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148bd4d0
编写于
12月 19, 2016
作者:
H
hedaoyuan
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差异文件
add Layer::createFunction
上级
cee93468
变更
2
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
2 changed file
with
35 addition
and
23 deletion
+35
-23
paddle/gserver/layers/Layer.h
paddle/gserver/layers/Layer.h
+22
-2
paddle/gserver/layers/NormProjectionLayer.cpp
paddle/gserver/layers/NormProjectionLayer.cpp
+13
-21
未找到文件。
paddle/gserver/layers/Layer.h
浏览文件 @
148bd4d0
...
...
@@ -102,9 +102,9 @@ protected:
std
::
vector
<
bool
>
markInBackward_
;
/// Layer forward function
FunctionBase
*
forward_
;
std
::
vector
<
std
::
shared_ptr
<
FunctionBase
>>
forward_
;
/// Layer backward function
FunctionBase
*
backward_
;
std
::
vector
<
std
::
shared_ptr
<
FunctionBase
>>
backward_
;
public:
/**
...
...
@@ -132,6 +132,26 @@ public:
virtual
void
markAllInputGrad
();
protected:
/**
* Create layer function. Function is called in forward or backward.
* \param function, Layer::forward_ or Layer::backward_
* \param name, function name
* \param config, initialization configuration for the function
*/
void
createFunction
(
std
::
vector
<
std
::
shared_ptr
<
FunctionBase
>>&
function
,
const
std
::
string
&
name
,
const
FuncConfig
&
config
)
{
if
(
useGpu_
)
{
function
.
emplace_back
(
FunctionBase
::
funcRegistrar_
.
createByType
(
name
+
"-GPU"
));
}
else
{
function
.
emplace_back
(
FunctionBase
::
funcRegistrar_
.
createByType
(
name
+
"-CPU"
));
}
auto
&
func
=
function
.
back
();
func
->
init
(
config
);
}
/**
* Notify specified layer the output grad ready.
* Called in the backward function.
...
...
paddle/gserver/layers/NormProjectionLayer.cpp
浏览文件 @
148bd4d0
...
...
@@ -45,21 +45,13 @@ bool CMRProjectionNormLayer::init(const LayerMap& layerMap,
/* the size of inputs for norm-layer is 1 */
CHECK_EQ
(
config_
.
inputs_size
(),
1
);
if
(
useGpu_
)
{
forward_
=
FunctionBase
::
funcRegistrar_
.
createByType
(
FUNC_NAME
(
CrossMapNormal
,
GPU
));
backward_
=
FunctionBase
::
funcRegistrar_
.
createByType
(
FUNC_NAME
(
CrossMapNormalGrad
,
GPU
));
}
else
{
forward_
=
FunctionBase
::
funcRegistrar_
.
createByType
(
FUNC_NAME
(
CrossMapNormal
,
CPU
));
backward_
=
FunctionBase
::
funcRegistrar_
.
createByType
(
FUNC_NAME
(
CrossMapNormalGrad
,
CPU
));
}
forward_
->
init
(
createFunction
(
forward_
,
"CrossMapNormal"
,
FuncConfig
().
set
(
"size"
,
size_
).
set
(
"scale"
,
scale_
).
set
(
"pow"
,
pow_
));
backward_
->
init
(
createFunction
(
backward_
,
"CrossMapNormalGrad"
,
FuncConfig
().
set
(
"size"
,
size_
).
set
(
"scale"
,
scale_
).
set
(
"pow"
,
pow_
));
return
true
;
...
...
@@ -80,7 +72,7 @@ void CMRProjectionNormLayer::forward(PassType passType) {
Matrix
::
resizeOrCreate
(
denoms_
,
batchSize
,
size
,
/* trans */
false
,
useGpu_
);
dims_
=
{
batchSize
,
channels_
,
imgSizeH_
,
imgSizeW_
};
forward_
->
calc
(
forward_
[
0
]
->
calc
(
{
Tensor
(
input
->
getData
(),
dims_
)},
{
Tensor
(
outV
->
getData
(),
dims_
),
Tensor
(
denoms_
->
getData
(),
dims_
)},
{});
...
...
@@ -98,11 +90,11 @@ void CMRProjectionNormLayer::backward(const UpdateCallback& callback) {
MatrixPtr
localOutV
=
getOutputValue
();
MatrixPtr
preOutV
=
inputLayers_
[
0
]
->
getOutputValue
();
backward_
->
calc
({
Tensor
(
preOutV
->
getData
(),
dims_
),
Tensor
(
localOutV
->
getData
(),
dims_
),
Tensor
(
localGrad
->
getData
(),
dims_
),
Tensor
(
denoms_
->
getData
(),
dims_
)},
{
Tensor
(
preOutGrad
->
getData
(),
dims_
)},
{});
backward_
[
0
]
->
calc
({
Tensor
(
preOutV
->
getData
(),
dims_
),
Tensor
(
localOutV
->
getData
(),
dims_
),
Tensor
(
localGrad
->
getData
(),
dims_
),
Tensor
(
denoms_
->
getData
(),
dims_
)},
{
Tensor
(
preOutGrad
->
getData
(),
dims_
)},
{});
}
}
// namespace paddle
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