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f52cdaa0
编写于
10月 05, 2017
作者:
K
Kavya Srinet
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差异文件
Updated RMSProp to have learning rate as an input and work with GPU
上级
03363041
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并排
Showing
1 changed file
with
9 addition
and
3 deletion
+9
-3
paddle/operators/rmsprop_op.h
paddle/operators/rmsprop_op.h
+9
-3
未找到文件。
paddle/operators/rmsprop_op.h
浏览文件 @
f52cdaa0
...
...
@@ -32,6 +32,8 @@ class RmspropOpKernel : public framework::OpKernel<T> {
auto
*
moment_out
=
ctx
.
Output
<
Tensor
>
(
"MomentOut"
);
auto
*
mean_square_out
=
ctx
.
Output
<
Tensor
>
(
"MeanSquareOut"
);
auto
grad
=
ctx
.
Input
<
Tensor
>
(
"Grad"
);
param_out
->
mutable_data
<
T
>
(
ctx
.
GetPlace
());
moment_out
->
mutable_data
<
T
>
(
ctx
.
GetPlace
());
mean_square_out
->
mutable_data
<
T
>
(
ctx
.
GetPlace
());
...
...
@@ -42,8 +44,8 @@ class RmspropOpKernel : public framework::OpKernel<T> {
auto
p
=
EigenVector
<
T
>::
Flatten
(
*
ctx
.
Input
<
Tensor
>
(
"Param"
));
auto
ms
=
EigenVector
<
T
>::
Flatten
(
*
ctx
.
Input
<
Tensor
>
(
"MeanSquare"
));
float
lr
=
ctx
.
Input
<
Tensor
>
(
"LearningRate"
)
->
data
<
float
>
()[
0
]
;
auto
g
=
EigenVector
<
T
>::
Flatten
(
*
ctx
.
Input
<
Tensor
>
(
"Grad"
)
);
auto
lr
=
EigenVector
<
T
>::
Flatten
(
*
ctx
.
Input
<
Tensor
>
(
"LearningRate"
))
;
auto
g
=
EigenVector
<
T
>::
Flatten
(
*
grad
);
auto
mom
=
EigenVector
<
T
>::
Flatten
(
*
ctx
.
Input
<
Tensor
>
(
"Moment"
));
auto
p_out
=
EigenVector
<
T
>::
Flatten
(
*
param_out
);
...
...
@@ -51,8 +53,12 @@ class RmspropOpKernel : public framework::OpKernel<T> {
auto
ms_out
=
EigenVector
<
T
>::
Flatten
(
*
mean_square_out
);
auto
place
=
ctx
.
GetEigenDevice
<
Place
>
();
Eigen
::
DSizes
<
int
,
1
>
grad_dsize
(
grad
->
numel
());
ms_out
.
device
(
place
)
=
rho
*
ms
+
(
1
-
rho
)
*
g
*
g
;
mom_out
.
device
(
place
)
=
momentum
*
mom
+
lr
*
g
/
(
ms_out
+
epsilon
).
sqrt
();
mom_out
.
device
(
place
)
=
momentum
*
mom
+
lr
.
broadcast
(
grad_dsize
)
*
g
/
(
ms_out
+
epsilon
).
sqrt
();
p_out
.
device
(
place
)
=
p
-
mom_out
;
}
};
...
...
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