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8月 10, 2017
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-9
paddle/gserver/layers/MKLDNNFcLayer.h
paddle/gserver/layers/MKLDNNFcLayer.h
+3
-0
paddle/gserver/tests/MKLDNNTester.cpp
paddle/gserver/tests/MKLDNNTester.cpp
+7
-5
paddle/gserver/tests/MKLDNNTester.h
paddle/gserver/tests/MKLDNNTester.h
+5
-4
未找到文件。
paddle/gserver/layers/MKLDNNFcLayer.h
浏览文件 @
2d4c66d4
...
...
@@ -29,7 +29,10 @@ protected:
// input layer size, can not be change after init
size_t
iLayerSize_
;
// == ic * ih * iw
// if has already init the weight
bool
hasInitedWgt_
;
// if input layer has image size info (ih>1 && iw>1)
bool
hasSpatial_
;
// fc weight and bias
...
...
paddle/gserver/tests/MKLDNNTester.cpp
浏览文件 @
2d4c66d4
...
...
@@ -123,7 +123,8 @@ void MKLDNNTester::checkForward() {
}
void
MKLDNNTester
::
checkBackwardData
()
{
const
bool
isBN
=
dnnLayer_
->
getType
()
==
"mkldnn_batch_norm"
;
// TODO(TJ): uncomment me when batch norm ready
// const bool isBN = dnnLayer_->getType() == "mkldnn_batch_norm";
for
(
size_t
i
=
0
;
i
<
dataLayers_
[
DNN
].
size
();
++
i
)
{
const
MatrixPtr
&
dnnDiff
=
dataLayers_
[
DNN
][
i
]
->
getOutputGrad
();
const
MatrixPtr
&
refDiff
=
dataLayers_
[
REF
][
i
]
->
getOutputGrad
();
...
...
@@ -134,10 +135,11 @@ void MKLDNNTester::checkBackwardData() {
double
delta
=
compareMatrix
(
dnnDiff
,
refDiff
);
EXPECT_LE
(
fabs
(
delta
),
eps_
);
if
(
isBN
)
{
// the other two inputs in batch norm are for moving mean and var
break
;
}
// TODO(TJ): uncomment me when batch norm ready
// if (isBN) {
// // the other two inputs in batch norm are for moving mean and var
// break;
// }
}
}
...
...
paddle/gserver/tests/MKLDNNTester.h
浏览文件 @
2d4c66d4
...
...
@@ -27,9 +27,9 @@ namespace paddle {
*/
class
MKLDNNTester
{
enum
{
DNN
=
0
,
REF
=
1
,
NUM
=
2
,
DNN
=
0
,
// MKLDNN layer
REF
=
1
,
// Reference layer
NUM
=
2
,
// Number of total
};
protected:
...
...
@@ -107,7 +107,8 @@ private:
* Get delta percent
* if many(>failRate) wrong(abs(dnn-ref)/abs(ref)>thres) points return the
* max(diff/ref)
* else return sum(abs(a-b)) / sum(abs(b)) should smaller than eps
* else return sum(abs(a-b)) / sum(abs(b))
* The return value should smaller than eps when passing.
*/
double
getDelta
(
const
real
*
d1
,
const
real
*
d2
,
...
...
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