reid from https://github.com/michuanhaohao/reid-strong-baseline
zhangmeng
2020-01-17 f7c4a3cfd07adede3308f8d9d3d7315427d90a7c
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
#ifndef CAFFE_OPERATORS_BATCH_BOX_COX_OPS_H_
#define CAFFE_OPERATORS_BATCH_BOX_COX_OPS_H_
 
#include "caffe2/core/context.h"
#include "caffe2/core/logging.h"
#include "caffe2/core/operator.h"
#include "caffe2/utils/math.h"
 
namespace caffe2 {
 
template <class Context>
class BatchBoxCoxOp final : public Operator<Context> {
 public:
  USE_OPERATOR_CONTEXT_FUNCTIONS;
  template <class... Args>
  explicit BatchBoxCoxOp(Args&&... args)
      : Operator<Context>(std::forward<Args>(args)...),
        min_block_size_(
            this->template GetSingleArgument<int>("min_block_size", 256)) {}
 
  bool RunOnDevice() override {
    return DispatchHelper<TensorTypes<float, double>>::call(this, Input(DATA));
  }
 
  template <typename T>
  bool DoRunWithType();
 
 protected:
  template <typename T>
  void BoxCoxNaive(
      int64_t N,
      int64_t D,
      const T* data_ptr,
      const T* lambda1_ptr,
      const T* lambda2_ptr,
      T k_eps,
      T* output_ptr);
 
#ifdef CAFFE2_USE_MKL
  template <typename T>
  void BoxCoxNonzeroLambda(
      int64_t D,
      const T* data_ptr,
      const T* lambda1,
      const T* lambda2,
      T k_eps,
      T* output_ptr);
 
  template <typename T>
  void BoxCoxZeroLambda(
      int64_t D,
      const T* data_ptr,
      const T* lambda2,
      T k_eps,
      T* output_ptr);
 
  template <typename T>
  void BoxCoxMixedLambda(
      const T* data_ptr,
      const vector<int>& nonzeros,
      const vector<int>& zeros,
      const T* lambda1,
      const T* lambda2,
      const T* lambda2_z,
      T k_eps,
      T* buffer,
      T* output_ptr);
 
  vector<int> nonzeros_, zeros_;
 
  // Buffers used by the MKL version are cached across calls.
  struct CachedBuffers {
    virtual ~CachedBuffers() {}
    int type_;
  };
  template <typename T>
  struct TypedCachedBuffers : public CachedBuffers {
    vector<T> lambda1_, lambda2_, lambda2_z_;
    vector<T> accumulator_;
  };
  template <typename T>
  TypedCachedBuffers<T>& GetBuffers();
  unique_ptr<CachedBuffers> buffers_;
 
#endif // CAFFE2_USE_MKL
 
  int min_block_size_;
 
  INPUT_TAGS(DATA, LAMBDA1, LAMBDA2);
};
 
} // namespace caffe2
 
#endif // CAFFE_OPERATORS_BATCH_BOX_COX_OPS_H_