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aclnnBinaryCrossEntropyWithLogits

产品支持情况

产品 是否支持
[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object] √
[object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object] √
[object Object]Atlas 200I/500 A2 推理产品[object Object] ×
[object Object]Atlas 推理系列产品 [object Object] √
[object Object]Atlas 训练系列产品[object Object] √

功能说明

  • 算子功能： 计算输入logits与标签target之间的BCELoss损失。

  • 计算公式：

    • 单标签场景：

      ℓ(self,target)=L={l1,...,ln}T\ell(self, target) = L = \{l_{1},..., l_{n}\}^{T} ℓn=−weightn[targeyn⋅log(σ(selfn))+(1−targetn)⋅log(1−σ(selfn))]\ell_{n} = -weight_{n}[targey_{n} \cdot log(\sigma(self_{n})) + (1 - target_{n}) \cdot log(1 - \sigma(self_{n}))] ℓ(self,target)={L,if reduction=nonemean(L),if reduction=meansum(L),if reduction=sum\ell(self, target) = \begin{cases} L, & if\ reduction = none\\ mean(L), & if\ reduction = mean\\ sum(L), & if\ reduction = sum\\ \end{cases}

    • 多标签场景：

      ℓc(self,target)=Lc={l1,c,...,ln,c}T\ell_c(self, target) = L_c = \{l_{1,c},..., l_{n,c}\}^{T} ℓn,c=−weightn,c[pos_weightn,c⋅targeyn,c⋅log(σ(selfn,c))+(1−targetn,c)⋅log(1−σ(selfn,c))]\ell_{n,c} = -weight_{n,c}[pos\_weight_{n,c} \cdot targey_{n,c} \cdot log(\sigma(self_{n,c})) + (1 - target_{n,c}) \cdot log(1 - \sigma(self_{n,c}))]

函数原型

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

  • aclnnStatus aclnnBinaryCrossEntropyWithLogitsGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclTensor *target, const aclTensor *weightOptional, const aclTensor *posWeightOptional, int64_t reduction, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • aclnnStatus aclnnBinaryCrossEntropyWithLogits(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

aclnnBinaryCrossEntropyWithLogitsGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • self(aclTensor*, 计算输入): 连接层输出，Device侧的aclTensor，支持undefined，undefined支持ND。
      • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
      • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。
    • target(aclTensor*, 计算输入): label标签值，Device侧的aclTensor，shape需要与self一致，支持undefined，undefined支持ND。
      • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
      • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。
    • weightOptional(aclTensor*, 计算输入): 二分交叉熵权重，Device侧的aclTensor，shape需要能够broadcast到target，支持undefined，undefined支持ND。
      • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
      • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。
    • posWeightOptional(aclTensor*, 计算输入): 各类的正类权重，Device侧的aclTensor，shape需要能够broadcast到target，支持undefined，undefined支持ND。
      • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
      • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。
    • reduction(int64_t, 计算输入): 输出结果计算方式，Host侧的整型值，数据类型支持INT64，0代表None不操作；1代表Mean求损失函数均值；2代表Sum求损失函数的和。
    • out(aclTensor*, 计算输出): 输出误差，Device侧的aclTensor，数据类型与target一致，如果reduction = None，shape与self一致，其他情况shape为[1]，支持undefined，undefined支持ND。
      • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
      • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。
    • 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]

aclnnBinaryCrossEntropyWithLogits

  • 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aclnnBinaryCrossEntropyWithLogitsGetWorkspaceSize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Stream。

  • 返回值：

    aclnnStatus: 返回状态码，具体参见undefined。

约束说明

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undefined。

[object Object]