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

aclnnUpsampleBilinear2dAABackward

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

每个算子分为两段式接口，必须先调用“aclnnUpsampleBilinear2dAABackwardGetWorkspaceSize”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“aclnnUpsampleBilinear2dAABackward”接口执行计算。

  • aclnnStatus aclnnUpsampleBilinear2dAABackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor *gradOutput, const aclIntArray *outputSize, const aclIntArray *inputSize, bool alignCorners, double scalesH, double scalesW, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • aclnnStatus aclnnUpsampleBilinear2dAABackward(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

aclnnUpsampleBilinear2dAABackwardGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • gradOutput（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。支持非连续的Tensor，数据格式支持NCHW、ND，shape仅支持四维Tensor。数据类型与出参out的数据类型一致。
    • outputSize（aclIntArray*，计算输入）：Host侧的aclIntArray，数据类型支持INT64，size大小为2。表示输入gradOutput在H和W维度上的空间大小。
    • inputSize（aclIntArray*，计算输入）：Host侧的aclIntArray，数据类型支持INT64，size大小为4。表示输出out分别在N、C、H和W维度上的空间大小。
    • alignCorners（bool，计算输入）：Host侧的布尔型，表示是否对齐角像素点。如果为 true，则输入和输出张量的角像素点会被对齐，否则不对齐。
    • scalesH（double，计算输入）：Host侧的浮点型，表示输出out的height维度乘数，值为正数才生效。
    • scalesW（double，计算输入）：Host侧的浮点型，表示输出out的width维度乘数，值为正数才生效。
    • out（aclTensor*，计算输出）：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。支持非连续的Tensor，数据格式支持NCHW、ND，shape仅支持四维Tensor。数据类型与入参gradOutput的数据类型一致。
    • 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、inputSize或out是空指针。
返回161002 (ACLNN_ERR_PARAM_INVALID): 1. gradOutput或out的数据类型不在支持的范围之内。
                                      2. gradOutput和out的数据类型不一致。
                                      3. gradOutput的shape不是4维。

aclnnUpsampleBilinear2dAABackward

  • 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aclnnUpsampleBilinear2dAABackwardGetWorkspaceSize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

输入数据缩放场景缩小倍数必须小于50，即输入shape的高度H/outputSize[0]以及宽度W/outputSize[1]必须小于50。

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_upsample_bilinear2d_aa_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 CreateAclNchTensor(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_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> inputShape = {1, 1, 4, 2};
  std::vector<int64_t> outShape = {1, 1, 8, 4};
  void* inputDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* input = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> inputHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
  std::vector<float> outHostData(32, 0);
  std::vector<int64_t> outputSize = {4, 2};
  std::vector<int64_t> inputSize = {1, 1, 8, 4};
  bool alignCorners = true;
  double scalesH = 2.0;
  double scalesW = 2.0;
  // 创建input aclTensor
  ret = CreateAclNchTensor(inputHostData, inputShape, &inputDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &input);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建input aclIntArray
  auto outputSizeArray = aclCreateIntArray(outputSize.data(), 2);
  auto inputSizeArray = aclCreateIntArray(inputSize.data(), 4);
  // 创建out aclTensor
  ret = CreateAclNchTensor(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aclnnUpsampleBilinear2dAABackward第一段接口
  ret = aclnnUpsampleBilinear2dAABackwardGetWorkspaceSize(input, outputSizeArray, inputSizeArray, alignCorners, scalesH, scalesW, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnUpsampleBilinear2dAABackwardGetWorkspaceSize 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aclnnUpsampleBilinear2dAABackward第二段接口
  ret = aclnnUpsampleBilinear2dAABackward(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnUpsampleBilinear2dAABackward 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
  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，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(input);
  aclDestroyTensor(out);

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