aclnnNormalFloatFloat
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“aclnnNormalFloatFloatGetWorkspaceSize”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“aclnnNormalFloatFloat”接口执行计算。
aclnnStatus aclnnNormalFloatFloatGetWorkspaceSize(float mean, float std, int64_t seed, int64_t offset, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)aclnnStatus aclnnNormalFloatFloat(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)
功能描述
算子功能：返回一个随机数张量，该随机数是从给定的均值(float)和标准差(float)的独立正态分布中获取。
aclnnNormalFloatFloatGetWorkspaceSize
参数说明：
mean(float, 计算输入)：生成随机数分布的均值，数据类型支持FLOAT。
std(float, 计算输入)：生成随机数分布的标准差，数据类型支持FLOAT。
seed(int64_t, 计算输入)：采样伪随机数生成器的种子值，数据类型支持INT64。
offset(int64_t, 计算输入)：采样伪随机数生成器的偏移量，数据类型支持INT64。
out(aclTensor*, 计算输出): 输出张量，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16和DOUBLE，shape不超过8维。数据格式支持ND 。
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aclnn返回码。
返回161001 (ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR)：1. 传入的out为空指针。
返回161002 (ACLNN_ERR_PARAM_INVALID)：1. 传入的out的数据类型不在支持的范围之内。
2. 传入的out的shape超过8维。aclnnNormalFloatFloat
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aclnnNormalFloatFloatGetWorkspaceSize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_normal_out.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> outShape = {1, 4};
void* outDeviceAddr = nullptr;
aclTensor* out = nullptr;
std::vector<float> outHostData({0.0, 0.0, 0.0, 0.0});
float meanValue = 1.2f;
float stdValue = 2.5f;
int64_t seed = 1;
int64_t offset = 2;
// 创建out aclTensor
ret = CreateAclTensor(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aclnnNormalFloatFloat第一段接口
ret = aclnnNormalFloatFloatGetWorkspaceSize(meanValue, stdValue, seed, offset, out, &workspaceSize, &executor);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnNormalFloatFloatGetWorkspaceSize 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aclnnNormalFloatFloat第二段接口
ret = aclnnNormalFloatFloat(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnNormalFloatFloat 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(out);
// 7. 释放Device资源，需要根据具体API的接口定义修改
aclrtFree(outDeviceAddr);
if (workspaceSize > 0) {
aclrtFree(workspaceAddr);
}
aclrtDestroyStream(stream);
aclrtResetDevice(deviceId);
aclFinalize();
return 0;
}