aclnnResize

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“aclnnResizeGetWorkspaceSize”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“aclnnResize”接口执行计算。

aclnnStatus aclnnResizeGetWorkspaceSize(const aclTensor* self, const aclFloatArray* scales, const char* mode, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor);
aclnnStatus aclnnResize(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, aclrtStream stream);

功能描述

算子功能：根据scales调整输入张量的大小
计算公式：
$output\_dimension = floor(input\_dimension * scales)$

aclnnResizeGetWorkspaceSize

参数说明：
- self（aclTensor*, 计算输入）：输入的张量，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT，支持非连续的Tensor，数据格式支持NCHW，bilinear模式输入数据范围是[0,255]。
- scales（aclFloatArray*, 计算输入）：指定self张量调整的倍数，数据类型为FLOAT，长度和self维度相同。当前仅支持调整self后两维，scales前两个元素需保持为1。
- mode（char*, 计算输入）：插值模式，Host侧的字符类型，只支持nearest或bilinear。
- out（aclTensor*, 计算输出）：输出张量，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT，shape符合output_dimension = floor(input_dimension * scales)
- 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。

第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
返回161001(ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR)：1. 传入的self、scales、mode、out中有空指针
返回161002(ACLNN_ERR_PARAM_INVALID)：1. 数据类型不在支持的范围之内;
                                 2. shape不满足要求
                                  a) self和out的shape必须4维
                                  b) self和out的第1第2维必须相同
                                  c) out的第3维必须等于self的第3维乘以scales第3个值
                                  d) out的第4维必须等于self的第4维乘以scales第4个值

aclnnResize

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aclnnResizeGetWorkspaceSize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_resize.h"
#include <unistd.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_NCHW,
                            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的接口自定义构造
  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;
  aclTensor* out = nullptr;

  std::vector<float> selfHostData = {1.0,2.0,3.0,4.0};
  std::vector<float> scalesData = {1.0, 1.0, 2.0, 2.0};
  std::vector<float> outHostData(16);

  // 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);

  aclFloatArray *scales = nullptr;
  scales = aclCreateFloatArray(scalesData.data(),scalesData.size());
  CHECK_RET(scales != nullptr, return 0);

  // 3. 调用CANN算子库API，需要修改为具体的API
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  const char* mode = "nearest";
  // 调用aclnnResize第一段接口
  ret = aclnnResizeGetWorkspaceSize(self, scales, mode, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnResizeGetWorkspaceSize 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;);
    printf("workspaceSize: %ld\n",workspaceSize);
  }
  // 调用aclnnResize第二段接口
  ret = aclnnResize(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnResizefailed. 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);
  aclDestroyTensor(out);
  aclDestroyFloatArray(scales);

  // 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();
  sleep(10);
  return 0;
}