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昇腾小AI

aclnnBinaryCrossEntropy

支持的产品型号

  • Atlas 推理系列产品。
  • Atlas 训练系列产品。
  • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品。

接口原型

每个算子分为两段式接口，必须先调用“aclnnBinaryCrossEntropyGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnBinaryCrossEntropy”接口执行计算。

  • aclnnStatus aclnnBinaryCrossEntropyGetWorkspaceSize(const aclTensor* self, const aclTensor* target,const aclTensor* weight, int64_t reduction, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
  • aclnnStatus aclnnBinaryCrossEntropy(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

  • 算子功能：计算self和target的二元交叉熵。

  • 计算公式：

    ℓ(self,target)=L={l1,...,ln}T,ℓn=−weightn[targetn⋅log(selfn)+(1−targetn⋅log(1−selfn))]\ell(self, target)= L = \{l_{1},...,l_{n}\}^{T}, \ell_{n} = - weight_{n}[target_{n}·log(self_{n}) + (1 - target_{n}·log(1-self_{n}))]

    当reduction不为None时：

    ℓ(self,target){mean(L),if reduction=meansum(L),if reduction=sum\ell(self, target) \begin{cases} mean(L), & if\ reduction = mean \\ sum(L), & if\ reduction = sum \\ \end{cases}

aclnnBinaryCrossEntropyGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • self（aclTensor*, 计算输入): 公式中的输入self，表示一个概率分布。数据类型支持FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持），数据格式支持ND，取值在0~1之间。
    • target（aclTensor*, 计算输入): 公式中的输入target，表示一个概率分布。数据类型支持FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持），shape需要与self一致，且数据类型与self一致，数据格式支持ND，取值在0~1之间。
    • weight（aclTensor*, 计算输入): 公式中的输入weight。数据类型支持FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持），shape需要与self一致，且数据类型与self一致，数据格式支持ND，weight可以是nullptr，等价于所有权重值都是1。
    • reduction(int64_t, 计算输入): 公式中的输入reduction，输出归约的枚举值，支持三种枚举值：当取值为0，即为Reduction::None；当取值为1，即为Reduction::Mean；当取值为2，即为Reduction::Sum。
    • out(aclTensor *, 计算输出): 数据类型支持FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持），且数据类型与self一致，如果reduction = None，shape与self一致，其他情况shape为[1],数据格式支持ND。
    • workspaceSize(uint64_t *, 出参): 返回需要在Device侧申请的workspace大小。
    • executor(aclOpExecutor **, 出参): 返回op执行器，包含了算子计算流程。

  • 返回值：

    aclnnStatus: 返回状态码，具体参见aclnn返回码。

第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
161001 (ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR)：1. 传入的self、target或out为空指针。
161002 (ACLNN_ERR_PARAM_INVALID)：1. self、target、weight或out的数据类型不在支持的范围内。
                                  2. out shape与实际不匹配。

aclnnBinaryCrossEntropy

  • 参数说明：

    • workspace(void *, 入参): 在Device侧申请的workspace内存地址。
    • workspaceSize(uint64_t, 入参): 在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnBinaryCrossEntropyGetWorkspaceSize获取。
    • executor(aclOpExecutor *, 入参): op执行器，包含了算子计算流程。
    • stream(aclrtStream, 入参): 指定执行任务的AscendCL Stream流。

  • 返回值：

    aclnnStatus: 返回状态码，具体参见aclnn返回码。

约束与限制

无

调用示例

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考编译与运行样例。

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_binary_cross_entropy.h"

#define CHECK_RET(cond, return_expr) \
  do {                               \
    if (!(cond)) {                   \
      return_expr;                   \
    }                                \
  } while (0)

#define LOG_PRINT(message, ...)     \
  do {                              \
    printf(message, ##__VA_ARGS__); \
  } while (0)

int64_t GetShapeSize(const std::vector<int64_t>& shape) {
  int64_t shapeSize = 1;
  for (auto i : shape) {
    shapeSize *= i;
  }
  return shapeSize;
}

int Init(int32_t deviceId, aclrtStream* stream) {
  // 固定写法，AscendCL初始化
  auto ret = aclInit(nullptr);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclInit failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtSetDevice(deviceId);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetDevice failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtCreateStream(stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  return 0;
}

template <typename T>
int CreateAclTensor(const std::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_t>& shape, void** deviceAddr,
                    aclDataType dataType, aclTensor** tensor) {
  auto size = GetShapeSize(shape) * sizeof(T);
  // 调用aclrtMalloc申请Device侧内存
  auto ret = aclrtMalloc(deviceAddr, size, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMalloc failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 调用aclrtMemcpy将Host侧数据拷贝到Device侧内存上
  ret = aclrtMemcpy(*deviceAddr, size, hostData.data(), size, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMemcpy failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 计算连续tensor的strides
  std::vector<int64_t> strides(shape.size(), 1);
  for (int64_t i = shape.size() - 2; i >= 0; i--) {
    strides[i] = shape[i + 1] * strides[i + 1];
  }

  // 调用aclCreateTensor接口创建aclTensor
  *tensor = aclCreateTensor(shape.data(), shape.size(), dataType, strides.data(), 0, aclFormat::ACL_FORMAT_ND,
                            shape.data(), shape.size(), *deviceAddr);
  return 0;
}

int main() {
  // 1. （固定写法）device/stream初始化，参考AscendCL对外接口列表
  // 根据自己的实际device填写deviceId
  int32_t deviceId = 0;
  aclrtStream stream;
  auto ret = Init(deviceId, &stream);
  // check根据自己的需要处理
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("Init acl failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 2. 构造输入与输出，需要根据API的接口自定义构造
  std::vector<int64_t> selfShape = {2, 2};
  std::vector<int64_t> targetShape = {2, 2};
  std::vector<int64_t> weightShape = {2, 2};
  std::vector<int64_t> outShape = {2, 2};
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* targetDeviceAddr = nullptr;
  void* weightDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* target = nullptr;
  aclTensor* weight = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = {0.3, 0.3, 0.3, 0.3};
  std::vector<float> targetHostData = {0.5, 0.5, 0.5, 0.5};
  std::vector<float> weightHostData = {1, 1, 1, 1};
  std::vector<float> outHostData = {0, 0, 0, 0};
  int64_t reduction = 0;
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建target aclTensor
  ret = CreateAclTensor(targetHostData, targetShape, &targetDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &target);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建weight aclTensor
  ret = CreateAclTensor(weightHostData, weightShape, &weightDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &weight);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建out aclTensor
  ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &out);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;

  // aclnnBinaryCrossEntropy接口调用示例
  // 3. 调用CANN算子库API，需要修改为具体的API名称
  // 调用aclnnBinaryCrossEntropy第一段接口
  ret = aclnnBinaryCrossEntropyGetWorkspaceSize(self, target, weight, reduction, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnBinaryCrossEntropyGetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  // 根据第一段接口计算出的workspaceSize申请device内存
  void* workspaceAddr = nullptr;
  if (workspaceSize > 0) {
    ret = aclrtMalloc(&workspaceAddr, workspaceSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("allocate workspace failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  }
  // 调用aclnnBinaryCrossEntropy第二段接口
  ret = aclnnBinaryCrossEntropy(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnBinaryCrossEntropy failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 4. （固定写法）同步等待任务执行结束
  ret = aclrtSynchronizeStream(stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSynchronizeStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 5. 获取输出的值，将Device侧内存上的结果拷贝至Host侧，需要根据具体API的接口定义修改
  auto size = GetShapeSize(outShape);
  std::vector<float> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), outDeviceAddr,
                    size * sizeof(resultData[0]), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy result from device to host failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  for (int64_t i = 0; i < size; i++) {
    LOG_PRINT("result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]);
  }

  // 6. 释放aclTensor和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyTensor(target);
  aclDestroyTensor(weight);
  aclDestroyTensor(out);

  // 7. 释放device资源，需要根据具体API的接口定义修改
  aclrtFree(selfDeviceAddr);
  aclrtFree(targetDeviceAddr);
  aclrtFree(weightDeviceAddr);
  aclrtFree(outDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();
  return 0;
}
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