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/* Copyright (c) 2016 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserve.
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Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
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you may not use this file except in compliance with the License.
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You may obtain a copy of the License at
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http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
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distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
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WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
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See the License for the specific language governing permissions and
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limitations under the License. */
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#include "paddle/operators/math/cos_sim_functor.h"
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namespace paddle {
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namespace operators {
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namespace math {
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template <typename T>
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struct CosSimDyFunctor<platform::CPUDeviceContext, T> {
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void operator()(const platform::CPUDeviceContext& ctx, const T* x_norm,
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const T* y_norm, const T* x, const T* y, const T* z,
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const T* dz, const size_t rows, const size_t cols,
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T* dy) const {
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for (size_t row_id = 0; row_id < rows; ++row_id) {
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auto xy_norm_prod = x_norm[row_id] * y_norm[0];
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auto dz_data = dz[row_id];
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auto z_data = z[row_id];
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auto* x_data = x + cols * row_id;
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auto reciprocal_xy_norm_prod = 1 / xy_norm_prod;
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auto y_norm_square = y_norm[0] * y_norm[0];
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|
auto reciprocal_y_norm_square = 1 / y_norm_square;
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for (size_t i = 0; i < cols; ++i) {
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dy[i] += dz_data * (x_data[i] * reciprocal_xy_norm_prod -
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z_data * y[i] * reciprocal_y_norm_square);
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}
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}
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}
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};
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template class CosSimDyFunctor<platform::CPUDeviceContext, float>;
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template class CosSimDyFunctor<platform::CPUDeviceContext, double>;
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} // namespace math
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} // namespace operators
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} // namespace paddle
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WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
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See the License for the specific language governing permissions and
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limitations under the License. */
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#include "paddle/operators/math/cos_sim_functor.h"
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#include "paddle/platform/cuda_helper.h"
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namespace paddle {
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namespace operators {
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namespace math {
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template <typename T>
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__global__ void CosSimDyKernel(const T* x_norm, const T* y_norm, const T* x,
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const T* y, const T* z, const T* dz,
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const size_t rows, const size_t cols, T* dy) {
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int grid_size = blockDim.x * gridDim.x;
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T y_norm_data = y_norm[0];
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for (int row_id = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; row_id < rows;
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||||||
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row_id += grid_size) {
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|
T xy_norm_prod = x_norm[row_id] * y_norm_data;
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||||||
|
T dz_data = dz[row_id];
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|
T z_data = z[row_id];
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const T* x_data = x + cols * row_id;
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||||||
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T reciprocal_xy_norm_prod = 1 / xy_norm_prod;
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T y_norm_square = y_norm_data * y_norm_data;
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T reciprocal_y_norm_square = 1 / y_norm_square;
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for (size_t i = 0; i < cols; ++i) {
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T dy_data = dz_data * (x_data[i] * reciprocal_xy_norm_prod -
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z_data * y[i] * reciprocal_y_norm_square);
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platform::CudaAtomicAdd(dy + i, dy_data);
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}
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}
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}
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template <typename T>
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struct CosSimDyFunctor<platform::CUDADeviceContext, T> {
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void operator()(const platform::CUDADeviceContext& ctx, const T* x_norm,
|
||||||
|
const T* y_norm, const T* x, const T* y, const T* z,
|
||||||
|
const T* dz, const size_t rows, const size_t cols,
|
||||||
|
T* dy) const {
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|
const int block_size = 512;
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|
dim3 threads(block_size, 1);
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|
dim3 grid(1, (rows + block_size - 1) / block_size);
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|
CosSimDyKernel<T><<<grid, threads, 0, ctx.stream()>>>(
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|
x_norm, y_norm, x, y, z, dz, rows, cols, dy);
|
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}
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};
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template class CosSimDyFunctor<platform::CUDADeviceContext, float>;
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|
template class CosSimDyFunctor<platform::CUDADeviceContext, double>;
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} // namespace math
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} // namespace operators
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} // namespace paddle
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WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
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See the License for the specific language governing permissions and
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limitations under the License. */
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#pragma once
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#include <math.h>
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#include <stdlib.h>
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#include "paddle/platform/device_context.h"
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#include "paddle/platform/hostdevice.h"
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namespace paddle {
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namespace operators {
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namespace math {
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template <typename T, bool same_row>
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struct CosSimFunctor {
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CosSimFunctor(const T* x, const T* y, T* x_norm, T* y_norm, T* z, int cols)
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: x_norm_(x_norm),
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y_norm_(y_norm),
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x_(x),
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y_(y),
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z_(z),
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cols_(static_cast<size_t>(cols)) {}
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inline HOSTDEVICE void operator()(size_t row_id) const {
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||||||
|
auto* x = x_ + cols_ * row_id;
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T xx = 0, xy = 0, yy = 0;
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if (same_row) {
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|
auto* y = y_ + cols_ * row_id;
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|
T tep_x, tep_y;
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||||||
|
for (size_t i = 0; i < cols_; ++i) {
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tep_x = x[i];
|
||||||
|
tep_y = y[i];
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xx += tep_x * tep_x;
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||||||
|
yy += tep_y * tep_y;
|
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|
xy += tep_x * tep_y;
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|
}
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xx = sqrt(xx);
|
||||||
|
yy = sqrt(yy);
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||||||
|
y_norm_[row_id] = yy;
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||||||
|
x_norm_[row_id] = xx;
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|
z_[row_id] = xy / (xx * yy);
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} else { // This can be wrote in a better way.
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|
T tep_x, tep_y;
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||||||
|
for (size_t i = 0; i < cols_; ++i) {
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tep_x = x[i];
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||||||
|
tep_y = y_[i];
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||||||
|
xx += tep_x * tep_x;
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|
yy += tep_y * tep_y;
|
||||||
|
xy += tep_x * tep_y;
|
||||||
|
}
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||||||
|
xx = sqrt(xx);
|
||||||
|
yy = sqrt(yy);
|
||||||
|
if (row_id == 0) y_norm_[0] = yy;
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||||||
|
x_norm_[row_id] = xx;
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|
z_[row_id] = xy / (xx * yy);
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}
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}
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T* x_norm_;
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T* y_norm_;
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const T* x_;
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const T* y_;
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T* z_;
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const size_t cols_;
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};
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template <typename T>
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struct CosSimGradFunctor {
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CosSimGradFunctor(const T* x_norm, const T* y_norm, const T* x, const T* y,
|
||||||
|
const T* z, const T* dz, T* dx, int cols)
|
||||||
|
: x_norm_(x_norm),
|
||||||
|
y_norm_(y_norm),
|
||||||
|
x_(x),
|
||||||
|
y_(y),
|
||||||
|
z_(z),
|
||||||
|
dz_(dz),
|
||||||
|
dx_(dx),
|
||||||
|
cols_(static_cast<size_t>(cols)) {}
|
||||||
|
|
||||||
|
inline HOSTDEVICE void operator()(size_t row_id) const {
|
||||||
|
auto x_norm_square = x_norm_[row_id] * x_norm_[row_id];
|
||||||
|
auto xy_norm_prod = x_norm_[row_id] * y_norm_[row_id];
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||||||
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auto dz = dz_[row_id];
|
||||||
|
auto z = z_[row_id];
|
||||||
|
|
||||||
|
auto* dx = dx_ + cols_ * row_id;
|
||||||
|
auto* x = x_ + cols_ * row_id;
|
||||||
|
auto* y = y_ + cols_ * row_id;
|
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||||||
|
auto reciprocal_xy_norm_prod = 1 / xy_norm_prod;
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auto reciprocal_x_norm_square = 1 / x_norm_square;
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|
for (size_t i = 0; i < cols_; ++i) {
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||||||
|
dx[i] = dz * (y[i] * reciprocal_xy_norm_prod -
|
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|
z * x[i] * reciprocal_x_norm_square);
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|
}
|
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}
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const T* x_norm_;
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const T* y_norm_;
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const T* x_;
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||||||
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const T* y_;
|
||||||
|
const T* z_;
|
||||||
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const T* dz_;
|
||||||
|
T* dx_;
|
||||||
|
const size_t cols_;
|
||||||
|
};
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||||||
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template <typename T>
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|
struct CosSimDxFunctor {
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||||||
|
CosSimDxFunctor(const T* x_norm, const T* y_norm, const T* x, const T* y,
|
||||||
|
const T* z, const T* dz, T* dx, int cols)
|
||||||
|
: x_norm_(x_norm),
|
||||||
|
y_norm_(y_norm),
|
||||||
|
x_(x),
|
||||||
|
y_(y),
|
||||||
|
z_(z),
|
||||||
|
dz_(dz),
|
||||||
|
dx_(dx),
|
||||||
|
cols_(static_cast<size_t>(cols)) {}
|
||||||
|
|
||||||
|
inline HOSTDEVICE void operator()(size_t row_id) const {
|
||||||
|
auto xy_norm_prod = x_norm_[row_id] * y_norm_[0];
|
||||||
|
auto dz = dz_[row_id];
|
||||||
|
auto z = z_[row_id];
|
||||||
|
auto* x = x_ + cols_ * row_id;
|
||||||
|
auto reciprocal_xy_norm_prod = 1 / xy_norm_prod;
|
||||||
|
auto x_norm_square = x_norm_[row_id] * x_norm_[row_id];
|
||||||
|
auto* dx = dx_ + cols_ * row_id;
|
||||||
|
auto reciprocal_x_norm_square = 1 / x_norm_square;
|
||||||
|
|
||||||
|
for (size_t i = 0; i < cols_; ++i) {
|
||||||
|
dx[i] = dz * (y_[i] * reciprocal_xy_norm_prod -
|
||||||
|
z * x[i] * reciprocal_x_norm_square);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const T* x_norm_;
|
||||||
|
const T* y_norm_;
|
||||||
|
const T* x_;
|
||||||
|
const T* y_;
|
||||||
|
const T* z_;
|
||||||
|
const T* dz_;
|
||||||
|
T* dx_;
|
||||||
|
const size_t cols_;
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
template <typename DeviceContext, typename T>
|
||||||
|
struct CosSimDyFunctor {
|
||||||
|
void operator()(const DeviceContext& ctx, const T* x_norm, const T* y_norm,
|
||||||
|
const T* x, const T* y, const T* z, const T* dz,
|
||||||
|
const size_t rows, const size_t cols, T* dy) const;
|
||||||
|
};
|
||||||
|
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} // namespace math
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} // namespace operators
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} // namespace paddle
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