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15627e48
编写于
9月 08, 2017
作者:
Q
qijun
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fix gou test bug
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090b8114
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2 changed file
with
3 addition
and
3 deletion
+3
-3
python/paddle/v2/framework/tests/op_test.py
python/paddle/v2/framework/tests/op_test.py
+2
-2
python/paddle/v2/framework/tests/test_cross_entropy_op.py
python/paddle/v2/framework/tests/test_cross_entropy_op.py
+1
-1
未找到文件。
python/paddle/v2/framework/tests/op_test.py
浏览文件 @
15627e48
...
@@ -197,7 +197,7 @@ class OpTest(unittest.TestCase):
...
@@ -197,7 +197,7 @@ class OpTest(unittest.TestCase):
def
check_output
(
self
):
def
check_output
(
self
):
places
=
[
core
.
CPUPlace
()]
places
=
[
core
.
CPUPlace
()]
if
core
.
is_compile_gpu
()
and
self
.
op
.
support_gpu
()
:
if
core
.
is_compile_gpu
():
places
.
append
(
core
.
GPUPlace
(
0
))
places
.
append
(
core
.
GPUPlace
(
0
))
for
place
in
places
:
for
place
in
places
:
self
.
check_output_with_place
(
place
)
self
.
check_output_with_place
(
place
)
...
@@ -270,6 +270,6 @@ class OpTest(unittest.TestCase):
...
@@ -270,6 +270,6 @@ class OpTest(unittest.TestCase):
for
c_grad
,
g_grad
,
name
in
itertools
.
izip
(
for
c_grad
,
g_grad
,
name
in
itertools
.
izip
(
cpu_analytic_grads
,
gpu_analytic_grads
,
grad_names
):
cpu_analytic_grads
,
gpu_analytic_grads
,
grad_names
):
self
.
assertTrue
(
self
.
assertTrue
(
n
umpy
.
allclose
(
n
p
.
allclose
(
c_grad
,
g_grad
,
atol
=
1e-4
),
c_grad
,
g_grad
,
atol
=
1e-4
),
"output name: "
+
name
+
" has diff"
)
"output name: "
+
name
+
" has diff"
)
python/paddle/v2/framework/tests/test_cross_entropy_op.py
浏览文件 @
15627e48
...
@@ -8,7 +8,7 @@ class TestCrossEntropy(OpTest):
...
@@ -8,7 +8,7 @@ class TestCrossEntropy(OpTest):
self
.
op_type
=
"onehot_cross_entropy"
self
.
op_type
=
"onehot_cross_entropy"
batch_size
=
30
batch_size
=
30
class_num
=
10
class_num
=
10
X
=
numpy
.
random
.
random
((
batch_size
,
class_num
)
).
astype
(
"float32"
)
X
=
numpy
.
random
.
uniform
(
0.1
,
1.0
,
[
batch_size
,
class_num
]
).
astype
(
"float32"
)
label
=
(
class_num
/
2
)
*
numpy
.
ones
(
batch_size
).
astype
(
"int32"
)
label
=
(
class_num
/
2
)
*
numpy
.
ones
(
batch_size
).
astype
(
"int32"
)
self
.
inputs
=
{
'X'
:
X
,
'label'
:
label
}
self
.
inputs
=
{
'X'
:
X
,
'label'
:
label
}
Y
=
[]
Y
=
[]
...
...
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