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vec_sub

功能说明

按element求差:

函数原型

vec_sub(mask, dst, src0, src1, repeat_times, dst_rep_stride, src0_rep_stride, src1_rep_stride)

参数说明

请参见参数说明

dst/src0/src1的数据类型需要保持一致。

Atlas 200/300/500 推理产品,dst/src0/src1支持的数据类型为:Tensor(float16/float32/int32)

Atlas 训练系列产品,dst/src0/src1支持的数据类型为:Tensor(float16/float32/int32)

Atlas推理系列产品(Ascend 310P处理器)AI Core,dst/src0/src1支持的数据类型为:Tensor(float16/int16/float32/int32)

Atlas推理系列产品(Ascend 310P处理器)Vector Core,dst/src0/src1支持的数据类型为:Tensor(float16/int16/float32/int32)

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品,dst/src0/src1支持的数据类型为:Tensor(float16/int16/float32/int32)

Atlas 200/500 A2推理产品,dst/src0/src1支持的数据类型为:Tensor(float16/int16/float32/int32/int8/uint8)

返回值

支持的型号

Atlas 200/300/500 推理产品

Atlas 训练系列产品

Atlas推理系列产品(Ascend 310P处理器)AI Core

Atlas推理系列产品(Ascend 310P处理器)Vector Core

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

Atlas 200/500 A2推理产品

注意事项

请参考注意事项

调用示例

此样例是针对数据量较小、一次搬运就可以完成的场景,目的是让大家了解接口的功能,更复杂的数据量较大的样例可参见调用示例

from tbe import tik
tik_instance = tik.Tik()
src0_gm = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="src0_gm", scope=tik.scope_gm)
src1_gm = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="src1_gm", scope=tik.scope_gm)
dst_gm = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="dst_gm", scope=tik.scope_gm)
src0_ub = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="src0_ub", scope=tik.scope_ubuf)
src1_ub = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="src1_ub", scope=tik.scope_ubuf)
dst_ub = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="dst_ub", scope=tik.scope_ubuf)
# 将用户输入数据从gm搬运到ub
tik_instance.data_move(src0_ub, src0_gm, 0, 1, 8, 0, 0)
tik_instance.data_move(src1_ub, src1_gm, 0, 1, 8, 0, 0)
tik_instance.vec_sub(128, dst_ub, src0_ub, src1_ub, 1, 8, 8, 8)
# 将计算结果从ub搬运到目标gm
tik_instance.data_move(dst_gm, dst_ub, 0, 1, 8, 0, 0)

tik_instance.BuildCCE(kernel_name="vec_sub", inputs=[src0_gm, src1_gm], outputs=[dst_gm])

结果示例:

输入数据(src0_gm):
[-3.396    5.496    4.516   -1.594   -5.914   -0.582   -2.074   -6.523
  3.773    5.8      2.16     5.285   -4.49     6.375   -5.918    4.547
 -5.06     0.09094 -4.35    -8.3     -6.164    5.805   -4.336   -0.3928
  7.574    7.203    6.13     0.4583   8.695    3.688   -5.84    -0.576
 -8.96    -2.824   -9.25     1.599   -7.56     5.918    0.634   -4.85
  5.33    -8.12    -7.996    7.76    -1.169   -2.148   -4.402   -2.11
  4.496   -5.582    1.428    7.04    -2.484   -9.39    -3.613    0.3794
 -1.989    6.1     -6.57     6.824    3.172   -2.83    -5.746   -4.117
  7.965    5.19     6.19     3.953   -6.945    4.43     8.41     9.7
 -3.283   -9.086    4.9      7.746    5.523    3.37    -1.391   -2.725
 -6.965   -4.17    -3.79    -6.496   -1.997   -6.98    -6.1      1.143
  2.496   -1.827   -2.97     0.7197  -6.2      2.37     3.096   -8.56
 -6.883   -6.062   -1.898    5.848    8.92     0.991    6.74     9.945
  0.2705  -5.957   -0.9683  -5.996    0.489   -1.329    5.156    8.46
  3.82     9.52     9.41     6.867   -7.34     2.383   -0.974   -9.94
 -9.28    -0.827    9.37     7.97     8.02     5.3     -1.761    8.305  ]

输入数据(src1_gm):
[-4.855    9.35    -5.95    -6.15     2.363   -8.48    -8.3     -3.965
  1.082   -5.61     1.649    8.      -6.223    5.184   -8.45    -1.979
  7.18    -1.473    7.406    6.754    8.09     4.65     7.133   -2.
 -6.875   -7.89    -5.668    5.742    5.22     1.867   -1.436   -9.92
 -3.008   -2.076   -3.443   -7.168   -0.577    9.21     3.941    7.406
 -1.71     2.848   -3.09     6.78     7.457    3.146   -5.832    8.64
  7.4      1.14     1.409    1.39    -7.637   -5.215    7.082    8.23
 -0.1774  -3.395   -7.64    -2.28    -4.64    -5.52     0.2345  -8.48
 -6.19     4.41    -9.76    -1.48     5.97     3.646   -7.438    8.54
 -6.855   -5.758   -3.084    8.3      8.02    -1.291   -1.763   -2.51
  8.484    3.324   -3.47    -0.771    7.156    6.824    7.66     5.56
 -9.164   -8.26     6.582    5.945   -5.324   -7.992    8.6     -0.2073
  4.527    3.422    2.941    7.965   -1.053    8.68    -0.1338  -0.5913
  9.95    -5.582   -4.242    8.11     0.07477  4.44    -9.24    -8.97
  5.543   -8.48     6.637    3.223   -9.08    -4.285    2.65    -1.44
  4.316    3.314   -2.062   -8.8     -0.5913  -6.445   -2.463   -6.348  ]

输出数据(dst_gm):
[  1.459    -3.855    10.47      4.555    -8.28      7.895     6.223
  -2.559     2.691    11.41      0.5107   -2.715     1.734     1.191
   2.535     6.523   -12.234     1.563   -11.76    -15.05    -14.26
   1.156   -11.47      1.607    14.45     15.09     11.8      -5.285
   3.477     1.82     -4.406     9.34     -5.953    -0.748    -5.805
   8.766    -6.98     -3.293    -3.309   -12.26      7.04    -10.97
  -4.906     0.9805   -8.625    -5.297     1.43    -10.75     -2.902
  -6.723     0.01855   5.65      5.152    -4.176   -10.695    -7.848
  -1.812     9.5       1.07      9.1       7.812     2.69     -5.98
   4.36     14.16      0.7812   15.95      5.434   -12.914     0.783
  15.84      1.164     3.572    -3.328     7.984    -0.551    -2.5
   4.66      0.372    -0.2148  -15.45     -7.496    -0.3184   -5.727
  -9.16    -13.805   -13.766    -4.414    11.66      6.43     -9.555
  -5.227    -0.875    10.36     -5.508    -8.35    -11.41     -9.484
  -4.84     -2.117     9.98     -7.688     6.87     10.54     -9.68
  -0.375     3.273   -14.11      0.4143   -5.77     14.4      17.44
  -1.723    18.        2.77      3.645     1.738     6.668    -3.625
  -8.5     -13.59     -4.14     11.43     16.77      8.62     11.75
   0.702    14.66   ]
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