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正统之独孤求败
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b0b590ef
编写于
8月 20, 2020
作者:
M
mindspore-ci-bot
提交者:
Gitee
8月 20, 2020
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!4760 fix gpu loss grad with reduction
Merge pull request !4760 from baihuawei/loss
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91a3c10c
04f4be48
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1 changed file
with
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3 deletion
+11
-3
mindspore/ccsrc/backend/kernel_compiler/gpu/cuda_impl/loss_with_reduction_impl.cu
...kernel_compiler/gpu/cuda_impl/loss_with_reduction_impl.cu
+11
-3
未找到文件。
mindspore/ccsrc/backend/kernel_compiler/gpu/cuda_impl/loss_with_reduction_impl.cu
浏览文件 @
b0b590ef
...
@@ -97,10 +97,14 @@ __global__ void KLDivLossGradKernel(const int input_size, const int reduction, c
...
@@ -97,10 +97,14 @@ __global__ void KLDivLossGradKernel(const int input_size, const int reduction, c
dy
[
i
]
=
(
logf
(
denominator
)
+
1
-
input_x
[
i
])
*
dloss
[
i
];
dy
[
i
]
=
(
logf
(
denominator
)
+
1
-
input_x
[
i
])
*
dloss
[
i
];
}
}
}
else
{
}
else
{
T
dloss1
=
dloss
[
0
];
if
(
reduction
==
1
)
{
dloss1
=
dloss
[
0
]
/
input_size
;
}
for
(
int
i
=
blockIdx
.
x
*
blockDim
.
x
+
threadIdx
.
x
;
i
<
input_size
;
i
+=
blockDim
.
x
*
gridDim
.
x
)
{
for
(
int
i
=
blockIdx
.
x
*
blockDim
.
x
+
threadIdx
.
x
;
i
<
input_size
;
i
+=
blockDim
.
x
*
gridDim
.
x
)
{
T
denominator
=
max
(
input_y
[
i
],
epsilon
);
T
denominator
=
max
(
input_y
[
i
],
epsilon
);
dx
[
i
]
=
-
input_y
[
i
]
*
dloss
[
0
]
;
dx
[
i
]
=
-
input_y
[
i
]
*
dloss
1
;
dy
[
i
]
=
(
logf
(
denominator
)
+
1
-
input_x
[
i
])
*
dloss
[
0
]
;
dy
[
i
]
=
(
logf
(
denominator
)
+
1
-
input_x
[
i
])
*
dloss
1
;
}
}
}
}
}
}
...
@@ -169,10 +173,14 @@ __global__ void BinaryCrossEntropyLossGradKernel(const int input_size, const int
...
@@ -169,10 +173,14 @@ __global__ void BinaryCrossEntropyLossGradKernel(const int input_size, const int
dx
[
i
]
=
value
*
dloss
[
i
];
dx
[
i
]
=
value
*
dloss
[
i
];
}
}
}
else
{
}
else
{
T
dloss1
=
dloss
[
0
];
if
(
reduction
==
1
)
{
dloss1
=
dloss
[
0
]
/
input_size
;
}
for
(
int
i
=
blockIdx
.
x
*
blockDim
.
x
+
threadIdx
.
x
;
i
<
input_size
;
i
+=
blockDim
.
x
*
gridDim
.
x
)
{
for
(
int
i
=
blockIdx
.
x
*
blockDim
.
x
+
threadIdx
.
x
;
i
<
input_size
;
i
+=
blockDim
.
x
*
gridDim
.
x
)
{
T
denominator
=
max
(
input_x
[
i
]
*
(
1
-
input_x
[
i
]),
epsilon
);
T
denominator
=
max
(
input_x
[
i
]
*
(
1
-
input_x
[
i
]),
epsilon
);
T
value
=
weight
[
i
]
*
(
input_x
[
i
]
-
input_y
[
i
])
/
denominator
;
T
value
=
weight
[
i
]
*
(
input_x
[
i
]
-
input_y
[
i
])
/
denominator
;
dx
[
i
]
=
value
*
dloss
[
0
]
;
dx
[
i
]
=
value
*
dloss
1
;
}
}
}
}
}
}
...
...
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