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暴走的小小菜鸟
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未验证
提交
fe341bac
编写于
1月 09, 2018
作者:
Q
QI JUN
提交者:
GitHub
1月 09, 2018
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操作
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电子邮件补丁
差异文件
refine batch norm python layer (#7348)
上级
1566af8a
变更
2
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
2 changed file
with
13 addition
and
6 deletion
+13
-6
python/paddle/v2/fluid/layer_helper.py
python/paddle/v2/fluid/layer_helper.py
+3
-2
python/paddle/v2/fluid/layers/nn.py
python/paddle/v2/fluid/layers/nn.py
+10
-4
未找到文件。
python/paddle/v2/fluid/layer_helper.py
浏览文件 @
fe341bac
...
...
@@ -120,11 +120,12 @@ class LayerHelper(object):
raise
ValueError
(
"no Parameter name %s found"
%
name
)
return
param
def
create_tmp_variable
(
self
,
dtype
):
def
create_tmp_variable
(
self
,
dtype
,
stop_gradient
=
False
):
return
self
.
main_program
.
current_block
().
create_var
(
name
=
unique_name
(
"."
.
join
([
self
.
name
,
'tmp'
])),
dtype
=
dtype
,
persistable
=
False
)
persistable
=
False
,
stop_gradient
=
stop_gradient
)
def
create_variable
(
self
,
*
args
,
**
kwargs
):
return
self
.
main_program
.
current_block
().
create_var
(
*
args
,
**
kwargs
)
...
...
python/paddle/v2/fluid/layers/nn.py
浏览文件 @
fe341bac
...
...
@@ -971,11 +971,17 @@ def batch_norm(input,
attr
=
helper
.
param_attr
,
shape
=
param_shape
,
dtype
=
dtype
,
is_bias
=
True
)
mean
=
helper
.
create_global_variable
(
dtype
=
input
.
dtype
,
shape
=
param_shape
,
persistable
=
True
)
dtype
=
input
.
dtype
,
shape
=
param_shape
,
persistable
=
True
,
stop_gradient
=
True
)
helper
.
set_variable_initializer
(
var
=
mean
,
initializer
=
Constant
(
0.0
))
variance
=
helper
.
create_global_variable
(
dtype
=
input
.
dtype
,
shape
=
param_shape
,
persistable
=
True
)
dtype
=
input
.
dtype
,
shape
=
param_shape
,
persistable
=
True
,
stop_gradient
=
True
)
helper
.
set_variable_initializer
(
var
=
variance
,
initializer
=
Constant
(
1.0
))
# create output
...
...
@@ -983,8 +989,8 @@ def batch_norm(input,
mean_out
=
mean
# variance and variance out share the same memory
variance_out
=
variance
saved_mean
=
helper
.
create_tmp_variable
(
dtype
)
saved_variance
=
helper
.
create_tmp_variable
(
dtype
)
saved_mean
=
helper
.
create_tmp_variable
(
dtype
=
dtype
,
stop_gradient
=
True
)
saved_variance
=
helper
.
create_tmp_variable
(
dtype
=
dtype
,
stop_gradient
=
True
)
batch_norm_out
=
helper
.
create_tmp_variable
(
dtype
)
...
...
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