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822cf978
编写于
10月 27, 2017
作者:
Z
zchen0211
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40483c11
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Showing
2 changed file
with
13 addition
and
11 deletion
+13
-11
paddle/operators/batch_norm_op.cu
paddle/operators/batch_norm_op.cu
+0
-3
python/paddle/v2/framework/tests/test_batch_norm_op.py
python/paddle/v2/framework/tests/test_batch_norm_op.py
+13
-8
未找到文件。
paddle/operators/batch_norm_op.cu
浏览文件 @
822cf978
...
...
@@ -117,9 +117,6 @@ class BatchNormKernel<platform::GPUPlace, T> : public framework::OpKernel<T> {
math
::
SetConstant
<
platform
::
GPUPlace
,
T
>
functor
;
functor
(
ctx
.
device_context
(),
saved_mean
,
0
);
functor
(
ctx
.
device_context
(),
saved_variance
,
0
);
// FIXME(qiao) should not set zero self
functor
(
ctx
.
device_context
(),
mean_out
,
0
);
functor
(
ctx
.
device_context
(),
variance_out
,
0
);
auto
handle
=
ctx
.
cuda_device_context
().
cudnn_handle
();
...
...
python/paddle/v2/framework/tests/test_batch_norm_op.py
浏览文件 @
822cf978
...
...
@@ -104,14 +104,14 @@ class TestBatchNormOp(OpTest):
self
.
assertTrue
(
np
.
allclose
(
np
.
array
(
tensor
),
np_array
,
atol
=
atol
),
msg
)
def
test_python
(
self
):
data_format
=
"N
HWC
"
data_format
=
"N
CHW
"
epsilon
=
0.00001
momentum
=
0.9
# N, H, W, C: 2, 3, 4, 2
channel_num
=
2
x_shape
=
[
2
,
3
,
4
,
channel_num
]
scale_shape
=
[
c
hannel_num
]
n
,
h
,
w
,
c
=
2
,
3
,
4
,
2
x_shape
=
[
n
,
h
,
w
,
c
]
scale_shape
=
[
c
]
x_val
=
np
.
random
.
random_sample
(
x_shape
).
astype
(
np
.
float32
)
scale_val
=
np
.
random
.
random_sample
(
scale_shape
).
astype
(
np
.
float32
)
...
...
@@ -131,7 +131,7 @@ class TestBatchNormOp(OpTest):
# running N, C, H, W case
# should produce the same results
x_shape2
=
[
2
,
channel_num
,
3
,
4
]
x_shape2
=
[
n
,
c
,
h
,
w
]
x_val2
=
np
.
transpose
(
x_val
,
(
0
,
3
,
1
,
2
))
y_out2
,
saved_mean2
,
var_ref2
=
_reference_training
(
x_val2
,
scale_val
,
bias_val
,
epsilon
,
"NCHW"
)
...
...
@@ -146,12 +146,15 @@ class TestBatchNormOp(OpTest):
# test backward now
# NHWC
y_grad
=
np
.
ones
(
x_shape
).
astype
(
np
.
float32
)
self
.
y_grad
=
np
.
random
.
random_sample
(
x_shape
).
astype
(
np
.
float32
)
y_grad
=
self
.
y_grad
# y_grad = np.ones(x_shape).astype(np.float32)
x_grad_ref
,
scale_grad_ref
,
bias_grad_ref
=
_reference_grad
(
x_val
,
y_grad
,
scale_val
,
saved_mean
,
var_ref
,
epsilon
,
"NHWC"
)
# NCHW
y_grad2
=
np
.
ones
(
x_shape2
).
astype
(
np
.
float32
)
y_grad2
=
np
.
transpose
(
y_grad
,
(
0
,
3
,
1
,
2
))
# y_grad2 = np.ones(x_shape2).astype(np.float32)
x_grad_ref2
,
scale_grad_ref2
,
bias_grad_ref2
=
_reference_grad
(
x_val2
,
y_grad2
,
scale_val
,
saved_mean2
,
var_ref2
,
epsilon
,
"NCHW"
)
...
...
@@ -168,7 +171,7 @@ class TestBatchNormOp(OpTest):
epsilon
=
0.00001
momentum
=
0.9
# N, H, W, C: 2, 3, 4, 2
# N, H, W, C:
1
2, 3, 4, 2
n
,
h
,
w
,
c
=
2
,
3
,
4
,
2
if
data_format
==
"NHWC"
:
...
...
@@ -279,6 +282,8 @@ class TestBatchNormOp(OpTest):
None
,
place
)
# check gradient output
print
'var x_grad tensor: '
,
str
(
place
),
np
.
array
(
x_grad_tensor
)
print
'var x_grad by python: '
,
str
(
place
),
x_grad_ref
self
.
__assert_close
(
x_grad_tensor
,
x_grad_ref
,
"x_grad"
)
self
.
__assert_close
(
scale_grad_tensor
,
scale_grad_ref
,
"scale_grad"
)
self
.
__assert_close
(
bias_grad_tensor
,
bias_grad_ref
,
"bias_grad"
)
...
...
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