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MKL-DNN integration does not support backward pass

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#2.376 aberto em 22 de mar. de 2018

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Description

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).

Guia do colaborador

Pilha de tecnologia
cpppythonshell
Domain
machine learningai
Tipo Issue
feature
DifficultyDificuldade de implementação estimada para um novo contribuidor, de 1 para alterações muito pequenas a 5 para trabalho de nível especializado.
4
Tempo estimadoUm intervalo de tempo aproximado para um colaborador experiente investigar, implementar, testar e preparar um pull request.
3-5 days
Status da atividadeQuão disponível o issue aparece agora: novo, ativo, obsoleto, bloqueado ou aguardando entrada do mantenedor.
stale
ClarityCom que clareza o issue explica a mudança esperada, os critérios de aceitação e a próxima etapa.
clear
Prerequisites
Knowledge of MKL DNN primitiveC++ development experienceFamiliarity with Caffe2 operator registration
Simpatia para novatosUma pontuação de 1 a 100 que estima o quão acessível este issue é para colaboradores iniciantes.
15
Direção de pesquisa
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.