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MKL-DNN integration does not support backward pass

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#2.376 geöffnet am 22. März 2018

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Beschreibung

MKL-DNN integration (in caffe2/mkl) implements only forward pass operators, although MKL-DNN itself provides primitives for both forward and backward pass. Implementation of ConvGradient operator would let Caffe2 use MKL-DNN for training on CPU, and support some models which need backprop (e.g. deep dream).

Contributor Guide

Tech Stack
cpppythonshell
Domain
machine learningai
Issue Type
feature
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
4
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
3-5 days
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
stale
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
clear
Voraussetzungen
Knowledge of MKL DNN primitiveC++ development experienceFamiliarity with Caffe2 operator registration
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
15
Research-Richtung
Review existing forward pass implementation in caffe2/mkl directory to understand operator structure. Study MKL DNN documentation for backward pass primitives, particularly for convolution. Examine Caffe2's gradient operator patterns elsewhere (e.g., CPU or CUDA operators) to define ConvGradient. Propose a plan with specific files to modify and tests to add.