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

aclnnTanhBackward

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“aclnnTanhBackwardGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnTanhBackward”接口执行计算。

  • aclnnStatus aclnnTanhBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor *gradOutput, const aclTensor *output, aclTensor *gradInput, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • aclnnStatus aclnnTanhBackward(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

  • 算子功能：aclnnTanh的反向。

  • 计算公式：

gradInput=gradOutput⋅(1−output2)gradInput = gradOutput \cdot (1 -output^2)

aclnnTanhBackwardGetWorkspaceSize

  • 参数说明

    • gradOutput（aclTensor*, 计算输入）：公式中的输入gradOutput，Device侧的aclTensor，shape需要与output、gradInput相同。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FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16。
      • Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE。

    • output（aclTensor*, 计算输入）：公式中的输入output，Device侧的aclTensor，数据类型与gradOutput一致，shape需要与gradOutput、gradInput相同。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FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16。
      • Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE。

    • gradInput（aclTensor*, 计算输出）：公式中的gradInput，Device侧的aclTensor，数据类型与gradOutput一致, shape需要与gradOutput、output相同。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FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16。
      • Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE。

    • 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、output 和gradInput是空指针时。
返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：1. gradOutput、output和gradInput的数据类型不在支持的范围之内。
                                       2. gradOutput、output和gradInput数据类型不同。
                                       3. gradOutput、output和gradInput的shape不同。

aclnnTanhBackward

  • 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aclnnTanhBackwardGetWorkspaceSize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_tanh_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 shape_size = 1;
  for (auto i : shape) {
    shape_size *= i;
  }
  return shape_size;
}

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根据自己的需要处理
  CHECK_RET(ret == 0, 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> gradOutputShape = {4, 2};
  std::vector<int64_t> outputShape = {4, 2};
  std::vector<int64_t> gradInputShape = {4, 2};
  void* gradOutputDeviceAddr = nullptr;
  void* outputDeviceAddr = nullptr;
  void* gradInputDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* gradOutput = nullptr;
  aclTensor* output = nullptr;
  aclTensor* gradInput = nullptr;
  std::vector<float> gradOutputHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7.0};
  std::vector<float> outputHostData = {1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3.0};
  std::vector<float> gradInputHostData = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0};
  // 创建gradOutput aclTensor
  ret = CreateAclTensor(gradOutputHostData, gradOutputShape, &gradOutputDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT,
                        &gradOutput);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建output aclTensor
  ret = CreateAclTensor(outputHostData, outputShape, &outputDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &output);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建gradInput aclTensor
  ret = CreateAclTensor(gradInputHostData, gradInputShape, &gradInputDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &gradInput);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  // 3. 调用CANN算子库API，需要修改为具体的API
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  // 调用aclnnTanhBackward第一段接口
  ret = aclnnTanhBackwardGetWorkspaceSize(gradOutput, output, gradInput, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnTanhBackwardGetWorkspaceSize 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aclnnTanhBackward第二段接口
  ret = aclnnTanhBackward(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnTanhBackward 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(gradInputShape);
  std::vector<float> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), gradInputDeviceAddr,
                    size * sizeof(float), 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(output);
  aclDestroyTensor(gradInput);

  // 7. 释放device资源，需要根据具体API的接口定义修改
  aclrtFree(gradOutputDeviceAddr);
  aclrtFree(outputDeviceAddr);
  aclrtFree(gradInputDeviceAddr);
  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