aclnnConvTbcBackward

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

计算功能：用于计算时序卷积的反向传播
计算公式：

假定输入Conv_tbc正向的输入 $input$ 的shape是 $(H_{\text{in}},N,C_{\text{in}})$ ,输出梯度 $gradOutput$ 的shape是 $(H_{\text{out}},N,C_{\text{out}})$ ,卷积核 $weight$ 的shape是 $(K,C_{\text{in}},C_{\text{out}})$ ,偏置 $bias$ 的shape为 $(C_{\text{out}})$ 。

输入张量input的梯度输出 $gradInput_{(t,b,c)}$ 将被表示为：
$gradInput_{(t,b,c)} = \sum_{k=0}^{K-1} gradOutput_{(t+k,b,d)} \cdot weight_{(k,c,d)}$
卷积核weight的梯度输出 $gradWeight_{(t,b,c)}$ 将被表示为：
$gradWeight_{(t,b,c)} = \sum_{k=0}^{K-1} gradOutput_{(t+k,b,d)} \cdot input_{(k,c,d)}$
偏置bias的梯度输出 $gradBias$ 将被表示为：
$gradBias_j = \sum_{i=1}^{N}\sum_{t=1}^{H_{\text{out}}} gradOutput_{i,t,j}$

函数原型

每个算子分为undefined，必须先调用“aclnnConvTbcBackwardGetWorkspaceSize”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“aclnnConvTbcBackward”接口执行计算。

aclnnStatus aclnnConvTbcBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor* self, const aclTensor* input, const aclTensor* weight, const aclTensor* bias, int64_t pad, int8_t cubeMathType, aclTensor* gradInput, aclTensor* gradWeight, aclTensor* gradBias, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
aclnnStatus aclnnConvTbcBackward(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, const aclrtStream stream)

aclnnConvTbcBackwardGetWorkspaceSize

参数说明：
- self(aclTensor *，计算输入): 计算公式中的 $gradOutput$ $g r a d O u tp u t$ ,支持undefined，shape为 $(H_{\text{out}},N,C_{\text{out}})$ $(H_{out}, N, C_{out})$ ，undefined为ND、NCL。
  - [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型仅支持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]：数据类型仅支持BFLOAT16，FLOAT，FLOAT16。各个维度的大小应该在[1,2147483646]的范围内。
- input(aclTensor *，计算输入): 计算公式中的 $input$ $in p u t$ ,支持undefined，shape为 $(H_{\text{in}},N,C_{\text{in}})$ $(H_{in}, N, C_{in})$ ，undefined为ND、NCL。
  - [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型仅支持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]：数据类型仅支持BFLOAT16，FLOAT，FLOAT16。各个维度的大小应该在[1,2147483646]的范围内。
- weight(aclTensor *，计算输入): 计算公式中的 $weight$ $w e i g h t$ ,支持undefined，shape为 $(K,C_{\text{in}},C_{\text{out}})$ $(K, C_{in}, C_{out})$ ，undefined为ND、NCL。
  - [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型仅支持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]：数据类型仅支持BFLOAT16，FLOAT，FLOAT16。L的大小应该在[1,255]的范围内，其他维度的大小应该在[1,2147483646]的范围内。
- bias(aclTensor *，计算输入): 计算公式中的 $bias$ $bia s$ ,支持undefined，shape为 $(C_{\text{out}})$ $(C_{out})$ ，undefined为ND。
  - [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型仅支持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]：数据类型仅支持BFLOAT16，FLOAT，FLOAT16，
- pad(int64_t，计算输入): 表示T维度上左右填充的个数。
  - [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]：其值应该在[0,255]的范围内。
- cubeMathType(int8_t，计算输入): 用于判断Cube单元应该使用哪种计算逻辑进行运算，INT8类型的枚举值，枚举如下：
  - 0:KEEP_DTYPE，保持输入的数据类型进行计算。
    - [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：当输入是FLOAT，Cube计算单元暂不支持，取0时会报错。
  - 1:ALLOW_FP32_DOWN_PRECISION，允许将输入数据降精度计算。
    - [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：当输入是FLOAT，转换为FLOAT16计算。当输入为其他数据类型时不做处理。
    - [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]：当输入是FLOAT，处理器转换为HFLOAT32计算。当输入为其他数据类型时不做处理。
  - 2:USE_FP16，允许转换为数据类型FLOAT16进行计算。
    - [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]：当输入是BFLOAT16时不支持该选项。
  - 3:USE_HF32，允许转换为数据类型HFLOAT32计算。
    - [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：当输入是FLOAT，Cube计算单元暂不支持，取3时会报错。
    - [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]：当输入是FLOAT，转换为HFLOAT32计算。当输入为其他数据类型时不支持该选项。
- gradInput(aclTensor *，计算输出)：计算公式中的 $gradInput$ $g r a d I n p u t$ ，数据类型与input类型一致，shape为 $(H_{\text{in}},N,C_{\text{in}})$ $(H_{in}, N, C_{in})$ ，undefined为ND、NCL。
  - [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型仅支持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]：数据类型仅支持BFLOAT16，FLOAT，FLOAT16。
- gradWeight(aclTensor *，计算输出)：计算公式中的 $gradWeight$ $g r a d W e i g h t$ ，数据类型与weight类型一致，shape为 $(K,C_{\text{in}},C_{\text{out}})$ $(K, C_{in}, C_{out})$ ，undefined为ND、NCL。
  - [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型仅支持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]：数据类型仅支持BFLOAT16，FLOAT，FLOAT16。
- gradBias(aclTensor *，计算输出)：计算公式中的 $gradBias$ $g r a d B ia s$ ，数据类型与bias类型一致，shape为 $(C_{\text{out}})$ $(C_{out})$ ，undefined为ND。
  - [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型仅支持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]：数据类型仅支持BFLOAT16，FLOAT，FLOAT16。
- 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]

aclnnConvTbcBackward

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aclnnConvTbcBackwardGetWorkspaceSize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

由于硬件资源限制，算子在部分参数取值组合场景下会执行失败，请根据日志信息提示分析并排查问题。若无法解决，请单击undefined获取技术支持。

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]