aclnnDropoutGenMask

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“aclnnDropoutGenMaskGetWorkspaceSize”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“aclnnDropoutGenMask”接口执行计算。

aclnnStatus aclnnDropoutGenMaskGetWorkspaceSize(const aclIntArray* shape, double prob, int64_t seed, int64_t offset, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
aclnnStatus aclnnDropoutGenMask(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：训练过程中，按照概率prob生成mask，用于元素置零。

aclnnDropoutGenMaskGetWorkspaceSize

参数说明：
- shape(aclIntArray*, 计算输入)：表示生成随机数的个数，数据类型支持IntArray。
- prob(double, 计算输入)：元素置零的概率。
- seed(int64_t, 计算输入)：随机数的种子，影响生成的随机数序列。
- offset(int64_t, 计算输入)：随机数的偏移量，它影响生成的随机数序列的位置。
- out(aclTensor*, 计算输出)：bit类型并使用UINT8类型存储的mask数据。数据类型支持UINT8，shape需要为(align(input的元素个数,128)/8)。支持非连续的Tensor。数据格式支持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。

161001 (ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR): 1. 传入的shape、out为空指针。
161002 (ACLNN_ERR_PARAM_INVALID): 1. out的数据类型不在支持的范围之内。
                                  2. prob的值不在0和1之间。
                                  3. out的shape不满足条件。

aclnnDropoutGenMask

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aclnnDropoutGenMaskGetWorkspaceSize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_dropout_gen_mask.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 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acl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> selfShape = {4, 2};
  std::vector<int64_t> outShape = {4, 2};
  std::vector<int64_t> maskOutShape = {16};
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  void* maskOutDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  aclTensor* maskOut = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
  std::vector<float> outHostData(8, 0);
  std::vector<uint8_t> maskOutHostData(16, 0);

  double p = 0.5;
  int64_t seed = 1234;
  int64_t offset = 0;

  aclIntArray* shapeArray = aclCreateIntArray(selfShape.data(), 2);
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建out aclTensor
  ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &out);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建maskOut aclTensor
  ret = CreateAclTensor(maskOutHostData, maskOutShape, &maskOutDeviceAddr, aclDataType::ACL_UINT8, &maskOut);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  // 3. 调用aclnnDropoutGenMask生成mask
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  // 调用aclnnDropoutGenMask第一段接口
  ret = aclnnDropoutGenMaskGetWorkspaceSize(shapeArray, p, seed, offset, maskOut, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnDropoutGenMaskGetWorkspaceSize 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aclnnDropoutGenMask第二段接口
  ret = aclnnDropoutGenMask(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnDropoutGenMask 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(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和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyTensor(out);
  aclDestroyTensor(maskOut);

  // 7. 释放Device资源，需要根据具体API的接口定义修改
  aclrtFree(selfDeviceAddr);
  aclrtFree(outDeviceAddr);
  aclrtFree(maskOutDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();

  return 0;
}