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昇腾小AI

Tanh

功能说明

按元素做逻辑回归Tanh,计算公式如下,其中PAR表示矢量计算单元一个迭代能够处理的元素个数 :

函数原型

  • 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间
    • 源操作数Tensor全部/部分参与计算
      1
      2
      template <typename T, bool isReuseSource = false>
      __aicore__ inline void Tanh(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const uint32_t calCount)
      
    • 源操作数Tensor全部参与计算
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      template <typename T, bool isReuseSource = false>
      __aicore__ inline void Tanh(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer)
      
  • 接口框架申请临时空间
    • 源操作数Tensor全部/部分参与计算
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      2
      template <typename T, bool isReuseSource = false>
      __aicore__ inline void Tanh(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const uint32_t calCount)
      
    • 源操作数Tensor全部参与计算
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      2
      template <typename T, bool isReuseSource = false>
      __aicore__ inline void Tanh(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor)
      

参数说明

表1 模板参数说明

参数名

描述

T

操作数的数据类型。

isReuseSource

是否允许修改源操作数。该参数预留,传入默认值false即可。

表2 接口参数说明

参数名

输入/输出

描述

dstTensor

输出

目的操作数。

类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品,支持的数据类型为:half/float

Atlas推理系列产品AI Core,支持的数据类型为:half/float

srcTensor

输入

源操作数。

类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。

源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品,支持的数据类型为:half/float

Atlas推理系列产品AI Core,支持的数据类型为:half/float

sharedTmpBuffer

输入

临时缓存。

类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。

用于Tanh内部复杂计算时存储中间变量,由开发者提供。

临时空间大小BufferSize的获取方式请参考GetTanhMaxMinTmpSize

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品,支持的数据类型为:uint8_t

Atlas推理系列产品AI Core,支持的数据类型为: uint8_t

calCount

输入

实际计算数据元素个数,且calCount∈[0, srcTensor.GetSize()]

返回值

支持的型号

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

Atlas推理系列产品AI Core

约束说明

  • 不支持源操作数与目的操作数地址重叠。
  • 不支持sharedTmpBuffer与源操作数和目的操作数地址重叠。
  • 操作数地址偏移对齐要求请参见通用约束

调用示例

完整的调用样例请参考更多样例
AscendC::TPipe pipe;
AscendC::TQue<AscendC::TPosition::VECCALC, 1> tmpQue;
pipe.InitBuffer(tmpQue, 1, bufferSize);  // bufferSize 通过Host侧tiling参数获取
AscendC::LocalTensor<uint8_t> sharedTmpBuffer = tmpQue.AllocTensor<uint8_t>();
// 输入shape信息为1024, 算子输入的数据类型为half,实际计算个数为512
AscendC::Tanh(dstLocal, srcLocal, sharedTmpBuffer, 512);
结果示例如下:
输入数据(srcLocal): [1.762616 7.9542747 ... 7.8306146 6.3167496]
输出数据(dstLocal): 
[0.9427944   0.9999998 ... 0.9999996 0.9999934]
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