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PaddlePaddle
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99130c6e
编写于
9月 29, 2017
作者:
C
Cao Ying
提交者:
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9月 29, 2017
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Merge pull request #4498 from pengli09/fix-random-seed
fix random seeds in gradient checkers.
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a2657fea
4dfc10cc
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Showing
2 changed file
with
17 addition
and
1 deletion
+17
-1
python/paddle/v2/framework/tests/op_test.py
python/paddle/v2/framework/tests/op_test.py
+16
-0
python/paddle/v2/framework/tests/test_softmax_with_cross_entropy_op.py
.../v2/framework/tests/test_softmax_with_cross_entropy_op.py
+1
-1
未找到文件。
python/paddle/v2/framework/tests/op_test.py
浏览文件 @
99130c6e
import
unittest
import
unittest
import
numpy
as
np
import
numpy
as
np
import
random
import
itertools
import
itertools
import
paddle.v2.framework.core
as
core
import
paddle.v2.framework.core
as
core
from
paddle.v2.framework.op
import
Operator
from
paddle.v2.framework.op
import
Operator
...
@@ -192,6 +193,21 @@ def get_gradient(scope, op, inputs, outputs, grad_name, place,
...
@@ -192,6 +193,21 @@ def get_gradient(scope, op, inputs, outputs, grad_name, place,
class
OpTest
(
unittest
.
TestCase
):
class
OpTest
(
unittest
.
TestCase
):
@
classmethod
def
setUpClass
(
cls
):
'''Fix random seeds to remove randomness from tests'''
cls
.
_np_rand_state
=
np
.
random
.
get_state
()
cls
.
_py_rand_state
=
random
.
getstate
()
np
.
random
.
seed
(
123
)
random
.
seed
(
124
)
@
classmethod
def
tearDownClass
(
cls
):
'''Restore random seeds'''
np
.
random
.
set_state
(
cls
.
_np_rand_state
)
random
.
setstate
(
cls
.
_py_rand_state
)
def
check_output_with_place
(
self
,
place
,
atol
):
def
check_output_with_place
(
self
,
place
,
atol
):
self
.
scope
=
core
.
Scope
()
self
.
scope
=
core
.
Scope
()
op_inputs
=
self
.
inputs
if
hasattr
(
self
,
"inputs"
)
else
dict
()
op_inputs
=
self
.
inputs
if
hasattr
(
self
,
"inputs"
)
else
dict
()
...
...
python/paddle/v2/framework/tests/test_softmax_with_cross_entropy_op.py
浏览文件 @
99130c6e
...
@@ -43,7 +43,7 @@ class TestSoftmaxWithCrossEntropyOp2(OpTest):
...
@@ -43,7 +43,7 @@ class TestSoftmaxWithCrossEntropyOp2(OpTest):
def
setUp
(
self
):
def
setUp
(
self
):
self
.
op_type
=
"softmax_with_cross_entropy"
self
.
op_type
=
"softmax_with_cross_entropy"
batch_size
=
2
batch_size
=
2
class_num
=
1
7
class_num
=
3
7
logits
=
np
.
random
.
uniform
(
0.1
,
1.0
,
logits
=
np
.
random
.
uniform
(
0.1
,
1.0
,
[
batch_size
,
class_num
]).
astype
(
"float32"
)
[
batch_size
,
class_num
]).
astype
(
"float32"
)
...
...
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