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aclnnBidirectionLSTM

支持的产品型号

  • Atlas 推理系列产品。

接口原型

每个算子分为,必须先调用“aclnnBidirectionLSTMGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据流程计算所需workspace大小,再调用“aclnnBidirectionLSTM”接口执行计算。

  • aclnnStatus aclnnBidirectionLSTMGetWorkspaceSize(const aclTensor *x, const aclTensor *initH, const aclTensor *initC, const aclTensor *wIh, const aclTensor *wHh, const aclTensor *bIhOptional, const aclTensor *bHhOptional, const aclTensor *wIhReverseOptional, const aclTensor *wHhReverseOptional, const aclTensor *bIhReverseOptional, const aclTensor *bHhReverseOptional, int64_t numLayers, bool isbias, bool batchFirst, bool bidirection, const aclTensor *y, const aclTensor *outputH, const aclTensor *outputC, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor);
  • aclnnStatus aclnnBidirectionLSTM(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream);

功能描述

  • 算子功能:LSTM(Long Short-Term Memory,长短时记忆)网络是一种特殊的循环神经网络(RNN)模型。
  • 计算公式:ft=sigm(Wf[ht1,xt]+bf)it=sigm(Wi[ht1,xt]+bi)ot=sigm(Wo[ht1,xt]+bo)c~t=tanh(Wc[ht1,xt]+bc)ct=ftct1+itc~tcot=tanh(ct)ht=otcotf_t =sigm(W_f[h_{t-1}, x_t] + b_f)\\ i_t =sigm(W_i[h_{t-1}, x_t] + b_i)\\ o_t =sigm(W_o[h_{t-1}, x_t] + b_o)\\ \tilde{c}_t =tanh(W_c[h_{t-1}, x_t] + b_c)\\ c_t =f_t ⊙ c_{t-1} + i_t ⊙ \tilde{c}_t\\ c_{o}^{t} =tanh(c_t)\\ h_t =o_t ⊙ c_{o}^{t}\\
    • xtRdx_t ∈ R^{d}:LSTM单元的输入向量。
    • ft(0,1)hf_t ∈ (0, 1)^{h}:遗忘门激活向量。
    • it(0,1)hi_t ∈ (0, 1)^{h}:输入门、更新门激活向量。
    • ot(0,1)ho_t ∈ (0, 1)^{h}:输出门激活向量。
    • hi(1,1)hh_i ∈ (-1, 1)^{h}:隐藏状态向量,也称为LSTM单元的输出向量。
    • c~t(1,1)h\tilde{c}_t ∈ (-1, 1)^{h}:cell输入激活向量。
    • ctRhc_t ∈ R^{h}:cell状态向量。
    • WRh×d,(URh×h)(bRh)W ∈ R^{h×d},(U ∈ R^{h×h})∩(b ∈ R^{h}):训练中需要学习的权重矩阵和偏置向量参数。

aclnnBidirectionLSTMGetWorkspaceSize

  • 参数说明:

    • x(const aclTensor *,计算输入):Device侧的aclTensor,输入,数据类型支持FLOAT16。只支持连续Tensor,支持ND。shape支持三维(time_step, batch_size, input_size)。
    • initH(const aclTensor *,计算输入):Device侧的aclTensor,初始化hidden状态,数据类型支持FLOAT16。只支持连续Tensor,支持ND。shape支持三维(num_layers, batch_size, hidden_size)或者当bidirection为True时(2 * num_layers, batch_size, hidden_size)。
    • initC(const aclTensor *,计算输入):Device侧的aclTensor,初始化cell状态,数据类型支持FLOAT16。只支持连续Tensor,支持ND。shape支持三维(num_layers, batch_size, hidden_size)或者当bidirection为True时(2 * num_layers, batch_size, hidden_size)。
    • wIh(const aclTensor *,计算输入):Device侧的aclTensor,input-hidden权重,数据类型支持FLOAT16。只支持连续Tensor,支持ND。shape支持二维(4 * hidden_size, input_size)。
    • wHh(const aclTensor *,计算输入):Device侧的aclTensor,hidden-hidden权重,数据类型支持FLOAT16。只支持连续Tensor,支持ND。shape支持二维(4 * hidden_size, hidden_size)。
    • bIhOptional(const aclTensor *,计算输入):Device侧的aclTensor,input-hidden偏移,数据类型支持FLOAT16。只支持连续Tensor,支持ND。shape支持一维(4 * hidden_size)。
    • bHhOptional(const aclTensor *,计算输入):Device侧的aclTensor,hidden-hidden偏移,数据类型支持FLOAT16。只支持连续Tensor,支持ND。shape支持一维(4 * hidden_size)。
    • wIhReverseOptional(const aclTensor *,计算输入):Device侧的aclTensor,逆向input-hidden权重,数据类型支持FLOAT16。只支持连续Tensor,支持ND。shape支持二维(4 * hidden_size, input_size)。
    • wHhReverseOptional(const aclTensor *,计算输入):Device侧的aclTensor,逆向hidden-hidden权重,数据类型支持FLOAT16。只支持连续Tensor,支持ND。shape支持二维(4 * hidden_size, input_size)。
    • bIhReverseOptional(const aclTensor *,计算输入):Device侧的aclTensor,逆向hidden-hidden偏移,数据类型支持FLOAT16。只支持连续Tensor,支持ND。shape支持一维(4 * hidden_size)。
    • bHhReverseOptional(const aclTensor *,计算输入):Device侧的aclTensor,逆向hidden-hidden偏移,数据类型支持FLOAT16。只支持连续Tensor,支持ND。shape支持一维(4 * hidden_size)。
    • numLayers(int64_t,计算输入):Host侧的整型,当前只支持1,类型支持int64_t。
    • isbias(bool,计算输入):Host侧的bool,表示是否有bias,类型支持bool。
    • batchFirst(bool,计算输入):Host侧的bool,表示batch是否是第一维,当前只支持false,类型支持bool。
    • bidirection(bool,计算输入):Host侧的bool,表示是否是双向,类型支持bool。
    • y(const aclTensor *,计算输出):Device侧的aclTensor,输出,数据类型支持FLOAT16。只支持连续Tensor,支持ND。shape支持三维(time_step, batch_size, hidden_size)或者当bidirection为True时(time_step, batch_size, 2 * hidden_size)。
    • outputH(const aclTensor *,计算输出):Device侧的aclTensor,最终hidden状态,数据类型支持FLOAT16,只支持连续Tensor,支持ND。shape支持三维(num_layers, batch_size, hidden_size)或者当bidirection为True时(2 * num_layers, batch_size, hidden_size)。
    • outputC(const aclTensor *,计算输出):Device侧的aclTensor,最终cell状态,数据类型支持FLOAT16,只支持连续Tensor,支持ND。shape支持三维(num_layers, batch_size, hidden_size)或者当bidirection为True时(2 * num_layers, batch_size, hidden_size)。
    • 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

[object Object]

aclnnBidirectionLSTM

  • 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aclnnBidirectionLSTMGetWorkspaceSize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

约束与限制

其中当time_step迭代步数超过1时,精度可能会有下降。

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

[object Object]