aclnnReflectionPad2d

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“aclnnReflectionPad2dGetWorkspaceSize”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“aclnnReflectionPad2d”接口执行计算。

aclnnStatus aclnnReflectionPad2dGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclIntArray *padding, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
aclnnStatus aclnnReflectionPad2d(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：使用输入边界的反射填充输入tensor。

示例：

输入tensor([[[[0,1,2],
              [3,4,5],
              [6,7,8]]]])
padding([2,2,2,2])
输出为([[[[8,7,6,7,8,7,6],
[5,4,3,4,5,4,3],
[2,1,0,1,2,1,0],
[5,4,3,4,5,4,3],
[8,7,6,7,8,7,6],
[5,4,3,4,5,4,3],
[2,1,0,1,2,1,0]]]])

aclnnReflectionPad2dGetWorkspaceSize

参数说明：
- self(const aclTensor *，计算输入)：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持）、DOUBLE、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，维度支持三维或四维。
- padding(const aclIntArray *，计算输入)：Device侧的aclIntArray数组，数据类型为INT64，长度为4，数值依次代表左右上下需要填充的值。padding前两个数值需小于self最后一维度的数值，后两个数值需小于self倒数第二维度的数值。
- out(const aclTensor *，计算输出)：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持）、DOUBLE、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL，数据类型、数据格式、维度与self一致，out倒数第二维度的数值等于self倒数第二维度的数值加padding后两个值，out最后一维度的数值等于self最后一维度的数值加padding前两个值，支持非连续的Tensor。
- 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. Tensor为空指针。
161002(ACLNN_ERR_PARAM_INVALID)：1. self、padding和out的数据类型或数据格式不在支持的范围之内。
                                 2. self、padding和out的输入shape在支持范围之外。
                                 3. self为空tensor且存在非第一维度的值为0。
                                 4. padding的数值大于等于self对应维度的值。
                                 5. out后两维度的值不等于self后两维度的值加对应padding。
                                 6. out的shape与实际输出shape不匹配。

aclnnReflectionPad2d

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aclnnReflectionPad2dGetWorkspaceSize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

如果计算量过大可能会导致算子执行超时（aicore error类型报错，errorStr为:timeout or trap error），场景为最后2轴合轴小于16，前面的轴合轴超大。

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 "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_reflection_pad2d.h"
#include <iostream>
#include <vector>

#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 shape_size = 1;
    for (auto i : shape) {
        shape_size *= i;
    }
    return shape_size;
}

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根据自己的需要处理
    CHECK_RET(ret == 0, LOG_PRINT("Init acl failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
    // 2. 构造输入与输出，需要根据API的接口定义构造
    std::vector<int64_t> selfShape = {1, 1, 2, 2};
    std::vector<int64_t> outShape = {1, 1, 4, 4};
    void* selfDeviceAddr = nullptr;
    void* outDeviceAddr = nullptr;
    aclTensor* self = nullptr;
    aclIntArray* padding = nullptr;
    aclTensor* out = nullptr;

    std::vector<float> selfHostData = {1, 2, 3, 4};
    std::vector<int64_t> paddingData = {1, 1, 1, 1};
    std::vector<float> outHostData = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};

    // 创建self aclTensor
    ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
    // 创建padding aclIntArray
    padding = aclCreateIntArray(paddingData.data(), 4);
    CHECK_RET(padding != nullptr, return ret);
    // 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
    uint64_t workspaceSize = 0;
    aclOpExecutor* executor;
    // 调用aclnnReflectionPad2d第一段接口
    ret = aclnnReflectionPad2dGetWorkspaceSize(self, padding, out, &workspaceSize, &executor);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnReflectionPad2dGetWorkspaceSize 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aclnnReflectionPad2d第二段接口
    ret = aclnnReflectionPad2d(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnReflectionPad2d 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(float),
                      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);
    aclDestroyIntArray(padding);
    aclDestroyTensor(out);

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