LogSoftMax
功能说明
对输入tensor做LogSoftmax计算。计算公式如下，其中PAR表示矢量计算单元一个迭代能够处理的元素个数 ：
为方便理解，通过python脚本实现的方式表达计算公式如下，其中src是源操作数（输入），dst、sum、max为目的操作数（输出）。
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def log_softmax(src): #基于last轴进行rowmax(按行取最大值)处理 max = np.max(src, axis=-1, keepdims=True) sub = src - max exp = np.exp(sub) #基于last轴进行rowsum(按行求和)处理 sum = np.sum(exp, axis=-1, keepdims=True) dst = exp / sum dst = np.log(dst) return dst, max, sum |
实现原理
以float类型，ND格式，shape为[m, k]的输入Tensor为例，描述LogSoftMax高阶API内部算法框图，如下图所示。
计算过程分为如下几步，均在Vector上进行：
- reducemax步骤：对输入x的每一行数据求最大值得到[m, 1]，计算结果会保存到一个临时空间temp中；
- broadcast步骤：对temp中的数据([m, 1])做一个按datablock为单位的填充，比如float类型下，把[m, 1]扩展成[m, 8]，同时输出max；
- sub步骤：对输入x的所有数据按行减去max；
- exp步骤：对sub之后的所有数据求exp；
- reducesum步骤：对exp后的结果的每一行数据求和得到[m, 1]，计算结果会保存到临时空间temp中；
- broadcast步骤：对temp([m, 1])做一个按datablock为单位的填充，比如float类型下，把[m, 1]扩展成[m, 8]，同时输出sum；
- div步骤：对exp结果的所有数据按行除以sum；
- log步骤：对div后的所有数据按行做log计算，输出y。
函数原型
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template <typename T, bool isReuseSource = false, bool isDataFormatNZ = false> __aicore__ inline void LogSoftMax(LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& sumTensor, const LocalTensor<T>& maxTensor, const LocalTensor<T>& src, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const LogSoftMaxTiling& tiling, const SoftMaxShapeInfo& softmaxShapeInfo = {}) |
由于该接口的内部实现中涉及复杂的数学计算，需要额外的临时空间来存储计算过程中的中间变量。临时空间支持开发者通过sharedTmpBuffer入参传入。临时空间大小BufferSize的获取方式如下：通过LogSoftMax Tiling中提供的接口获取空间范围的大小。
参数说明
参数名 |
描述 |
|---|---|
T |
操作数的数据类型。 |
isReuseSource |
是否允许修改源操作数。该参数预留，传入默认值false即可。 |
isDataFormatNZ |
源操作数是否为NZ格式。默认值为false。 |
参数名 |
输入/输出 |
描述 |
|---|---|---|
dst |
输出 |
目的操作数。 类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：half/float Atlas推理系列产品AI Core，支持的数据类型为：half/float |
src |
输入 |
源操作数。 类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。 Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：half/float Atlas推理系列产品AI Core，支持的数据类型为：half/float |
sharedTmpBuffer |
输入 |
临时缓存。临时空间大小BufferSize的获取方式请参考LogSoftMax Tiling。 类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 |
maxTensor |
输出 |
reduceMax操作数。 reduceMax操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。 类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：half/float Atlas推理系列产品AI Core，支持的数据类型为：half/float |
sumTensor |
输出 |
reduceSum操作数。 reduceSum操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。 类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：half/float Atlas推理系列产品AI Core，支持的数据类型为：half/float |
返回值
无
支持的型号
Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品
Atlas推理系列产品AI Core
约束说明
- 输入源数据需保持值域在[-2147483647.0, 2147483647.0]。若输入不在范围内，输出结果无效。
- 不支持源操作数与目的操作数地址重叠。
- 不支持sharedTmpBuffer与源操作数和目的操作数地址重叠。
- 操作数地址偏移对齐要求请参见通用约束。
调用示例
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//DTYPE_X、DTYPE_A、DTYPE_B、DTYPE_C分别表示源操作数、目的操作数、maxLocal、sumLocal操作数数据类型 pipe.InitBuffer(inQueueX, BUFFER_NUM, totalLength * sizeof(DTYPE_X)); pipe.InitBuffer(outQueueA, BUFFER_NUM, totalLength * sizeof(DTYPE_A)); pipe.InitBuffer(outQueueB, BUFFER_NUM, outsize * sizeof(DTYPE_B)); pipe.InitBuffer(outQueueC, BUFFER_NUM, outsize * sizeof(DTYPE_C)); pipe.InitBuffer(tmpQueue, BUFFER_NUM, tmpsize); AscendC::LocalTensor<DTYPE_X> srcLocal = inQueueX.DeQue<DTYPE_X>(); AscendC::LocalTensor<DTYPE_A> dstLocal = outQueueA.AllocTensor<DTYPE_A>(); AscendC::LocalTensor<DTYPE_B> maxLocal = outQueueB.AllocTensor<DTYPE_B>(); AscendC::LocalTensor<DTYPE_C> sumLocal = outQueueC.AllocTensor<DTYPE_C>(); AscendC::SoftMaxShapeInfo softmaxInfo = {outter, inner, outter, inner}; AscendC::LocalTensor<uint8_t> tmpLocal = tmpQueue.AllocTensor<uint8_t>(); AscendC::LogSoftMax<DTYPE_X, false>(dstLocal, maxLocal, sumLocal, srcLocal, tmpLocal, softmaxtiling, softmaxInfo); |
输入数据(srcLocal): [0.80541134 0.08385705 0.49426016 ... 0.30962205 0.28947052] 输出数据(dstLocal): [-0.6344272 -1.4868407 -1.0538127 ... -1.2560008 -1.2771227]
