提交 137a05eb 编写于 作者: T tensor-tang

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......@@ -101,7 +101,7 @@ if use_mkldnn
5.**Argument**里添加两个`MkldnnMatrixPtr`,取名为`mkldnnValue``mkldnnGrad`,用于存放`MkldnnLayer`会用到的memory buffer。 并且添加函数cvt(会修改为一个更加合适的函数名),用于处理"CPU device"和"MKL-DNN device"之间memory的相互转化。
6. 在父类`Layer`中的`getOutput`函数中添加一段逻辑,用于判断`deviceId`,并针对device在MKL-DNN和CPU之间不统一的情况,做一个前期转换。 也就是调用`Argument`的cvt函数把output统一到需要的device上。
7. 在原来的`FLAGS`中添加一个`use_mkldnn`的flag,用于选择是否使用MKL-DNN的相关功能。
8. 关于MKLDNN参数的保存。由于MKLDNN参数的格式与PaddlePaddle原有的格式存在不一样的情况,所以需要在保存参数时同时保存该格式信息。目前准备扩展`Header`里面的`int32_t version; // = 0, file format version`信息。这个`version`值,不管是在v1还是在v2里面,一直保存的是0。所以可以充分利用这个信息,定义一个枚举处理所有MKLDNN的参数格式,`MKLDNNLayer`就可以知道得到的参数是哪种格式的了。只不过目前v2里面是写的固定值0,而不是保存的`Header`本身,这一点相信v2未来应该会优化的
8. 关于MKLDNN参数的保存。由于MKLDNN参数的格式与PaddlePaddle原有的格式存在不一样的情况,所以需要在保存参数时同时保存该格式信息。目前准备扩展[Header](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/parameter/Parameter.h#L247)里面的`int32_t version`。这个值不管是在v1还是在v2里面,一直保存的是0,所以可以充分利用这个信息,定义一个枚举处理所有MKLDNN的参数格式,从而`MKLDNNLayer`就可以从输入的参数中获取需要的格式信息
## References
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