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6fff0d4d
编写于
4月 02, 2018
作者:
Q
qiaolongfei
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update LookupTableGradKernel
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3b3d210c
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Showing
1 changed file
with
14 addition
and
5 deletion
+14
-5
paddle/fluid/operators/lookup_table_op.h
paddle/fluid/operators/lookup_table_op.h
+14
-5
未找到文件。
paddle/fluid/operators/lookup_table_op.h
浏览文件 @
6fff0d4d
...
...
@@ -120,12 +120,22 @@ template <typename T>
class
LookupTableGradKernel
:
public
framework
::
OpKernel
<
T
>
{
public:
void
Compute
(
const
framework
::
ExecutionContext
&
context
)
const
override
{
auto
*
table_var
=
context
.
InputVar
(
"W"
);
DDim
table_dim
;
if
(
table_var
->
IsType
<
LoDTensor
>
())
{
table_dim
=
context
.
Input
<
LoDTensor
>
(
"W"
)
->
dims
();
}
else
if
(
table_var
->
IsType
<
SelectedRows
>
())
{
auto
*
table_t
=
context
.
Input
<
SelectedRows
>
(
"W"
);
table_dim
=
table_t
->
value
().
dims
();
}
else
{
PADDLE_THROW
(
"table only support LoDTensor and SelectedRows"
);
}
bool
is_sparse
=
context
.
Attr
<
bool
>
(
"is_sparse"
);
// Since paddings are not trainable and fixed in forward, the gradient of
// paddings makes no sense and we don't deal with it in backward.
if
(
is_sparse
)
{
auto
*
ids
=
context
.
Input
<
LoDTensor
>
(
"Ids"
);
auto
*
table
=
context
.
Input
<
LoDTensor
>
(
"W"
);
auto
*
d_output
=
context
.
Input
<
LoDTensor
>
(
framework
::
GradVarName
(
"Out"
));
auto
*
d_table
=
context
.
Output
<
SelectedRows
>
(
framework
::
GradVarName
(
"W"
));
...
...
@@ -140,10 +150,10 @@ class LookupTableGradKernel : public framework::OpKernel<T> {
d_table
->
set_rows
(
new_rows
);
auto
*
d_table_value
=
d_table
->
mutable_value
();
d_table_value
->
Resize
({
ids_dim
[
0
],
table
->
dims
()
[
1
]});
d_table_value
->
Resize
({
ids_dim
[
0
],
table
_dim
[
1
]});
d_table_value
->
mutable_data
<
T
>
(
context
.
GetPlace
());
d_table
->
set_height
(
table
->
dims
()
[
0
]);
d_table
->
set_height
(
table
_dim
[
0
]);
auto
*
d_output_data
=
d_output
->
data
<
T
>
();
auto
*
d_table_data
=
d_table_value
->
data
<
T
>
();
...
...
@@ -154,12 +164,11 @@ class LookupTableGradKernel : public framework::OpKernel<T> {
auto
*
ids
=
context
.
Input
<
LoDTensor
>
(
"Ids"
);
auto
*
d_output
=
context
.
Input
<
LoDTensor
>
(
framework
::
GradVarName
(
"Out"
));
auto
*
d_table
=
context
.
Output
<
LoDTensor
>
(
framework
::
GradVarName
(
"W"
));
auto
*
table
=
context
.
Input
<
LoDTensor
>
(
"W"
);
auto
*
ids_data
=
ids
->
data
<
int64_t
>
();
auto
ids_dim
=
ids
->
dims
();
int
N
=
table
->
dims
()
[
0
];
int
N
=
table
_dim
[
0
];
int
D
=
d_output
->
dims
()[
1
];
auto
*
d_output_data
=
d_output
->
data
<
T
>
();
...
...
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