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一WILLPOWER一
Paddle
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556d5097
编写于
1月 14, 2022
作者:
Y
YuanRisheng
提交者:
GitHub
1月 14, 2022
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差异文件
refactor impl of elementwise op part2 (#38898)
上级
7f8d5bc8
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3
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内联
并排
Showing
3 changed file
with
919 addition
and
614 deletion
+919
-614
paddle/fluid/operators/elementwise/elementwise_op_function.h
paddle/fluid/operators/elementwise/elementwise_op_function.h
+7
-614
paddle/pten/kernels/cpu/elementwise.h
paddle/pten/kernels/cpu/elementwise.h
+144
-0
paddle/pten/kernels/gpu/elementwise.h
paddle/pten/kernels/gpu/elementwise.h
+768
-0
未找到文件。
paddle/fluid/operators/elementwise/elementwise_op_function.h
浏览文件 @
556d5097
此差异已折叠。
点击以展开。
paddle/pten/kernels/cpu/elementwise.h
浏览文件 @
556d5097
...
...
@@ -549,4 +549,148 @@ static void ElemwiseGradBroadcast2CPU(const T* x,
}
}
template
<
typename
T
,
typename
DX_OP
,
typename
DY_OP
,
typename
Tout
=
T
>
void
CommonElementwiseBroadcastBackward
(
const
CPUContext
&
ctx
,
const
DDim
&
x_dims
,
const
DDim
&
y_dims
,
const
DenseTensor
&
x
,
const
DenseTensor
&
y
,
const
DenseTensor
&
out
,
const
DenseTensor
&
dout
,
int
axis
,
DenseTensor
*
dx
,
DenseTensor
*
dy
,
DX_OP
dx_op
,
DY_OP
dy_op
)
{
int
max_dim
=
std
::
max
(
x_dims
.
size
(),
y_dims
.
size
());
axis
=
(
axis
==
-
1
?
std
::
abs
(
x_dims
.
size
()
-
y_dims
.
size
())
:
axis
);
std
::
vector
<
int
>
x_dims_array
(
max_dim
);
std
::
vector
<
int
>
y_dims_array
(
max_dim
);
std
::
vector
<
int
>
out_dims_array
(
max_dim
);
funcs
::
GetBroadcastDimsArrays
(
x_dims
,
y_dims
,
x_dims_array
.
data
(),
y_dims_array
.
data
(),
out_dims_array
.
data
(),
max_dim
,
axis
);
// for inplace strategy. memset will make dx and dout clear and get wrong
// result.
if
(
dx
&&
dx
->
IsSharedBufferWith
(
dout
))
{
dx
->
clear
();
dx
->
mutable_data
<
T
>
(
x_dims
,
ctx
.
GetPlace
());
}
VLOG
(
3
)
<<
"CommonElementwiseBroadcastBackward xdims:"
<<
paddle
::
framework
::
make_ddim
(
x_dims_array
)
<<
" ydim:"
<<
paddle
::
framework
::
make_ddim
(
y_dims_array
);
CommonGradBroadcastCPU
<
T
,
DX_OP
,
DY_OP
,
Tout
>
(
x
,
y
,
out
,
dout
,
dx
,
dy
,
x_dims_array
.
data
(),
y_dims_array
.
data
(),
out_dims_array
.
data
(),
max_dim
,
ctx
,
dx_op
,
dy_op
);
}
template
<
typename
T
,
typename
DX_OP
,
typename
DY_OP
,
typename
Tout
=
T
>
void
ElemwiseGradComputeWithBroadcast
(
const
CPUContext
&
ctx
,
const
DDim
&
x_dims
,
const
DDim
&
y_dims
,
const
DenseTensor
&
x
,
const
DenseTensor
&
y
,
const
DenseTensor
&
out
,
const
DenseTensor
&
dout
,
int
axis
,
DenseTensor
*
dx
,
DenseTensor
*
dy
,
DX_OP
dx_op
,
DY_OP
dy_op
)
{
bool
is_xsize_larger
=
true
;
int
max_dim
=
x_dims
.
size
();
if
(
x_dims
.
size
()
<
y_dims
.
size
())
{
is_xsize_larger
=
false
;
max_dim
=
y_dims
.
size
();
}
axis
=
(
axis
==
-
1
?
std
::
abs
(
x_dims
.
size
()
-
y_dims
.
size
())
:
axis
);
PADDLE_ENFORCE_GE
(
axis
,
0
,
paddle
::
platform
::
errors
::
InvalidArgument
(
"Axis should be great than or equal to 0, but received axis is %d."
,
axis
));
PADDLE_ENFORCE_LT
(
axis
,
max_dim
,
paddle
::
platform
::
errors
::
InvalidArgument
(
"Axis should be less than %d, but received axis is %d."
,
max_dim
,
axis
));
int
pre
,
n
,
post
,
is_run_common_broadcast
,
axis_trim
=
0
;
if
(
is_xsize_larger
)
{
auto
y_dims_trimed
=
funcs
::
trim_trailing_singular_dims
(
y_dims
);
axis_trim
=
(
y_dims_trimed
.
size
()
==
0
)
?
x_dims
.
size
()
:
axis
;
funcs
::
get_mid_dims
(
x_dims
,
y_dims_trimed
,
axis_trim
,
&
pre
,
&
n
,
&
post
,
&
is_run_common_broadcast
);
}
else
{
auto
x_dims_trimed
=
funcs
::
trim_trailing_singular_dims
(
x_dims
);
axis_trim
=
(
x_dims_trimed
.
size
()
==
0
)
?
y_dims
.
size
()
:
axis
;
funcs
::
get_mid_dims
(
y_dims
,
x_dims_trimed
,
axis_trim
,
&
pre
,
&
n
,
&
post
,
&
is_run_common_broadcast
);
}
// special case for common backward implementation.
if
(
is_run_common_broadcast
)
{
CommonElementwiseBroadcastBackward
<
T
,
DX_OP
,
DY_OP
,
Tout
>
(
ctx
,
x_dims
,
y_dims
,
x
,
y
,
out
,
dout
,
axis
,
dx
,
dy
,
dx_op
,
dy_op
);
return
;
}
if
(
post
==
1
)
{
ElemwiseGradBroadcast1CPU
(
x
.
data
<
T
>
(),
y
.
data
<
T
>
(),
out
.
data
<
Tout
>
(),
dout
.
data
<
Tout
>
(),
pre
,
n
,
is_xsize_larger
,
dx_op
,
dy_op
,
dx
==
nullptr
?
nullptr
:
dx
->
mutable_data
<
T
>
(
ctx
.
GetPlace
()),
dy
==
nullptr
?
nullptr
:
dy
->
mutable_data
<
T
>
(
ctx
.
GetPlace
()));
}
else
{
ElemwiseGradBroadcast2CPU
(
x
.
data
<
T
>
(),
y
.
data
<
T
>
(),
out
.
data
<
Tout
>
(),
dout
.
data
<
Tout
>
(),
pre
,
n
,
post
,
is_xsize_larger
,
dx_op
,
dy_op
,
dx
==
nullptr
?
nullptr
:
dx
->
mutable_data
<
T
>
(
ctx
.
GetPlace
()),
dy
==
nullptr
?
nullptr
:
dy
->
mutable_data
<
T
>
(
ctx
.
GetPlace
()));
}
}
}
// namespace pten
paddle/pten/kernels/gpu/elementwise.h
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556d5097
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