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775c6024
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10月 04, 2017
作者:
Q
qiaolongfei
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remove using in sgd header file
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ee7b3ed0
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Showing
1 changed file
with
10 addition
and
17 deletion
+10
-17
paddle/operators/sgd_op.h
paddle/operators/sgd_op.h
+10
-17
未找到文件。
paddle/operators/sgd_op.h
浏览文件 @
775c6024
...
...
@@ -19,32 +19,25 @@ limitations under the License. */
namespace
paddle
{
namespace
operators
{
using
Tensor
=
framework
::
Tensor
;
template
<
typename
T
,
int
MajorType
=
Eigen
::
RowMajor
,
typename
IndexType
=
Eigen
::
DenseIndex
>
using
EigenVector
=
framework
::
EigenVector
<
T
,
MajorType
,
IndexType
>
;
template
<
typename
T
,
int
MajorType
=
Eigen
::
RowMajor
,
typename
IndexType
=
Eigen
::
DenseIndex
>
using
EigenScalar
=
framework
::
EigenScalar
<
T
,
MajorType
,
IndexType
>
;
template
<
typename
Place
,
typename
T
>
class
SGDOpKernel
:
public
framework
::
OpKernel
<
T
>
{
public:
void
Compute
(
const
framework
::
ExecutionContext
&
ctx
)
const
override
{
auto
param
=
ctx
.
Input
<
Tensor
>
(
"Param"
);
auto
grad
=
ctx
.
Input
<
Tensor
>
(
"Grad"
);
auto
param_out
=
ctx
.
Output
<
Tensor
>
(
"ParamOut"
);
auto
learning_rate
=
ctx
.
Input
<
Tensor
>
(
"LearningRate"
);
auto
param
=
ctx
.
Input
<
framework
::
Tensor
>
(
"Param"
);
auto
grad
=
ctx
.
Input
<
framework
::
Tensor
>
(
"Grad"
);
auto
param_out
=
ctx
.
Output
<
framework
::
Tensor
>
(
"ParamOut"
);
auto
learning_rate
=
ctx
.
Input
<
framework
::
Tensor
>
(
"LearningRate"
);
param_out
->
mutable_data
<
T
>
(
ctx
.
GetPlace
());
auto
p
=
EigenVector
<
T
>::
Flatten
(
*
param
);
auto
g
=
EigenVector
<
T
>::
Flatten
(
*
grad
);
auto
o
=
EigenVector
<
T
>::
Flatten
(
*
param_out
);
auto
lr
=
EigenScala
r
<
T
>::
From
(
*
learning_rate
);
auto
p
=
framework
::
EigenVector
<
T
>::
Flatten
(
*
param
);
auto
g
=
framework
::
EigenVector
<
T
>::
Flatten
(
*
grad
);
auto
o
=
framework
::
EigenVector
<
T
>::
Flatten
(
*
param_out
);
auto
lr
=
framework
::
EigenVecto
r
<
T
>::
From
(
*
learning_rate
);
auto
place
=
ctx
.
GetEigenDevice
<
Place
>
();
o
.
device
(
place
)
=
p
-
lr
*
g
;
Eigen
::
DSizes
<
int
,
2
>
grad_dsize
(
grad
->
dims
()[
0
],
grad
->
dims
()[
1
]);
o
.
device
(
place
)
=
p
-
lr
.
broadcast
(
grad_dsize
)
*
g
;
}
};
...
...
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