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

aclnnUpsampleTrilinear3dBackward

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“aclnnUpsampleTrilinear3dBackwardGetWorkspaceSize”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“aclnnUpsampleTrilinear3dBackward”接口执行计算。

  • aclnnStatus aclnnUpsampleTrilinear3dBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor* gradOut, const aclIntArray* outputSize, const aclIntArray* inputSize, bool alignCoreners, double scalesD, double scalesH, double scalesW, aclTensor* gradInput, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
  • aclnnStatus aclnnUpsampleTrilinear3dBackward(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：aclnnUpsampleTrilinear3d的反向计算。

aclnnUpsampleTrilinear3dBackwardGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • gradOut（aclTensor*，计算输入）： 数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE，shape仅支持五维。支持非连续的Tensor，数据格式支持NCDHW、NDHWC、ND。
    • outputSize（aclIntArray*，计算输入）：输入IntArray，数据类型支持INT64，size大小为3。表示输入gradOut在D、H和W维度上的空间大小。
    • inputSize（aclIntArray*，计算输入）：输入IntArray，数据类型支持INT64，size大小为5。表示输出gradInput分别在N、C、D、H、和W维度上的空间大小。
    • alignCoreners（bool，计算输入）: 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。
    • scalesD（double，计算输入）：double常量，表示输出gradInput的depth维度乘数。
    • scalesH（double，计算输入）：double常量，表示输出gradInput的height维度乘数。
    • scalesW（double，计算输入）：double常量，表示输出gradInput的width维度乘数。
    • gradInput（aclTensor*，计算输出）：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE，shape仅支持五维，shape在N、C、D、H、和W维度上的大小需与inputSize中给定的N、C、D、H、和W维度上的空间大小一致，且数据类型与gradOut的数据类型一致。支持非连续的Tensor，数据格式支持NCDHW、NDHWC、ND。
    • 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gradOut、outputSize、inputSize或gradInput是空指针。
返回161002 (ACLNN_ERR_PARAM_INVALID): 1. gradOut的数据类型和数据格式不在支持的范围内。
                                     2. gradOut和gradInput的数据类型不一致。
                                     3. gradOut的维度不为5维。
                                     4. outputSize的size大小不等于3。
                                     5. outputSize的某个元素值不大于0。
                                     6. inputSize的size大小不等于5。
                                     7. inputSize的某个元素值不大于0。
                                     8. gradOut与inputSize在N、C维度上的size大小不同。
                                     9. gradOut在D、H、W维度上的size大小与outputSize[0]、outputSize[1]和outputSize[2]未完全相同。
                                     10. gradInput的shape与inputSize[0]、inputSize[1]、inputSize[2]、inputSize[3]和inputSize[4]未完全相同。

aclnnUpsampleTrilinear3dBackward

  • 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aclnnUpsampleTrilinear3dBackwardGetWorkspaceSize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_upsample_trilinear_3d_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_NCDHW,
                            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> gradOutShape = {2, 2, 2, 2, 2};
  std::vector<int64_t> gradInputShape = {2, 2, 1, 1, 1};
  void* gradOutDeviceAddr = nullptr;
  void* gradInputDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* gradOut = nullptr;
  aclTensor* gradInput = nullptr;
  std::vector<float> gradOutHostData = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,
                                        10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18,
                                        19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27,
                                        28, 29, 30, 31, 32};
  std::vector<float> gradInputHostData = {2.0, 2, 2, 2};
  std::vector<int64_t> outputSizeData = {2, 2, 2};
  std::vector<int64_t> inputSizeData = {2, 2, 1, 1, 1};
  bool alignCoreners = false;
  double scalesD = 0.0;
  double scalesH = 0.0;
  double scalesW = 0.0;
  // 创建gradOut aclTensor
  ret = CreateAclTensor(gradOutHostData, gradOutShape, &gradOutDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &gradOut);
  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);

  const aclIntArray *outputSize = aclCreateIntArray(outputSizeData.data(), outputSizeData.size());
  CHECK_RET(outputSize != nullptr, return ACL_ERROR_INTERNAL_ERROR);

  const aclIntArray *inputSize = aclCreateIntArray(inputSizeData.data(), inputSizeData.size());
  CHECK_RET(inputSize != nullptr, return ACL_ERROR_INTERNAL_ERROR);

  // 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aclnnUpsampleTrilinear3dBackward第一段接口
  ret = aclnnUpsampleTrilinear3dBackwardGetWorkspaceSize(gradOut, outputSize, inputSize, alignCoreners, scalesD, scalesH, scalesW, gradInput, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnUpsampleTrilinear3dBackwardGetWorkspaceSize 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aclnnUpsampleTrilinear3dBackward第二段接口
  ret = aclnnUpsampleTrilinear3dBackward(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnUpsampleTrilinear3dBackward 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(gradOut);
  aclDestroyTensor(gradInput);

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