aclnnL1Loss

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“aclnnL1LossGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnL1Loss”接口执行计算。

aclnnStatus aclnnL1LossGetWorkspaceSize(const aclTensor* self, const aclTensor* target, int64_t reduction, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
aclnnStatus aclnnL1Loss(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：计算输入self和目标target中每个元素之间的平均绝对误差（Mean Absolute Error，简称MAE）。reduction指定要应用到输出的缩减，支持 'none'、'mean'、'sum'。'none' 表示不应用减少，'mean' 表示输出的总和将除以输出中的元素数，'sum' 表示输出将被求和。
计算公式：

当reduction为none时
$\ell(x, y) = L = \{l_1,\dots,l_N\}^\top, \quad l_n = \left| x_n - y_n \right|,$
其中 $x$ 是self,， $y$ 是target， $N$ 是batch的大小。如果reduction不是'none' , 那么
$\ell(x, y) = \begin{cases} \operatorname{mean}(L), & \text{if reduction} = \text{'mean';}\\ \operatorname{sum}(L), & \text{if reduction} = \text{'sum'.} \end{cases}$

aclnnL1LossGetWorkspaceSize

参数说明：
- self (aclTensor*，计算输入)：公式中的输入self，Device侧的aclTensor。数据类型与target的数据类型满足数据类型推导规则（参见互推导关系）。shape需要与target满足broadcast规则。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
  - Atlas 训练系列产品、Atlas 推理系列产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、INT64。
  - Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT32、INT64。
- target (aclTensor*，计算输入)：公式中的输入target，Device侧的aclTensor。数据类型与self的数据类型满足数据类型推导规则（参见互推导关系）。shape需要与self满足broadcast规则。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
  - Atlas 训练系列产品、Atlas 推理系列产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、INT64。
  - Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT32、INT64。
- reduction (int64_t，计算输入，为属性)：用于指定要应用到输出得缩减公式中的输入，公式中的reduction，Host侧的整型。支持 0('none') | 1('mean') | 2('sum')。'none' 表示不应用减少，'mean' 表示输出的总和将除以输出中的元素数，'sum' 表示输出将被求和。
- out (aclTensor*，计算输出)：公式中的out，Device侧的aclTensor。且数据类型需要是self与target推导之后可转换的数据类型（参见互转换关系）。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
  - Atlas 训练系列产品、Atlas 推理系列产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、INT64、COMPLEX64、COMPLEX128。
  - Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT32、INT64、COMPLEX64、COMPLEX128。
- 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：
返回161001 (ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR) : 1. 传入的self、target或out是空指针时。
返回161002 (ACLNN_ERR_PARAM_INVALID) : 1. self和target的数据类型不满足数据类型推导规则，或者推导后的dtype不在支持的范围之内。
                                      2. self和target进行数据类型推导后的类型无法cast为out的数据类型。
                                      3. self和target的shape不满足broadcast规则,或者broadcast后的shape与out不一致。
                                      4. reduction值不在0~2范围之内。

aclnnL1Loss

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aclnnL1LossGetWorkspaceSize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_l1_loss.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_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> outShape = {};
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* targetDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* target = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 2, 3};
  std::vector<float> targetHostData = {1, 1, 1, 1};
  std::vector<float> outHostData = {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out aclTensor
  ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &out);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建reduction
  int64_t reduction = 1;

  // 3. 调用CANN算子库API，需要修改为具体的Api名称
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  // 调用aclnnL1Loss第一段接口
  ret = aclnnL1LossGetWorkspaceSize(self, target, reduction, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnL1LossGetWorkspaceSize 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aclnnL1Loss第二段接口
  ret = aclnnL1Loss(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnL1Loss 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(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(outDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();
  return 0;
}