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aclnnAvgPool3dBackward

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undefined,必须先调用“aclnnAvgPool3dBackwardGetWorkspaceSize”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“aclnnAvgPool3dBackward”接口执行计算。

  • aclnnStatus aclnnAvgPool3dBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor* gradOuput, const aclTensor* self, const aclIntArray* kernelSize, const aclIntArray* stride, const aclIntArray* padding, bool ceilMode, bool countIncludePad, int64_t divisorOverride, aclTensor* output, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)

  • aclnnStatus aclnnAvgPool3dBackward(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

功能描述

  • 算子功能:三维平均池化的反向传播,计算三维平均池化正向传播的输入梯度。

  • 计算公式:

Din=(Dout1)stride[0]+kernel_size[0]2padding[0]D_{in} = (D_{out} - 1) * {stride[0]} + kernel\_size[0] - 2 * padding[0] Hin=(Hout1)stride[1]+kernel_size[1]2padding[1]H_{in} = (H_{out} - 1) * {stride[1]} + kernel\_size[1] - 2 * padding[1] Win=(Wout1)stride[2]+kernel_size[2]2padding[2]W_{in} = (W_{out} - 1) * {stride[2]} + kernel\_size[2] - 2 * padding[2]

aclnnAvgPool3dBackwardGetWorkspaceSize

  • 参数说明

    • gradOutput(const aclTensor *, 计算输入):输入梯度,npu device侧的aclTensor,支持4维(C, D, H, W)或者5维(N, C, D, H, W), 支持undefined,undefined支持ND。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品:数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT32
    • self(const aclTensor *, 计算输入):输入数据,npu device侧的aclTensor,支持4维(C, D, H, W)或者5维(N, C, D, H, W), 支持undefined,undefined支持ND。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品:数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT32
    • kernelSize(const aclIntArray *,计算输入): Host侧的aclIntArray,表示池化窗口大小,INT32或者INT64类型数组,长度为1(KD = KH = KW)或3(KD, KH, KW)。数值必须大于0.
    • stride(const aclIntArray *,计算输入): Host侧的aclIntArray,表示池化操作的步长,INT32或者INT64类型数组,长度为0(数值与kernelSize数值保持一致)或者1(SD = SH = SW)或者3(SD, SH, SW)。数值必须大于0.
    • padding(const aclIntArray *,计算输入): Host侧的aclIntArray,表示在输入的D, H、W方向上padding补0的层数,INT32或者INT64类型数组,长度为1(PD = PH = PW)或3(PD, PH, PW)。数值在[0, kernelSize/2]的范围内。
    • ceilMode(bool,计算输入): 表示正向平均池化过程中推导的输出的shape是否向上取整(True)。数据类型支持BOOL。
    • countIncludePad(bool,计算输入): 计算正向平均池化时是否包括padding填充的0(True)。数据类型支持BOOL。
    • divisorOverride(int64_t,计算输入): 表示取平均的除数。如果指定,它将用作平均计算中的除数,当值为0时,该属性不生效,数据类型支持INT64。
    • output(aclTensor *,计算输出): Device侧的aclTensor。支持undefined。支持4维(C, D, H, W)或者5维(N, C, D, H, W), 支持undefined为ND。数据类型、undefined需要与gradOutput一致。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品:数据类型支持BFLOAT16,FLOAT16和FLOAT。
    • workspaceSize(uint64_t *,出参):返回用户需要在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undefined

    [object Object]

aclnnAvgPool3dBackward

  • 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aclnnAvgPool3dBackwardGetWorkspaceSize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undefined

约束与限制

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undefined

[object Object]