bug fixed logs print copy

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
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
#ifndef CAFFE2_OPERATORS_MEAN_OPS_H_
#define CAFFE2_OPERATORS_MEAN_OPS_H_
 
#include "caffe2/core/common_omp.h"
#include "caffe2/core/context.h"
#include "caffe2/core/logging.h"
#include "caffe2/core/operator.h"
#include "caffe2/core/types.h"
#include "caffe2/utils/math.h"
#include "caffe2/utils/proto_utils.h"
 
namespace caffe2 {
 
template <class Context>
class MeanOp final : public Operator<Context> {
 public:
  USE_OPERATOR_CONTEXT_FUNCTIONS;
  USE_SIMPLE_CTOR_DTOR(MeanOp)
 
  template <typename T>
  bool DoRunWithType() {
    auto& input0 = Input(0);
 
    auto* output = Output(0, input0.sizes(), at::dtype<T>());
    output->CopyFrom(input0, true /*async*/);
 
    if (InputSize() == 1) {
      return true;
    }
 
    // Dimension checking
    for (int i = 1; i < InputSize(); ++i) {
      if (output->sizes() != Input(i).sizes()) {
        CAFFE_THROW(
            "Check failed: output->sizes() == Input(i).sizes().",
            "Description: Input #",
            i,
            ", input dimension:",
            Input(i).sizes(),
            " should match output dimension: ",
            output->sizes());
      }
    }
 
    T* output_data = output->template mutable_data<T>();
    for (int i = 1; i < InputSize(); ++i) {
      math::Add(
          output->numel(),
          output_data,
          Input(i).template data<T>(),
          output_data,
          &context_);
    }
 
    math::Scale(
        output->numel(),
        1.0f / InputSize(),
        output_data,
        output_data,
        &context_);
 
    return true;
  }
 
  bool RunOnDevice() override {
    if (Input(0).template IsType<float>()) {
      return DoRunWithType<float>();
    } else {
      CAFFE_THROW(
          "Mean operator only supports 32-bit float, but",
          " input was of type ",
          Input(0).dtype().name());
    }
  }
};
 
template <class Context>
class MeanGradientOp : public Operator<Context> {
 public:
  USE_OPERATOR_CONTEXT_FUNCTIONS;
 
  template <class... Args>
  explicit MeanGradientOp(Args&&... args)
      : Operator<Context>(std::forward<Args>(args)...) {}
 
  template <typename T>
  bool DoRunWithType() {
    auto& dY = Input(0);
    const auto* dY_data = dY.template data<T>();
    int size = dY.numel();
 
    int num_inputs = OutputSize();
    float scale = 1.0f / num_inputs;
 
    // dX0 = scale * dY
 
    auto* dX0 = Output(0, dY.sizes(), at::dtype<T>());
    math::Scale(
        size, scale, dY_data, dX0->template mutable_data<T>(), &context_);
 
    // Copy the rest dX
    for (int i = 1; i < num_inputs; i++) {
      auto* cur_dX = Output(i);
      cur_dX->ResizeLike(dY);
      cur_dX->CopyFrom(*dX0, true /*async*/);
    }
 
    return true;
  }
 
  bool RunOnDevice() override {
    if (Input(0).template IsType<float>()) {
      return DoRunWithType<float>();
    } else {
      CAFFE_THROW(
          "Mean operator only supports 32-bit float, but",
          " input was of type ",
          Input(0).dtype().name());
    }
  }
};
 
} // namespace caffe2
 
#endif // CAFFE2_OPERATORS_MEAN_OPS_H_