aclnnReflectionPad1dBackward

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undefined，必须先调用“aclnnReflectionPad1dBackwardGetWorkspaceSize”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“aclnnReflectionPad1dBackward”接口执行计算。

• aclnnStatus aclnnReflectionPad1dBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor *gradOutput, const aclTensor *self, const aclIntArray *padding, aclTensor *gradInput, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
• aclnnStatus aclnnReflectionPad1dBackward(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

• 算子功能：reflection_pad1d的反向传播，前向计算参考[undefined]。

• 示例：

  [object Object]

aclnnReflectionPad1dBackwardGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • gradOutput(aclTensor*, 计算输入): 输入的梯度，Device侧的aclTensor。数据类型支持FLOAT16, FLOAT32, DOUBLE, COMPLEX64, COMPLEX128, 数据类型与self一致，支持undefined，undefined支持ND，shape支持2-3维且维度需要与self和gradInput一致，shape需要与reflection_pad1d正向传播的output一致。
  • self(aclTensor*, 计算输入)：需要进行填充的tensor，Device侧的aclTensor。数据类型支持FLOAT16, FLOAT32, DOUBLE, COMPLEX64, COMPLEX128, 支持undefined，undefined支持ND，shape支持2-3维且维度需要与gradOutput和gradInput一致，shape与gradInput一致。
  • padding(aclIntArray*, 计算输入)：填充范围，Device侧的aclIntArray数组，数据类型为INT64，长度为2。padding的两个数值都需小于self最后一维度的数值。
  • gradInput(aclTensor*, 计算输出)：计算得到的self的梯度，数据类型支持FLOAT16, FLOAT32, DOUBLE, COMPLEX64, COMPLEX128, 数据类型与self一致，shape与self一致，支持undefined，undefined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undefined。

  [object Object]

aclnnReflectionPad1dBackward

• 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aclnnReflectionPad1dBackwardGetWorkspaceSize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

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undefined。