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ed31dac6
编写于
10月 14, 2020
作者:
C
Chen Weihang
提交者:
GitHub
10月 14, 2020
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remove scale loss and coll grads, test=document_fix (#27874)
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6898746f
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4 changed file
with
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+0
-12
python/paddle/distributed/fleet/base/fleet_base.py
python/paddle/distributed/fleet/base/fleet_base.py
+0
-6
python/paddle/distributed/parallel.py
python/paddle/distributed/parallel.py
+0
-2
python/paddle/distributed/spawn.py
python/paddle/distributed/spawn.py
+0
-2
python/paddle/fluid/dygraph/parallel.py
python/paddle/fluid/dygraph/parallel.py
+0
-2
未找到文件。
python/paddle/distributed/fleet/base/fleet_base.py
浏览文件 @
ed31dac6
...
...
@@ -630,9 +630,7 @@ class Fleet(object):
print("loss:", loss.numpy())
loss = dp_layer.scale_loss(loss)
loss.backward()
dp_layer.apply_collective_grads()
adam.step()
adam.clear_grad()
...
...
@@ -842,9 +840,7 @@ class Fleet(object):
print("loss:", loss.numpy())
loss = dp_layer.scale_loss(loss)
loss.backward()
dp_layer.apply_collective_grads()
adam.step()
adam.clear_grad()
...
...
@@ -903,9 +899,7 @@ class Fleet(object):
print("loss:", loss.numpy())
loss = dp_layer.scale_loss(loss)
loss.backward()
dp_layer.apply_collective_grads()
adam.step()
adam.clear_grad()
...
...
python/paddle/distributed/parallel.py
浏览文件 @
ed31dac6
...
...
@@ -92,9 +92,7 @@ def init_parallel_env():
labels = paddle.randn([10, 1], 'float32')
loss = loss_fn(outputs, labels)
loss = dp_layer.scale_loss(loss)
loss.backward()
dp_layer.apply_collective_grads()
adam.step()
adam.clear_grad()
...
...
python/paddle/distributed/spawn.py
浏览文件 @
ed31dac6
...
...
@@ -314,9 +314,7 @@ def spawn(func, args=(), nprocs=-1, join=True, daemon=False, **options):
if print_result is True:
print("loss:", loss.numpy())
loss = dp_layer.scale_loss(loss)
loss.backward()
dp_layer.apply_collective_grads()
adam.step()
adam.clear_grad()
...
...
python/paddle/fluid/dygraph/parallel.py
浏览文件 @
ed31dac6
...
...
@@ -397,9 +397,7 @@ class DataParallel(layers.Layer):
labels = paddle.randn([10, 1], 'float32')
loss = loss_fn(outputs, labels)
loss = dp_layer.scale_loss(loss)
loss.backward()
dp_layer.apply_collective_grads()
adam.step()
adam.clear_grad()
...
...
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