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wzpei9
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提交
47975870
编写于
9月 13, 2017
作者:
Y
Yancey
提交者:
GitHub
9月 13, 2017
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差异文件
Fix check grad with multioutput (#4067)
Fix check grad with multi outputs
上级
e4bab9a4
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内联
并排
Showing
2 changed file
with
13 addition
and
6 deletion
+13
-6
python/paddle/v2/framework/tests/op_test.py
python/paddle/v2/framework/tests/op_test.py
+11
-5
python/paddle/v2/framework/tests/test_gradient_checker.py
python/paddle/v2/framework/tests/test_gradient_checker.py
+2
-1
未找到文件。
python/paddle/v2/framework/tests/op_test.py
浏览文件 @
47975870
...
...
@@ -85,7 +85,7 @@ def get_numeric_gradient(scope,
op
,
inputs
,
input_to_check
,
output_name
,
output_name
s
,
delta
=
0.005
,
in_place
=
False
):
...
...
@@ -100,8 +100,11 @@ def get_numeric_gradient(scope,
ctx
=
core
.
DeviceContext
.
create
(
core
.
CPUPlace
())
def
get_output
():
op
.
run
(
scope
,
ctx
)
return
np
.
array
(
scope
.
find_var
(
output_name
).
get_tensor
()).
sum
()
sum
=
0.0
for
output_name
in
output_names
:
op
.
run
(
scope
,
ctx
)
sum
+=
np
.
array
(
scope
.
find_var
(
output_name
).
get_tensor
()).
sum
()
return
sum
tensor_to_check
=
scope
.
find_var
(
input_to_check
).
get_tensor
()
tensor_size
=
product
(
tensor_to_check
.
get_dims
())
...
...
@@ -225,7 +228,7 @@ class OpTest(unittest.TestCase):
def
check_grad
(
self
,
inputs_to_check
,
output_name
,
output_name
s
,
no_grad_set
=
None
,
in_place
=
False
,
max_relative_error
=
0.005
):
...
...
@@ -237,13 +240,16 @@ class OpTest(unittest.TestCase):
if
no_grad_set
is
None
:
no_grad_set
=
set
()
if
not
type
(
output_names
)
is
list
:
output_names
=
[
output_names
]
numeric_grads
=
[
get_numeric_gradient
(
self
.
scope
,
self
.
op
,
self
.
inputs
,
input_to_check
,
output_name
,
output_name
s
,
in_place
=
in_place
)
for
input_to_check
in
inputs_to_check
]
grad_names
=
[
...
...
python/paddle/v2/framework/tests/test_gradient_checker.py
浏览文件 @
47975870
...
...
@@ -12,7 +12,8 @@ class GetNumericGradientTest(unittest.TestCase):
z
=
x
+
y
scope
=
core
.
Scope
()
add_op
=
create_op
(
scope
,
"add"
,
{
'X'
:
x
,
'Y'
:
y
},
{
'Out'
:
z
},
dict
())
arr
=
get_numeric_gradient
(
scope
,
add_op
,
{
'X'
:
x
,
'Y'
:
y
},
'X'
,
'Out'
)
arr
=
get_numeric_gradient
(
scope
,
add_op
,
{
'X'
:
x
,
'Y'
:
y
},
'X'
,
[
'Out'
])
self
.
assertAlmostEqual
(
arr
.
mean
(),
1.0
,
delta
=
1e-4
)
def
test_softmax_op
(
self
):
...
...
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