Skip to content
体验新版
项目
组织
正在加载...
登录
切换导航
打开侧边栏
Mr.Vain
Mace
提交
a95ce07c
Mace
项目概览
Mr.Vain
/
Mace
与 Fork 源项目一致
Fork自
Xiaomi / Mace
通知
1
Star
1
Fork
0
代码
文件
提交
分支
Tags
贡献者
分支图
Diff
Issue
0
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
0
DevOps
流水线
流水线任务
计划
Wiki
0
Wiki
分析
仓库
DevOps
项目成员
Pages
Mace
项目概览
项目概览
详情
发布
仓库
仓库
文件
提交
分支
标签
贡献者
分支图
比较
Issue
0
Issue
0
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
0
合并请求
0
Pages
DevOps
DevOps
流水线
流水线任务
计划
分析
分析
仓库分析
DevOps
Wiki
0
Wiki
成员
成员
收起侧边栏
关闭侧边栏
动态
分支图
创建新Issue
流水线任务
提交
Issue看板
体验新版 GitCode,发现更多精彩内容 >>
提交
a95ce07c
编写于
4月 11, 2018
作者:
L
liuqi
浏览文件
操作
浏览文件
下载
电子邮件补丁
差异文件
Add pad op benchmark and convertion.
上级
478b21f3
变更
3
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
3 changed file
with
105 addition
and
0 deletion
+105
-0
mace/kernels/pad.h
mace/kernels/pad.h
+2
-0
mace/ops/pad_benchmark.cc
mace/ops/pad_benchmark.cc
+78
-0
mace/python/tools/tf_converter_lib.py
mace/python/tools/tf_converter_lib.py
+25
-0
未找到文件。
mace/kernels/pad.h
浏览文件 @
a95ce07c
...
...
@@ -5,6 +5,7 @@
#define MACE_KERNELS_PAD_H_
#include <algorithm>
#include <memory>
#include <vector>
#include "mace/core/future.h"
...
...
@@ -49,6 +50,7 @@ struct PadFunctor : public PadFunctorBase {
const
index_t
height
=
input
->
dim
(
1
);
const
index_t
width
=
input
->
dim
(
2
);
const
index_t
channel
=
input
->
dim
(
3
);
#pragma omp parallel for collapse(3)
for
(
index_t
b
=
0
;
b
<
batch
;
++
b
)
{
for
(
index_t
h
=
0
;
h
<
height
;
++
h
)
{
for
(
index_t
w
=
0
;
w
<
width
;
++
w
)
{
...
...
mace/ops/pad_benchmark.cc
0 → 100644
浏览文件 @
a95ce07c
//
// Copyright (c) 2017 XiaoMi All rights reserved.
//
#include "mace/core/operator.h"
#include "mace/core/runtime/opencl/opencl_runtime.h"
#include "mace/core/testing/test_benchmark.h"
#include "mace/ops/ops_test_util.h"
namespace
mace
{
namespace
ops
{
namespace
test
{
template
<
DeviceType
D
,
typename
T
>
static
void
Pad
(
int
iters
,
int
batch
,
int
height
,
int
width
,
int
channels
,
int
pad
)
{
mace
::
testing
::
StopTiming
();
OpsTestNet
net
;
// Add input data
net
.
AddRandomInput
<
D
,
T
>
(
"Input"
,
{
batch
,
height
,
width
,
channels
});
const
std
::
vector
<
int
>
paddings
=
{
0
,
0
,
pad
,
pad
,
pad
,
pad
,
0
,
0
};
if
(
D
==
DeviceType
::
OPENCL
)
{
BufferToImage
<
D
,
T
>
(
&
net
,
"Input"
,
"InputImage"
,
kernels
::
BufferType
::
IN_OUT_CHANNEL
);
OpDefBuilder
(
"Pad"
,
"PadTest"
)
.
Input
(
"InputImage"
)
.
Output
(
"OutputImage"
)
.
AddIntsArg
(
"paddings"
,
paddings
)
.
AddFloatArg
(
"constant_value"
,
1.0
)
.
Finalize
(
net
.
NewOperatorDef
());
}
else
{
OpDefBuilder
(
"Pad"
,
"PadTest"
)
.
Input
(
"Input"
)
.
Output
(
"Output"
)
.
AddIntsArg
(
"paddings"
,
paddings
)
.
AddFloatArg
(
"constant_value"
,
1.0
)
.
Finalize
(
net
.
NewOperatorDef
());
}
// Warm-up
for
(
int
i
=
0
;
i
<
5
;
++
i
)
{
net
.
RunOp
(
D
);
}
net
.
Sync
();
mace
::
testing
::
StartTiming
();
while
(
iters
--
)
{
net
.
Run
();
}
net
.
Sync
();
}
#define BM_PAD_MACRO(N, H, W, C, PAD, TYPE, DEVICE) \
static void BM_PAD_##N##_##H##_##W##_##C##_##PAD##_##TYPE##_##DEVICE( \
int iters) { \
const int64_t tot = static_cast<int64_t>(iters) * N * C * H * W; \
mace::testing::MaccProcessed(tot); \
mace::testing::BytesProcessed(tot *(sizeof(TYPE))); \
Pad<DEVICE, TYPE>(iters, N, H, W, C, PAD); \
} \
BENCHMARK(BM_PAD_##N##_##H##_##W##_##C##_##PAD##_##TYPE##_##DEVICE)
#define BM_PAD(N, H, W, C, PAD) \
BM_PAD_MACRO(N, H, W, C, PAD, float, CPU); \
BM_PAD_MACRO(N, H, W, C, PAD, float, OPENCL); \
BM_PAD_MACRO(N, H, W, C, PAD, half, OPENCL);
BM_PAD
(
1
,
512
,
512
,
1
,
2
);
BM_PAD
(
1
,
112
,
112
,
64
,
1
);
BM_PAD
(
1
,
256
,
256
,
32
,
2
);
BM_PAD
(
1
,
512
,
512
,
16
,
2
);
}
// namespace test
}
// namespace ops
}
// namespace mace
mace/python/tools/tf_converter_lib.py
浏览文件 @
a95ce07c
...
...
@@ -992,6 +992,29 @@ class TFConverter(object):
self
.
add_output_shape
([
shape
],
op_def
)
self
.
resolved_ops
[
reshape_op
.
name
]
=
1
def
convert_pad
(
self
,
op
):
op_def
=
self
.
net_def
.
op
.
add
()
arg
=
op_def
.
arg
.
add
()
arg
.
name
=
'T'
arg
.
i
=
self
.
dt
op_def
.
name
=
op
.
name
op_def
.
type
=
"Pad"
op_def
.
input
.
extend
([
op
.
inputs
[
0
].
name
])
op_def
.
output
.
extend
([
output
.
name
for
output
in
op
.
outputs
])
paddings_arg
=
op_def
.
arg
.
add
()
paddings_arg
.
name
=
'paddings'
paddings_arg
.
ints
.
extend
(
get_input_tensor
(
op
,
1
).
eval
().
astype
(
np
.
int32
).
flat
)
self
.
unused_tensor
.
add
(
get_input_tensor
(
op
,
1
).
name
)
if
len
(
op
.
inputs
)
==
3
:
constant_value_arg
=
op_def
.
arg
.
add
()
constant_value_arg
.
name
=
'constant_value'
constant_value_arg
.
i
=
\
get_input_tensor
(
op
,
2
).
eval
().
astype
(
np
.
int32
).
flat
[
0
]
self
.
unused_tensor
.
add
(
get_input_tensor
(
op
,
2
).
name
)
self
.
add_output_shape
(
op
.
outputs
,
op_def
)
self
.
resolved_ops
[
op
.
name
]
=
1
def
convert_normal_op
(
self
,
op
):
op_def
=
self
.
net_def
.
op
.
add
()
arg
=
op_def
.
arg
.
add
()
...
...
@@ -1084,6 +1107,8 @@ class TFConverter(object):
else
:
raise
Exception
(
'Unknown Op: %s, type: %s'
%
(
op
.
name
,
op
.
type
))
elif
op
.
type
==
'Pad'
:
self
.
convert_pad
(
op
)
# elif op.type in ['']:
# self.convert_normal_op(op)
else
:
...
...
编辑
预览
Markdown
is supported
0%
请重试
或
添加新附件
.
添加附件
取消
You are about to add
0
people
to the discussion. Proceed with caution.
先完成此消息的编辑!
取消
想要评论请
注册
或
登录