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昇腾小AI

aclnnNanToNum&aclnnInplaceNanToNum

支持的产品型号

  • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品。

接口原型

  • aclnnNanToNum和aclnnInplaceNanToNum实现相同的功能，使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。

    • aclnnNanToNum：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
    • aclnnInplaceNanToNum：无需新建输出张量对象，直接在输入张量的内存中存储计算结果。

  • 每个算子分为两段式接口，必须先调用“aclnnNanToNumGetWorkspaceSize”或者“aclnnInplaceNanToNumGetWorkspaceSize”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“aclnnNanToNum”或者“aclnnInplaceNanToNum”接口执行计算。

    • aclnnStatus aclnnNanToNumGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, float nan, float posinf, float neginf, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
    • aclnnStatus aclnnNanToNum(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)
    • aclnnStatus aclnnInplaceNanToNumGetWorkspaceSize(aclTensor *selfRef, float nan, float posinf, float neginf, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
    • aclnnStatus aclnnInplaceNanToNum(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：将输入中的NaN、正无穷大和负无穷大值分别替换为nan、posinf、neginf指定的值。

aclnnNanToNumGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • self（aclTensor*，计算输入)：输入tensor，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、BFLOAT16。
    • out(aclTensor *，计算输出)：输出tensor，shape与self相同，数据格式支持ND，且数据格式需要与self一致。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、BFLOAT16。
    • nan(float，计算输入)：输入参数，替换tensor元素中NaN的值，数据类型支持FLOAT。
    • posinf(float，计算输入)：输入参数，替换tensor元素中正无穷大的值，数据类型支持FLOAT。
    • neginf(float，计算输入)：输入参数，替换tensor元素中负无穷大的值，数据类型支持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。

    161001 ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR: 1. 传入的self或out是空指针。
161002 ACLNN_ERR_PARAM_INVALID: 1. self的数据类型和数据格式不在支持的范围之内。
                               2. self和out数据类型不一致。
                               3. self和outshape不一致。
                               4. self维度大于8

aclnnNanToNum

  • 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aclnnNanToNumGetWorkspaceSize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。

aclnnInplaceNanToNumGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • selfRef(aclTensor *，计算输入|计算输出)：输入输出tensor，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、BFLOAT16。
    • nan(float，计算输入)：输入参数，替换tensor元素中NaN的值，数据类型支持FLOAT。
    • posinf(float，计算输入)：输入参数，替换tensor元素中正无穷大的值，数据类型支持FLOAT。
    • neginf(float，计算输入)：输入参数，替换tensor元素中负无穷大的值，数据类型支持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。

161001 ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR: 1. 传入的selfRef是空指针。 161002 ACLNN_ERR_PARAM_INVALID: 1. self的数据类型和数据格式不在支持的范围之内。 2. selfRef维度超过8


## aclnnInplaceNanToNum

- **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aclnnInplaceNanToNumGetWorkspaceSize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](common/aclnn返回码.md)。

## 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](common/编译与运行样例.md)。

**aclnnNanToNum接口调用示例代码：**

```c++
#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_nan_to_num.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, 3};
std::vector<int64_t> outShape = {2, 3};
void* selfDeviceAddr = nullptr;
void* outDeviceAddr = nullptr;
aclTensor* self = nullptr;
aclTensor* out = nullptr;
float nanValue = 0;
float posInfValue = 1.0;
float negInfValue = -1.0;
std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, -1};
std::vector<float> outHostData = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};
// 创建self aclTensor
ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
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);

// 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aclnnNanToNum第一段接口
ret = aclnnNanToNumGetWorkspaceSize(self, nanValue, posInfValue, negInfValue, out, &workspaceSize,
                                   &executor);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnNanToNumGetWorkspaceSize 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aclnnNanToNum第二段接口
ret = aclnnNanToNum(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnNanToNum 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(out);

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

aclnnInplaceNanToNum接口调用示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_nan_to_num.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, 3};
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  float nanValue = 0;
  float posInfValue = 1.0;
  float negInfValue = -1.0;
  std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, -1};
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  // 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aclnnInplaceNanToNum第一段接口
  ret = aclnnInplaceNanToNumGetWorkspaceSize(self, nanValue, posInfValue, negInfValue, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceNanToNumGetWorkspaceSize 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aclnnInplaceNanToNum第二段接口
  ret = aclnnInplaceNanToNum(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceNanToNum 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(selfShape);
  std::vector<float> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), selfDeviceAddr,
                    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);

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