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56759ff4
编写于
8月 09, 2021
作者:
C
crystal
提交者:
GitHub
8月 09, 2021
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差异文件
optimization batch_norm 2D and NCHW format on CPU (#34585)
上级
a3cc2d0b
变更
1
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内联
并排
Showing
1 changed file
with
14 addition
and
4 deletion
+14
-4
paddle/fluid/operators/batch_norm_op.cc
paddle/fluid/operators/batch_norm_op.cc
+14
-4
未找到文件。
paddle/fluid/operators/batch_norm_op.cc
浏览文件 @
56759ff4
...
...
@@ -295,8 +295,7 @@ class BatchNormKernel<platform::CPUDeviceContext, T>
bool
global_stats
=
test_mode
||
use_global_stats
;
const
std
::
string
data_layout_str
=
ctx
.
Attr
<
std
::
string
>
(
"data_layout"
);
const
DataLayout
data_layout
=
framework
::
StringToDataLayout
(
data_layout_str
);
DataLayout
data_layout
=
framework
::
StringToDataLayout
(
data_layout_str
);
const
auto
*
x
=
ctx
.
Input
<
Tensor
>
(
"X"
);
const
auto
&
x_dims
=
x
->
dims
();
...
...
@@ -332,6 +331,12 @@ class BatchNormKernel<platform::CPUDeviceContext, T>
saved_mean
->
mutable_data
<
T
>
(
ctx
.
GetPlace
());
saved_variance
->
mutable_data
<
T
>
(
ctx
.
GetPlace
());
// input dimension is 2 and the format is NCHW. The input can be regarded
// as NHWC format
if
(
x_dims
.
size
()
==
2
&&
data_layout
==
DataLayout
::
kNCHW
)
{
data_layout
=
DataLayout
::
kNHWC
;
}
if
(
!
global_stats
)
{
// saved_xx is use just in this batch of data
EigenVectorArrayMap
<
T
>
saved_mean_e
(
...
...
@@ -578,8 +583,7 @@ class BatchNormGradKernel<platform::CPUDeviceContext, T>
bool
use_global_stats
=
ctx
.
Attr
<
bool
>
(
"use_global_stats"
);
const
bool
is_test
=
ctx
.
Attr
<
bool
>
(
"is_test"
);
const
float
epsilon
=
ctx
.
Attr
<
float
>
(
"epsilon"
);
const
DataLayout
data_layout
=
framework
::
StringToDataLayout
(
data_layout_str
);
DataLayout
data_layout
=
framework
::
StringToDataLayout
(
data_layout_str
);
auto
*
d_x
=
ctx
.
Output
<
Tensor
>
(
framework
::
GradVarName
(
"X"
));
auto
*
d_scale
=
ctx
.
Output
<
Tensor
>
(
framework
::
GradVarName
(
"Scale"
));
...
...
@@ -633,6 +637,12 @@ class BatchNormGradKernel<platform::CPUDeviceContext, T>
:
x_dims
[
x_dims
.
size
()
-
1
]);
const
int
sample_size
=
x
->
numel
()
/
N
/
C
;
// input dimension is 2 and the format is NCHW. The input can be regarded as
// NHWC format
if
(
x_dims
.
size
()
==
2
&&
data_layout
==
DataLayout
::
kNCHW
)
{
data_layout
=
DataLayout
::
kNHWC
;
}
// init output
if
(
d_x
)
{
d_x
->
mutable_data
<
T
>
(
ctx
.
GetPlace
());
...
...
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