aclnnMaxPool2dWithMaskBackward
支持的产品型号
- 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“aclnnMaxPool2dWithMaskBackwardGetWorkspaceSize”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“aclnnMaxPool2dWithMaskBackward”接口执行计算。
aclnnStatus aclnnMaxPool2dWithMaskBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor *gradOutput, const aclTensor *self, const aclTensor *indices, const aclIntArray *kernelSize, const aclIntArray *stride, const aclIntArray *padding, const aclIntArray *dilation, bool ceilMode, aclTensor *gradInput, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)aclnnStatus aclnnMaxPool2dWithMaskBackward(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)
功能描述
- 算子功能： 正向最大池化aclnnMaxPool2dWithMask的反向传播。
aclnnMaxPool2dWithMaskBackwardGetWorkSpaceSize
参数说明：
- gradOutput（aclTensor*, 计算输入): 梯度Tensor，Device侧aclTensor。和正向的输出shape一致。支持非连续的Tensor，数据格式支持NCHW。
- Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16。
- Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
- self（aclTensor*, 计算输入): 正向的输入Tensor，Device侧aclTensor。支持非连续的Tensor，数据格式支持NCHW，与gradOutput一致。
- Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16。
- Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
- indices(aclTensor *, 计算输入): 输入Tensor，是Device侧aclTensor。最大值在求mask的kernel位置的bit值组成的Tensor。数据类型仅支持INT8。数据格式支持NCHW，与self保持一致。
- kernelSize(aclIntArray*, 计算输入): 表示最大池化的窗口大小。
- stride(aclIntArray*, 计算输入): 窗口移动的步长，默认值是kernelSize。stride的长度为0时，stride的数值等于kernelSize的值。
- padding(aclIntArray*, 计算输入): 每一条边补充的层数，补充的位置填写“负无穷”。
- dilation(aclIntArray*, 计算输入): 控制窗口中元素的步幅，值仅支持1。
- ceilMode(const bool *, 计算输入): 为True时表示计算输出形状时用向上取整的方法；默认为false，即向下取整。
- gradInput(aclTensor *, 计算输出): 反向输出Tensor，是Device侧aclTensor。shape与self保持一致。数据格式支持NCHW，与self保持一致。
- Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16。
- Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
- 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。
- gradOutput（aclTensor*, 计算输入): 梯度Tensor，Device侧aclTensor。和正向的输出shape一致。支持非连续的Tensor，数据格式支持NCHW。
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、indices是空指针。 161002(ACLNN_ERR_PARAM_INVALID)：1. gradOutput、self、indices、gradInput的数据类型不在支持的范围内。 2. gradOutput、self、indices、gradInput的数据格式不在支持的范围内。 3. gradOutput与indices的shape不一致，self和gradInput的shape不一致。 4. kernelSize的长度不等于1或者2。 5. kernelSize中的数值中存在小于等于0的数值。 6. stride的长度不等于0，1或2。 8. stride的数值中存在小于等于0的值。 9. padding的长度不等于1或2. 10. padding的数值中存在小于0或者大于kernelSize/2的值。 11. dilation的数值不等于1。
aclnnMaxPool2dWithMaskBackward
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aclnnMaxPool2dWithMaskBackwardGetWorkSpaceSize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
- 输入数据暂不支持nan、-inf。
- Atlas 训练系列产品：当输入数据是FLOAT类型时，会转换为FLOAT16类型进行计算，存在一定程度的精度损失。
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_max_pool2d_with_indices_backward.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_NCHW,
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> gradOutShape = {1, 1, 2, 1};
std::vector<int64_t> selfShape = {1, 1, 4, 3};
std::vector<int64_t> indicesShape = {1, 1, 4, 64};
std::vector<int64_t> gradInShape = {1, 1, 4, 3};
std::vector<int64_t> kernelSizeData = {2, 2};
std::vector<int64_t> strideData = {2, 2};
std::vector<int64_t> paddingData = {0, 0};
std::vector<int64_t> dilationData = {1, 1};
void* gradOutDeviceAddr = nullptr;
void* selfDeviceAddr = nullptr;
void* indicesDeviceAddr = nullptr;
void* gradInDeviceAddr = nullptr;
aclTensor* gradOut = nullptr;
aclTensor* self = nullptr;
aclTensor* indices = nullptr;
aclTensor* gradIn = nullptr;
std::vector<float> gradOutHostData = {0.4757, 0.1726};
std::vector<float> selfHostData = {0.0850, -0.5147, -0.0212, -0.5654, -0.3222, 0.5847, 1.7510, 0.9954, 0.1842, 0.8392, 0.4835, 0.9213};
std::vector<int8_t> indicesHostData(256, 0);
std::fill_n(indicesHostData.begin(), 32, -1);
std::vector<float> gradInHostData = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};
// 创建gradOut aclTensor
ret = CreateAclTensor(gradOutHostData, gradOutShape, &gradOutDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &gradOut);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
// 创建self aclTensor
ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
// 创建indices aclTensor
ret = CreateAclTensor(indicesHostData, indicesShape, &indicesDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT8, &indices);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
// 创建gradIn aclTensor
ret = CreateAclTensor(gradInHostData, gradInShape, &gradInDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &gradIn);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
// 创建输入数组
aclIntArray* kernelSize = aclCreateIntArray(kernelSizeData.data(), 2);
aclIntArray* stride = aclCreateIntArray(strideData.data(), 2);
aclIntArray* padding = aclCreateIntArray(paddingData.data(), 2);
aclIntArray* dilation = aclCreateIntArray(dilationData.data(), 2);
const bool ceilMode = false;
uint64_t workspaceSize = 0;
aclOpExecutor* executor;
// aclnnMaxPool2dWithMaskBackward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aclnnMaxPool2dWithMaskBackward第一段接口
ret = aclnnMaxPool2dWithMaskBackwardGetWorkspaceSize(gradOut, self, indices, kernelSize, stride, padding, dilation, ceilMode, gradIn, &workspaceSize, &executor);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnMaxPool2dWithMaskBackwardGetWorkspaceSize 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aclnnMaxPool2dWithMaskBackward第二段接口
ret = aclnnMaxPool2dWithMaskBackward(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnMaxPool2dWithMaskBackward 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(gradInShape);
std::vector<float> resultData(size, 0);
ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), gradInDeviceAddr,
size * sizeof(resultData[0]), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy gradIn 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(gradOut);
aclDestroyTensor(self);
aclDestroyTensor(indices);
aclDestroyTensor(gradIn);
// 7. 释放device资源，需要根据具体API的接口定义修改
aclrtFree(gradOutDeviceAddr);
aclrtFree(selfDeviceAddr);
aclrtFree(indicesDeviceAddr);
aclrtFree(gradInDeviceAddr);
if (workspaceSize > 0) {
aclrtFree(workspaceAddr);
}
aclrtDestroyStream(stream);
aclrtResetDevice(deviceId);
aclFinalize();
return 0;
}