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MKL-DNN integration does not support backward pass

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#2,376 创建于 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).

贡献者指南

研究方向
研究 caffe2/mkl 中 Conv 算子的现有前向传递实现，并使用 MKL DNN 的反向传递原语实现 ConvGradient 算子。
技术栈
cpp
领域
machine learning
议题类型
功能
难度面向新贡献者的预计实现难度，1 表示很小改动，5 表示专家级工作。
4
预计时间有经验贡献者完成调查、实现、测试并准备 pull request 的粗略时间范围。
3-5 天
活动状态议题当前的可参与程度：新鲜、活跃、陈旧、阻塞或等待维护者输入。
较久未更新
清晰度议题是否清楚说明期望改动、验收标准和下一步。
清晰
前置要求
C++MKL DNNDeep Learning
新手友好度1-100 的估计分数，表示该议题对首次贡献者的友好程度。
20