文档HOT
下载
中文
注册
我要评分
文档获取效率
文档正确性
内容完整性
文档易理解
提交
在线提单
论坛求助
昇腾小AI

aclnnMseLossBackward

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“aclnnMseLossBackwardGetWorkspaceSize”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“aclnnMseLossBackward”接口执行计算。

  • aclnnStatus aclnnMseLossBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor* gradOutput, const aclTensor* self, const aclTensor* target, int64_t reduction, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
  • aclnnStatus aclnnMseLossBackward(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, aclrtStream stream)

功能描述

  • 算子功能：均方误差函数aclnnMseLoss的反向传播。

  • 计算公式：

    当reduction为mean时：

    MselossBackward(grad,x,y)=grad∗(x−y)∗2/x.numel()MselossBackward(grad, x, y) = grad * (x - y) * 2 / x.numel()

    其中x.numel()表示x中的元素个数。如果reduction不是mean , 那么：

    MselossBackward(grad,x,y)=grad∗(x−y)∗2MselossBackward(grad, x, y) = grad * (x - y) * 2

aclnnMseLossBackwardGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • gradOutput(aclTensor*, 计算输入)：公式中的输入grad，Device侧的aclTensor，gradOutput与self、target的数据类型一致，gradOutput与self、target的shape满足broadcast关系。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，shape支持0到8维。

      • Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT。

    • self(aclTensor*, 计算输入)：公式中的输入x，Device侧的aclTensor，gradOutput与self、target的数据类型一致，gradOutput与self、target的shape满足broadcast关系。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，shape支持0到8维。

      • Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT。

    • target(aclTensor*, 计算输入)：公式中的输入y，Device侧的aclTensor，gradOutput与self、target的数据类型一致，gradOutput与self、target的shape满足broadcast关系。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，shape支持0到8维。

      • Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT。

    • reduction(int64_t, 计算输入)：公式中的参数reduction，指定损失函数的计算方式，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self中的元素数，'sum' 表示输出将被求和。

    • out(aclTensor*, 计算输出)：公式中的输出MselossBackward(grad, x, y)，Device侧的aclTensor，out与gradOutput、self、target broadcast之后的tensor的shape一致。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。

      • Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT。

    • 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，出现如下场景时报错：
返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：1. 传入的gradOutput、self、target或out是空指针时。
返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：1. self的数据类型不在支持的范围之内。
                                      2. gradOutput、target的数据类型和self不同。
                                      3. gradOutput、self和target的shape无法做broadcast。
                                      4. gradOutput、self和target做broadcast后的shape与out的shape不一致。
                                      5. reduction值不在0~2范围之内。
                                      6. gradOutput、self或target的shape超过8维。

aclnnMseLossBackward

  • 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aclnnMseLossBackwardGetWorkspaceSize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_mse_loss_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gradOutput
  std::vector<int64_t> gradOutputShape = {2, 2};
  std::vector<int64_t> selfShape = {2, 2};
  std::vector<int64_t> targetShape = {2, 2};
  std::vector<int64_t> outShape = {2, 2};
  void* gradOutputDeviceAddr = nullptr;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* targetDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* gradOutput = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* target = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> gradOutputHostData = {0, 1, 2, 3};
  std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 2, 3};
  std::vector<float> targetHostData = {1, 1, 1, 1};
  std::vector<float> outHostData(4, 0);
  // 创建gradOutput aclTensor
  ret = CreateAclTensor(gradOutputHostData, gradOutputShape, &gradOutputDeviceAddr,
                        aclDataType::ACL_FLOAT, &gradOutput);
  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aclnnMseLossBackward第一段接口
  ret = aclnnMseLossBackwardGetWorkspaceSize(gradOutput, self, target, reduction, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnMseLossBackwardGetWorkspaceSize 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aclnnMseLossBackward第二段接口
  ret = aclnnMseLossBackward(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnMseLossBackward 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(gradOutput);
  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(gradOutputDeviceAddr);
  aclrtFree(selfDeviceAddr);
  aclrtFree(targetDeviceAddr);
  aclrtFree(outDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();
  return 0;
}
搜索结果
找到“0”个结果

当前产品无相关内容

未找到相关内容，请尝试其他搜索词