aclnnGridSampler2D

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“aclnnGridSampler2DGetWorkspaceSize”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“aclnnGridSampler2D”接口执行计算。

• aclnnStatus aclnnGridSampler2DGetWorkspaceSize(const aclTensor *input, const aclTensor *grid, int64_t interpolationMode, int64_t paddingMode, bool alignCorners, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
• aclnnStatus aclnnGridSampler2D(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

提供一个输入tensor以及一个对应的grid网格，然后根据grid中每个位置提供的坐标信息，将input中对应位置的像素值填充到网格指定的位置，得到最终的输出。

input、grid、output的尺寸如下：

$$input: (N,C,H_{in},W_{in})\\ grid: (N,H_{out},W_{out},2)\\ output: (N,C,H_{out},W_{out})$$

其中input、grid、out中的N是一致的，input和output中的C是一致的，grid和output中的H_{out}、W_{out}是一致的，grid最后一维大小为2，表示input像素位置信息为(x,y)，一般会将x和y的取值范围归一化到[-1,1]之间，(-1,1)表示左上角坐标，(1,1)表示右下角坐标，对于超出范围的坐标，会根据paddingMode进行不同处理：

• paddingMode=0，表示对越界位置用0填充。

• padddingMode=1，表示对越界位置用边界值填充。

• paddingMode=2，表示对越界位置用边界值的对称值填充。

对input采样时，会根据interpolationMode进行不同处理：

• interpolationMode=0，如果(x,y)没有input对应坐标，则取(x,y)周围四个坐标的加权平均值。
• interpolationMode=1，表示取input中距离(x,y)最近的坐标值。
• interpolationMode=2，如果(x,y)没有input对应坐标，则取(x,y)周围十六个坐标的加权平均值。

aclnnGridSampler2DGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • input(aclTensor*, 计算输入)：Device侧的aclTensor，支持shape为(N,C,H_{in},W_{in})，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE，支持undefined，undefined支持ND。
  • grid(aclTensor*, 计算输入)：Device侧的aclTensor，支持shape为(N,H_{out},W_{out},2)，且N与input的shape中的N一致。数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE，且数据类型与input数据类型一致。支持undefined，undefined支持ND。
  • interpolationMode(int64_t, 计算输入)：int64_t类型， 表示插值模式，0：bilinear（双线性插值），1：nearest（最邻近插值），2：bicubic（双三次插值）。仅在Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，且input数据类型为FLOAT或者FLOAT16时支持bicubic插值。
  • paddingMode(int64_t, 计算输入)：int64_t类型，表示填充模式，即当（x,y）取值超过输入特征图采样范围时，返回一个特定值，有0：zeros、1：border、2：reflection三种模式。
  • alignCorners(bool, 计算输入)：bool类型，表示设定特征图坐标与特征值的对应方式，设定为true时，特征值位于像素中心。设定为false时，特征值位于像素的角点。
  • out(aclTensor*, 计算输出)：Device侧的aclTensor，支持shape为(N,C,H_{out},W_{out})，且N、C与input的shape中的N、C一致，H_{out}、W_{out}与grid的shape中的H_{out}、W_{out}一致。数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE，且数据类型与input的数据类型一致。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]

aclnnGridSampler2D

• 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aclnnGridSampler2DGetWorkspaceSize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

input的shape，后两维不能为0。 grid的输入值*图片（长或宽）大于24位的二进制数（16777216），采样点可能存在误差，精度可能产生偏差。 如果grid存在超出[-1,1]范围的数据，使用bicubic插值时，小值域数据计算可能存在误差，精度可能产生偏差。 如果grid含有大量超过[-1,1]范围的数据，使用zeros或者border的填充策略时，计算结果中的值会大量重复。 使用bilinear或者bicubic插值时，针对float16数据类型，需要使用workspace内存。 仅在Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，且数据类型为FLOAT或者FLOAT16时支持bicubic插值。

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。