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MKL-DNN integration does not support backward pass

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#2,376 建立於 2018年3月22日

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描述

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).

貢獻者指南

研究方向
研究 caffe2/mkl 中 Conv 運算子的現有前向傳遞實現，並使用 MKL DNN 的反向傳遞原語實現 ConvGradient 運算子。
技術棧
cpp
領域
machine learning
議題類型
功能
難度面向新貢獻者的預計實作難度，1 表示很小改動，5 表示專家級工作。
4
預計時間有經驗貢獻者完成調查、實作、測試並準備 pull request 的粗略時間範圍。
3-5 天
活動狀態議題目前的可參與程度：新鮮、活躍、陳舊、阻塞或等待維護者輸入。
較久未更新
清晰度議題是否清楚說明預期改動、驗收標準和下一步。
清晰
前置要求
C++MKL DNNDeep Learning
新手友善度1-100 的估計分數，表示該議題對首次貢獻者的友善程度。
20