词向量模型、
卷积模型、时序模型均使用该脚本。其中文本输入类型定义为整数时序类型integer_value_sequence。
.. code-block:: python
def initializer(settings, dictionary, **kwargs):
settings.word_dict = dictionary
settings.input_types = [
# Define the type of the first input as sequence of integer.
# The value of the integers range from 0 to len(dictrionary)-1
integer_value_sequence(len(dictionary)),
# Define the second input for label id
integer_value(2)]
@provider(init_hook=initializer)
def process(settings, file_name):
...
# omitted, it is same as the data provider for LR model
该模型依然使用逻辑回归分类网络的框架， 只是将句子用连续向量表示替换为用稀疏向量表示， 即对第三步进行替换。句子表示的计算更新为两步：
.. image:: NetContinuous.jpg
:align: center
:scale: 80%
- 利用单词Id查找该单词对应的连续向量(维度为word_dim)， 输入N个单词，输出为N个word_dim维度向量
.. code-block:: python
emb = embedding_layer(input=word, size=word_dim)
- 将该句话包含的所有单词向量求平均, 得到句子的表示
.. code-block:: python
avg = pooling_layer(input=emb, pooling_type=AvgPooling())
其它部分和逻辑回归网络结构一致。
**效果总结：**
===================== =============================== ==================
网络名称 参数数量 错误率
===================== =============================== ==================
词向量模型 15 MB 8.484 %
===================== =============================== ==================
卷积模型
-----------
卷积网络是一种特殊的从词向量表示到句子表示的方法， 也就是将词向量模型进一步演化为三个新步骤。
.. image:: NetConv.jpg
:align: center
:scale: 80%
文本卷积分可为三个步骤:
1. 首先，从每个单词左右两端分别获取k个相邻的单词, 拼接成一个新的向量；
2. 其次，对该向量进行非线性变换(例如Sigmoid变换), 使其转变为维度为hidden_dim的新向量；
3. 最后，对整个新向量集合的每一个维度取最大值来表示最后的句子。
这三个步骤可配置为:
.. code-block:: python
text_conv = sequence_conv_pool(input=emb,
context_start=k,
context_len=2 * k + 1)
**效果总结：**
===================== =============================== ========================
网络名称 参数数量 错误率
===================== =============================== ========================
卷积模型 16 MB 5.628 %
===================== =============================== ========================
时序模型
----------
.. image:: NetRNN.jpg
:align: center
:scale: 80%
时序模型，也称为RNN模型, 包括简单的 `RNN模型 <https://en.wikipedia.org/wiki/Recurrent_neural_network>`_, `GRU模型 <https://en.wikipedia.org/wiki/Gated_recurrent_unit>`_ 和 `LSTM模型 <https://en.wikipedia.org/wiki/Long_short-term_memory>`_ 等等。
- GRU模型配置：
.. code-block:: python
gru = simple_gru(input=emb, size=gru_size)
- LSTM模型配置：
.. code-block:: python
lstm = simple_lstm(input=emb, size=lstm_size)
本次试验，我们采用单层LSTM模型，并使用了Dropout，**效果总结：**
===================== =============================== =========================
网络名称 参数数量 错误率
===================== =============================== =========================
时序模型 16 MB 4.812 %
===================== =============================== =========================
优化算法
=========
`优化算法 <http://www.paddlepaddle.org/doc/ui/api/trainer_config_helpers/optimizers_index.html>`_ 包括
Momentum, RMSProp，AdaDelta，AdaGrad，ADAM，Adamax等，这里采用Adam优化方法，同时使用了L2正则(L2 Regularization)和梯度截断(Gradient Clipping)。
.. code-block:: python
settings(batch_size=128,
learning_rate=2e-3,
learning_method=AdamOptimizer(),
regularization=L2Regularization(8e-4),
gradient_clipping_threshold=25)
训练模型
=========
在数据加载和网络配置完成之后， 我们就可以训练模型了。
.. image:: PipelineTrain.jpg
:align: center
:scale: 80%
训练模型，我们只需要运行 ``train.sh`` 训练脚本：
.. code-block:: bash
./train.sh
``train.sh``中包含了训练模型的基本命令。训练时所需设置的主要参数如下：
.. code-block:: bash
paddle train \
--config=trainer_config.py \
--log_period=20 \
--save_dir=./output \
--num_passes=15 \
--use_gpu=false
这里只简单介绍了单机训练，如何进行分布式训练，可以参考教程 `分布式训练 <../../cluster/index.html>`_ 。
预测
=====
当模型训练好了之后，我们就可以进行预测了。
.. image:: PipelineTest.jpg
:align: center
:scale: 80%
之前配置文件中 ``test.list`` 指定的数据将会被测试，这里直接通过预测脚本 ``predict.sh`` 进行预测,
更详细的说明，可以参考 `Python API预测 <../../ui/predict/swig_py_paddle.html>`_ 教程。
.. code-block:: bash
model="output/pass-00003"
paddle train \
--config=trainer_config.lstm.py \
--use_gpu=false \
--job=test \
--init_model_path=$model \
--config_args=is_predict=1 \
--predict_output_dir=. \
mv rank-00000 result.txt
这里以 ``output/pass-00003`` 为例进行预测，用户可以根据训练日志，选择测试结果最好的模型来预测。
预测结果以文本的形式保存在 ``result.txt`` 中，一行为一个样本，格式如下：
.. code-block:: bash
预测ID;ID为0的概率 ID为1的概率
预测ID;ID为0的概率 ID为1的概率
总体效果总结
==============
在 ``/demo/quick_start`` 目录下，能够找到这里使用的所有数据, 网络配置, 训练脚本等等。
对于Amazon-Elec测试集(25k), 如下表格，展示了上述网络模型的训练效果:
===================== =============================== ============= ==================================
网络名称 参数数量 错误率 配置文件
===================== =============================== ============= ==================================
逻辑回归模型 252 KB 8.652% trainer_config.lr.py
词向量模型 15 MB 8.484% trainer_config.emb.py
卷积模型 16 MB 5.628% trainer_config.cnn.py
时序模型 16 MB 4.812% trainer_config.lstm.py
===================== =============================== ============= ==================================
附录
=====
命令行参数
----------
* \--config：网络配置
* \--save_dir：模型存储路径
* \--log_period：每隔多少batch打印一次日志
* \--num_passes：训练轮次，一个pass表示过一遍所有训练样本
* \--config_args：命令指定的参数会传入网络配置中。
* \--init_model_path：指定初始化模型路径，可用在测试或训练时指定初始化模型。
默认一个pass保存一次模型，也可以通过saving_period_by_batches设置每隔多少batch保存一次模型。
可以通过show_parameter_stats_period设置打印参数信息等。
其他参数请参考 `命令行参数文档 <../../ui/index.html#command-line-argument>`_ 。
输出日志
---------
.. code-block:: bash
TrainerInternal.cpp:160] Batch=20 samples=2560 AvgCost=0.628761 CurrentCost=0.628761 Eval: classification_error_evaluator=0.304297 CurrentEval: classification_error_evaluator=0.304297
模型训练会看到类似上面这样的日志信息，详细的参数解释，请参考如下表格：
=========================================== ==============================================================
名称 解释
=========================================== ==============================================================
Batch=20 表示过了20个batch
samples=2560 表示过了2560个样本
AvgCost 每个pass的第0个batch到当前batch所有样本的平均cost
CurrentCost 当前log_period个batch所有样本的平均cost
Eval: classification_error_evaluator 每个pass的第0个batch到当前batch所有样本的平均分类错误率
CurrentEval: classification_error_evaluator 当前log_period个batch所有样本的平均分类错误率
=========================================== ==============================================================
doc_cn/faq/index.rst
浏览文件 @ 212162b2
......@@ -204,7 +204,22 @@ PaddlePaddle的参数使用名字 :code:`name` 作为参数的ID，相同名字
* 卸载PaddlePaddle包 :code:`pip uninstall paddle`, 清理掉老旧的PaddlePaddle安装包，使得单元测试有一个干净的环境。如果PaddlePaddle包已经在python的site-packages里面，单元测试会引用site-packages里面的python包，而不是源码目录里 :code:`/python` 目录下的python包。同时，即便设置 :code:`PYTHONPATH` 到 :code:`/python` 也没用，因为python的搜索路径是优先已经安装的python包。
9. CMake源码编译, 找到的PythonLibs和PythonInterp版本不一致
9. 运行Docker GPU镜像出现 "CUDA driver version is insufficient"
----------------------------------------------------------------
用户在使用PaddlePaddle GPU的Docker镜像的时候，常常出现 `Cuda Error: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version`, 原因在于没有把机器上CUDA相关的驱动和库映射到容器内部。
具体的解决方法是：
.. code-block:: bash
$ export CUDA_SO="$(\ls usr/lib64/libcuda* | xargs -I{} echo '-v {}:{}') $(\ls /usr/lib64/libnvidia* | xargs -I{} echo '-v {}:{}')"
$ export DEVICES=$(\ls /dev/nvidia* | xargs -I{} echo '--device {}:{}')
$ docker run ${CUDA_SO} ${DEVICES} -it paddledev/paddlepaddle:latest-gpu
更多关于Docker的安装与使用, 请参考 `PaddlePaddle Docker 文档 <http://www.paddlepaddle.org/doc_cn/build_and_install/install/docker_install.html>`_ 。
10. CMake源码编译, 找到的PythonLibs和PythonInterp版本不一致
----------------------------------------------------------
这是目前CMake寻找Python的逻辑存在缺陷，如果系统安装了多个Python版本，CMake找到的Python库和Python解释器版本可能有不一致现象，导致编译PaddlePaddle失败。正确的解决方法是，
......
paddle/cuda/CMakeLists.txt
浏览文件 @ 212162b2
......@@ -34,9 +34,6 @@ else()
src/hl_warpctc_wrap.cc)
endif()
set_source_files_properties(${AVX_SOURCES}
PROPERTIES COMPILE_FLAGS "-mavx")
set(CUDA_CU_SOURCES
src/hl_perturbation_util.cu
src/hl_cuda_aggregate.cu
......
paddle/cuda/src/hl_cuda_cnn.cu
浏览文件 @ 212162b2
......@@ -16,6 +16,7 @@ limitations under the License. */
#include <float.h>
#include "hl_base.h"
#include "hl_cnn.h"
#include "hl_device_functions.cuh"
__global__ void KeFeature2col(size_t n, size_t height, const real* data_im,
size_t blockH, size_t blockW, size_t width,
......@@ -641,10 +642,10 @@ __global__ void KeBilinearInterpBw(real* in,
real* inPos =
&in[outIdH * inputW + channelId * inImgSize + inImgIdy * inImgW + inImgIdx];
const real* outPos = &out[outIdH * outputW + outIdW];
atomicAdd(&inPos[0], h2lambda * w2lambda * outPos[0]);
atomicAdd(&inPos[wId], h2lambda * w1lambda * outPos[0]);
atomicAdd(&inPos[hId * inImgW], h1lambda * w2lambda * outPos[0]);
atomicAdd(&inPos[hId * inImgW + wId], h1lambda * w1lambda * outPos[0]);
paddle::paddleAtomicAdd(&inPos[0], h2lambda * w2lambda * outPos[0]);
paddle::paddleAtomicAdd(&inPos[wId], h2lambda * w1lambda * outPos[0]);
paddle::paddleAtomicAdd(&inPos[hId * inImgW], h1lambda * w2lambda * outPos[0]);
paddle::paddleAtomicAdd(&inPos[hId * inImgW + wId], h1lambda * w1lambda * outPos[0]);
}
}
......
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