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昇腾小AI

aclnnMaxUnpool3dBackward

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“aclnnMaxUnpool3dBackwardGetWorkspaceSizee”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“aclnnMaxUnpool3dBackward”接口执行计算。

  • aclnnStatus aclnnMaxUnpool3dBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor* gradOutput, const aclTensor* self, const aclTensor* indices, const aclIntArray* outputSize, const aclIntArray* stride, const aclIntArray* padding, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
  • aclnnStatus aclnnMaxUnpool3dBackward(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, aclrtStream stream)

功能描述

  • 算子功能：MaxPool3d的逆运算aclnnMaxUnpool3d的反向传播,根据indices索引在out中填入gradOutput的元素值。
  • 计算公式：

    • 输入为4维时，各维度含义分别为(N, D, H, W)：

      out[N][i]=gradOutput[N][indices[N][i]]out[N][i] = gradOutput[N][indices[N][i]]

    • 输入为5维时，各维度含义分别为(N, C, D, H, W)：

      out[N][C][i]=gradOutput[N][C][indices[N][C][i]]out[N][C][i] = gradOutput[N][C][indices[N][C][i]]

      其中out、gradOutput、indices是最后两轴合为一轴，经过reshape得到的，i ∈ [0, D * H * W)。

aclnnMaxUnpool3dBackwardGetWorkspaceSize

  • 参数说明

    • gradOutput（aclTensor*, 计算输入）：公式中的输入gradOutput，Device侧的aclTensor。数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT16、INT32、INT64、INT8、UINT8和DOUBLE，且数据类型需要与self、out一致，维度支持4-5维，各维度含义分别为(N, outputSize[0], outputSize[1], outputSize[2])或(N, C, outputSize[0], outputSize[1], outputSize[2])，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND和NCDHW。
    • self（aclTensor*, 计算输入）：Device侧的aclTensor。数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT16、INT32、INT64、INT8、UINT8和DOUBLE，且数据类型需要与gradOutput、out一致，维度支持4-5维，各维度含义分别为(N, D, H, W)或(N, C, D, H, W)，维度需要与gradOutput一致，shape需要与indices、out一致，支持非连续的Tensor， 数据格式支持ND和NCDHW。
    • indices（aclTensor*, 计算输入）：表示输入gradOutput的元素在输出结果中的索引位置，公式中的输入indices，Device侧的aclTensor。数据类型支持INT64，且shape需要与self一致。支持非连续的Tensor， 数据格式支持ND和NCDHW。
    • outputSize（aclIntArray*, 计算输入）：表示输出结果在D、H和W维度上的空间大小，Host侧的aclIntArray，数据类型支持INT32、INT64，size大小为3。
    • stride（aclIntArray*, 计算输入）：表示最大池化窗口在D、H和W维度上的步长大小，Host侧的aclIntArray，数据类型支持INT32、INT64，size大小为3。
    • padding（aclIntArray*, 计算输入）：表示最大池化窗口在D、H和W维度上的填充值，Host侧的aclIntArray，数据类型支持INT32、INT64，size大小为3。
    • out（aclTensor*, 计算输出）：公式中的out，Device侧的aclTensor。数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT16、INT32、INT64、INT8、UINT8和DOUBLE，且数据类型与gradOutput、self一致，shape需要与self、indices一致。数据格式支持ND和NCDHW。
    • 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gradOutput、self、indices、outputSize、stride、padding或out是空指针。
返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：1. out为不连续的Tensor。
                                      2. gradOutput、self、indices或out的数据类型不在支持的范围之内。
                                      3. gradOutput、self或out的数据类型不一致。
                                      4. self的维度不为4维或者5维。
                                      5. self、indices或out的维度不一致
                                      6. self、indices或out的shape不一致。
                                      7. self在除N维度外各维度的size大小不大于0。
                                      8. outputSize、stride或padding的size大小不等于3。
                                      9. outputSize或stride的元素值不大于0。
                                     10. outputSize的三个元素乘积值小于self在D、H和W维度上的size乘积值。
                                     11. gradOutput在D、H、W维度上的size大小与outputSize中的三个元素值不相等。
                                     12. gradOutput与self的维度不同。
                                     13. 在self为4维时，gradOutput与self在N维度上的size大小不一致。
                                     14. 在self为5维时，gradOutput与self在C维度上的size大小不一致。

aclnnMaxUnpool3dBackward

  • 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aclnnMaxUnpool3dBackwardGetWorkspaceSize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_max_unpool3d_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_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 = {1, 1, 4, 4};
  std::vector<int64_t> indicesShape = {1, 1, 4, 4};
  std::vector<int64_t> gradShape = {1, 1, 4, 4};
  std::vector<int64_t> outShape = {1, 1, 4, 4};
  void* gradDeviceAddr = nullptr;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* indicesDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* grad = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  aclTensor* indices = nullptr;
  std::vector<float> gradHostData = {1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1};
  std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15};
  std::vector<float> outHostData = {0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0};
  std::vector<int64_t> indicesHostData = {0, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 8, 0, 0, 0, 11, 0, 0, 0, 13};
  // 创建grad aclTensor
  ret = CreateAclTensor(gradHostData, gradShape, &gradDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &grad);
  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_INT64, &indices);
  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);

  std::vector<int64_t> arraySize1 = {1, 4, 4};
  const aclIntArray *outputSize = aclCreateIntArray(arraySize1.data(), arraySize1.size());
  CHECK_RET(outputSize != nullptr, return ACL_ERROR_INTERNAL_ERROR);

  std::vector<int64_t> arraySize2 = {1, 2, 3};
  const aclIntArray *stride = aclCreateIntArray(arraySize2.data(), arraySize2.size());
  CHECK_RET(stride != nullptr, return ACL_ERROR_INTERNAL_ERROR);
  const aclIntArray *padding = aclCreateIntArray(arraySize2.data(), arraySize2.size());
  CHECK_RET(padding != nullptr, return ACL_ERROR_INTERNAL_ERROR);

  // 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aclnnMaxUnpool3dBackward第一段接口
  ret = aclnnMaxUnpool3dBackwardGetWorkspaceSize(grad, self, indices, outputSize, stride, padding, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnMaxUnpool3dBackwardGetWorkspaceSize 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aclnnMaxUnpool3dBackward第二段接口
  ret = aclnnMaxUnpool3dBackward(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnMaxUnpool3dBackward 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> outData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(outData.data(), outData.size() * sizeof(outData[0]), outDeviceAddr, size * sizeof(outData[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("out[%ld] is: %f\n", i, outData[i]);
  }

  // 6. 释放aclTensor和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(grad);
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyTensor(out);
  aclDestroyTensor(indices);
  aclDestroyIntArray(outputSize);
  aclDestroyIntArray(stride);
  aclDestroyIntArray(padding);

  // 7. 释放divice 资源
  aclrtFree(gradDeviceAddr);
  aclrtFree(selfDeviceAddr);
  aclrtFree(indicesDeviceAddr);
  aclrtFree(outDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();
  return 0;
}
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