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4feae253
编写于
1月 13, 2019
作者:
Q
Qiao Longfei
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fix build problem test=develop
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e641ffe7
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5 changed file
with
20 addition
and
25 deletion
+20
-25
paddle/fluid/operators/math/detail/gru_cpu_kernel.h
paddle/fluid/operators/math/detail/gru_cpu_kernel.h
+10
-15
paddle/fluid/operators/math/detail/gru_gpu_kernel.h
paddle/fluid/operators/math/detail/gru_gpu_kernel.h
+3
-2
paddle/fluid/operators/math/detail/gru_kernel.h
paddle/fluid/operators/math/detail/gru_kernel.h
+2
-3
paddle/fluid/operators/math/gru_compute.cc
paddle/fluid/operators/math/gru_compute.cc
+1
-2
python/paddle/fluid/layers/nn.py
python/paddle/fluid/layers/nn.py
+4
-3
未找到文件。
paddle/fluid/operators/math/detail/gru_cpu_kernel.h
浏览文件 @
4feae253
...
...
@@ -298,8 +298,7 @@ void hl_naive_gru_backward_reset_grad(OpResetGrad op_reset_grad, T *gate_value,
T
*
gate_grad
,
T
*
prev_out_value
,
T
*
prev_out_grad
,
T
*
reset_output_grad
,
int
frame_size
,
ActivationType
active_gate
,
bool
origin_mode
)
{
ActivationType
active_gate
)
{
T
r_update_gate_value
;
T
r_update_gate_grad
;
T
r_reset_gate_value
;
...
...
@@ -329,8 +328,7 @@ void hl_naive_gru_backward_reset_grad(OpResetGrad op_reset_grad, T *gate_value,
op_reset_grad
(
&
r_update_gate_value
,
&
r_update_gate_grad
,
&
r_reset_gate_value
,
&
r_reset_gate_grad
,
&
r_prev_out_value
,
&
r_prev_out_grad
,
&
r_reset_output_grad
,
active_gate
,
origin_mode
);
&
r_prev_out_grad
,
&
r_reset_output_grad
,
active_gate
);
update_gate_grad
[
i
]
=
r_update_gate_grad
;
reset_gate_grad
[
i
]
=
r_reset_gate_grad
;
...
...
@@ -389,8 +387,8 @@ template <class OpResetGrad, typename T>
void
hl_avx_gru_backward_reset_grad
(
OpResetGrad
op_reset_grad
,
T
*
gate_value
,
T
*
gate_grad
,
T
*
prev_out_value
,
T
*
prev_out_grad
,
T
*
reset_output_grad
,
int
frame_size
,
ActivationType
active_gate
,
bool
origin_mod
e
)
{
int
frame_size
,
ActivationType
active_gat
e
)
{
#ifdef __AVX__
__m256
r_update_gate_value
;
__m256
r_update_gate_grad
;
...
...
@@ -422,8 +420,7 @@ void hl_avx_gru_backward_reset_grad(OpResetGrad op_reset_grad, T *gate_value,
op_reset_grad
(
&
r_update_gate_value
,
&
r_update_gate_grad
,
&
r_reset_gate_value
,
&
r_reset_gate_grad
,
&
r_prev_out_value
,
&
r_prev_out_grad
,
&
r_reset_output_grad
,
active_gate
,
origin_mode
);
&
r_prev_out_grad
,
&
r_reset_output_grad
,
active_gate
);
update_gate_grad
[
i
]
=
r_update_gate_grad
;
reset_gate_grad
[
i
]
=
r_reset_gate_grad
;
...
...
@@ -469,18 +466,16 @@ template <class OpResetGrad, typename T>
inline
void
backward_reset_grad
(
OpResetGrad
op_reset_grad
,
GRUMetaValue
<
T
>
value
,
GRUMetaGrad
<
T
>
grad
,
int
frame_size
,
int
batch_size
,
ActivationType
active_gate
,
bool
origin_mode
)
{
ActivationType
active_gate
)
{
for
(
int
b
=
0
;
b
<
batch_size
;
b
++
)
{
if
(
OpResetGrad
::
avx
&&
!
(
frame_size
&
(
8
-
1
))
&&
(
sizeof
(
T
)
==
4
))
{
hl_avx_gru_backward_reset_grad
(
op_reset_grad
,
value
.
gate_value
,
grad
.
gate_grad
,
value
.
prev_out_value
,
grad
.
prev_out_grad
,
grad
.
reset_output_grad
,
frame_size
,
active_gate
,
origin_mode
);
hl_avx_gru_backward_reset_grad
(
op_reset_grad
,
value
.
gate_value
,
grad
.
gate_grad
,
value
.
prev_out_value
,
grad
.
prev_out_grad
,
grad
.
reset_output_grad
,
frame_size
,
active_gate
);
}
else
{
hl_naive_gru_backward_reset_grad
(
op_reset_grad
,
value
.
gate_value
,
grad
.
gate_grad
,
value
.
prev_out_value
,
grad
.
prev_out_grad
,
grad
.
reset_output_grad
,
frame_size
,
active_gate
,
origin_mode
);
grad
.
prev_out_grad
,
grad
.
reset_output_grad
,
frame_size
,
active_gate
);
}
value
.
gate_value
+=
frame_size
*
3
;
...
...
paddle/fluid/operators/math/detail/gru_gpu_kernel.h
浏览文件 @
4feae253
...
...
@@ -159,7 +159,8 @@ __global__ void KeGruBackwardResetGrad(OpResetGrad op_reset_grad, T *gate_value,
T
*
gate_grad
,
T
*
prev_out_value
,
T
*
prev_out_grad
,
T
*
reset_output_grad
,
int
frame_size
,
int
batch_size
,
ActivationType
active_gate
)
{
ActivationType
active_gate
,
bool
origin_mode
)
{
const
int
frame_idx
=
blockIdx
.
x
*
blockDim
.
x
+
threadIdx
.
x
;
if
(
frame_idx
>=
frame_size
)
return
;
int
batch_idx
=
0
;
...
...
@@ -189,7 +190,7 @@ __global__ void KeGruBackwardResetGrad(OpResetGrad op_reset_grad, T *gate_value,
op_reset_grad
(
&
r_update_gate_value
,
&
r_update_gate_grad
,
&
r_reset_gate_value
,
&
r_reset_gate_grad
,
&
r_prev_out_value
,
&
r_prev_out_grad
,
&
r_reset_output_grad
,
active_gate
);
&
r_reset_output_grad
,
active_gate
,
origin_mode
);
gate_grad
[
frame_idx
+
frame_size
*
0
]
=
r_update_gate_grad
;
gate_grad
[
frame_idx
+
frame_size
*
1
]
=
r_reset_gate_grad
;
...
...
paddle/fluid/operators/math/detail/gru_kernel.h
浏览文件 @
4feae253
...
...
@@ -163,8 +163,7 @@ class gru_resetGrad {
HOSTDEVICE
void
operator
()(
T
*
value_update_gate
,
T
*
grad_update_gate
,
T
*
value_reset_gate
,
T
*
grad_reset_gate
,
T
*
value_prev_out
,
T
*
grad_prev_out
,
T
*
grad_reset_output
,
ActivationType
act_gate
,
bool
origin_mode
)
{
T
*
grad_reset_output
,
ActivationType
act_gate
)
{
*
grad_reset_gate
=
(
*
grad_reset_output
*
(
*
value_prev_out
));
*
grad_prev_out
+=
(
*
grad_reset_output
*
(
*
value_reset_gate
));
*
grad_update_gate
=
...
...
@@ -181,7 +180,7 @@ class gru_resetGrad {
__m256
*
grad_update_gate
,
__m256
*
value_reset_gate
,
__m256
*
grad_reset_gate
,
__m256
*
value_prev_out
,
__m256
*
grad_prev_out
,
__m256
*
grad_reset_output
,
ActivationType
act_gate
,
bool
origin_mode
)
{
ActivationType
act_gate
)
{
*
grad_reset_gate
=
_mm256_mul_ps
(
*
grad_reset_output
,
*
value_prev_out
);
*
grad_prev_out
=
_mm256_add_ps
(
*
grad_prev_out
,
_mm256_mul_ps
(
*
grad_reset_output
,
*
value_reset_gate
));
...
...
paddle/fluid/operators/math/gru_compute.cc
浏览文件 @
4feae253
...
...
@@ -78,8 +78,7 @@ struct GRUUnitGradFunctor<platform::CPUDeviceContext, T> {
}
detail
::
backward_reset_grad
(
detail
::
backward
::
gru_resetGrad
<
T
>
(),
value
,
grad
,
frame_size
,
batch_size
,
active_gate
,
origin_mode
);
grad
,
frame_size
,
batch_size
,
active_gate
);
if
(
grad
.
prev_out_grad
&&
value
.
prev_out_value
)
{
blas
.
GEMM
(
false
,
true
,
batch_size
,
frame_size
,
frame_size
*
2
,
1
,
grad
.
gate_grad
,
frame_size
*
3
,
value
.
gate_weight
,
...
...
python/paddle/fluid/layers/nn.py
浏览文件 @
4feae253
...
...
@@ -885,8 +885,9 @@ def dynamic_gru(input,
h_t & = (1-u_t) \odot h_{t-1} + u_t \odot
\\
tilde{h_t}
if origin_mode is True, then the equation is from paper
`Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical
if origin_mode is True then the equation is from paper
Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical
Machine Translation <https://arxiv.org/pdf/1406.1078.pdf>`_
.. math::
...
...
@@ -1014,7 +1015,7 @@ def gru_unit(input,
**GRU unit layer**
if origin_mode is True, then the equation of a gru step is from paper
`Learning Phrase Representations using RNN Encoder
–
Decoder for Statistical
`Learning Phrase Representations using RNN Encoder
-
Decoder for Statistical
Machine Translation <https://arxiv.org/pdf/1406.1078.pdf>`_
.. math::
...
...
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