GetReduceMaxMinCount
函数原型
参数说明
参数名 |
描述 |
---|---|
T |
ReduceMax/ReduceMin指令的数据类型,支持half/float。 |
参数名 |
输入/输出 |
描述 |
---|---|---|
maxMinValue |
输入 |
ReduceMax/ReduceMin指令的最大值/最小值。 |
maxMinIndex |
输入 |
ReduceMax/ReduceMin指令的最值对应的索引值。 |
返回值
ReduceMax/ReduceMin的连续场景下的最大/最小值以及相应的索引值。
支持的型号
Atlas推理系列产品AI Core,支持仅获取最值的接口,不支持获取最值和索引的接口。
Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品,支持获取最值和索引的接口,不支持仅获取最值的接口。
约束说明
- 针对Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品,由于ReduceMax/ReduceMin的内部实现原因,直接调用GetReduceMaxMinCount接口无法获取到准确的索引值,验证时需要使用WholeReduceMax/WholeReduceMin接口来获取准确的索引值。
- 索引maxMinIndex数据是按照ReduceMax/ReduceMin的数据类型进行存储的,比如ReduceMax/ReduceMin使用half类型时,maxMinIndex是按照half类型进行存储的,如果按照half格式进行读取,maxMinIndex的值是不对的,因此maxMinIndex的读取需要使用reinterpret_cast方法转换到整数类型,若输入数据类型是half,需要使用reinterpret_cast<uint16_t>,若输入是float,需要使用reinterpret_cast<uint32_t>。
调用示例
- 以ReduceMax指令为例,首先执行ReduceMax指令。
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AscendC::LocalTensor<float> src; AscendC::LocalTensor<float> work; AscendC::LocalTensor<float> dst; int32_t mask = 64; AscendC::ReduceMax(dst, src, work, mask, 1, 8, true); // 连续场景,srcRepStride = 8,且calIndex = true
- 获取上述ReduceMax指令的最值与索引值。
针对Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品,需要使用WholeReduceMax指令获取准确的索引值,然后再调用GetReduceMaxMinCount指令。
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AscendC::LocalTensor<float> src; AscendC::LocalTensor<float> dst; int32_t mask = 64; AscendC::WholeReduceMax(dst, src, mask, 1, 1, 1, 8); float val = 0; // 最值 float idx = 0; // 最值的索引值,与ReduceMax的结果相同 AscendC::GetReduceMaxMinCount<float>(val, idx);
针对Atlas推理系列产品AI Core版本,则可在调用ReduceMax后直接调用GetReduceMaxMinCount指令获取其最大/最小值。1 2 3 4 5 6 7
AscendC::LocalTensor<float> src; AscendC::LocalTensor<float> work; AscendC::LocalTensor<float> dst; int32_t mask = 64; AscendC::ReduceMax(dst, src, work, mask, 1, 8, true); float val = 0; // 最值 AscendC::GetReduceMaxMinCount<float>(val);
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