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aclnnMaxPool2dWithIndices

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:

    • 对于输入信号的输入通道,提供2维(H,W维度)最大池化(max pooling)操作,输出池化后的值out和索引indices。
    • 输入dims的描述:N - 批次,C - 通道,D - 深度,W - 宽度,H - 高度。
  • 计算公式:

    • output tensor中每个元素的计算公式:

      out(Nj,Cj,h,w)=maxm[0,kH1],n[0,kW1]input(Ni,Cj,stride[0]×h+m,stride[1]×w+n)out(N_j, C_j, h, w) = \max\limits_{{m\in[0,k_{H}-1],n\in[0,k_{W}-1]}}input(N_i,C_j,stride[0]\times h + m, stride[1]\times w + n)
    • out tensor的shape推导公式,indices tensor的shape和out tensor相同:

      [N,C,Hout,Wout]=[N,C,Hin+2×padding[0]dilation[0]×(kernelSize[0]1)1stride[0]+1,Win+2×padding[1]dilation[1]×(kernelSize[1]1)1stride[1]+1][N, C, H_{out}, W_{out}]=[N,C,\lfloor{\frac{H_{in}+2 \times {padding[0] - dilation[0] \times(kernelSize[0] - 1) - 1}}{stride[0]}}\rfloor + 1,\lfloor{\frac{W_{in}+2 \times {padding[1] - dilation[1] \times(kernelSize[1] - 1) - 1}}{stride[1]}}\rfloor + 1]

函数原型

每个算子分为undefined,必须先调用“aclnnMaxPool2dWithIndicesGetWorkspaceSize”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“aclnnMaxPool2dWithIndices”接口执行计算。

  • aclnnStatus aclnnMaxPool2dWithIndicesGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclIntArray *kernelSize, const aclIntArray *stride, const aclIntArray *padding, const aclIntArray *dilation, bool ceilMode, aclTensor *out, aclTensor *indices, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • aclnnStatus aclnnMaxPool2dWithIndices(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

aclnnMaxPool2dWithIndicesGetWorkspaceSize

  • 参数说明:

    • self(aclTensor*, 计算输入): 输入Tensor,Device侧aclTensor。数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT32。shape支持3D(维度分别代表C,H,W)或4D(维度分别代表N,C,H,W),不支持其他shape。支持undefined
    • kernelSize(aclIntArray*, 计算输入): 表示最大池化的窗口大小,数据类型支持INT32、INT64,数组长度必须为1或2,且数组元素必须都大于0。
    • stride(aclIntArray*, 计算输入): 窗口移动的步长,数据类型支持INT32、INT64,数组长度必须为0,1或2,且数组元素必须都大于0。当数组的长度为0时,内部会取kernelSize的值作为strides。
    • padding(aclIntArray*, 计算输入): 每一条边补充的层数,补充的位置填写“负无穷”。数据类型支持INT32、INT64,数组长度必须为1或2,且数组元素必须都大于等于0或者小于等于kernelSize/2。
    • dilation(aclIntArray*, 计算输入): 控制窗口中元素的步幅,数据类型支持INT32、INT64,数组长度必须为1或2。
    • ceilMode(bool, 计算输入): 为True时表示计算输出形状时用向上取整的方法,为False时则表示向下取整。
    • out(aclTensor *, 计算输出): 输出Tensor,是Device侧aclTensor。池化后的结果。数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT32。shape由上述公式推导出。undefined与self保持一致。
    • indices(aclTensor *, 计算输出): 输出Tensor,是Device侧aclTensor。最大值的索引位置组成的Tensor。数据类型支持INT32, INT64。shape与out一致。undefined与self保持一致。
    • 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]

aclnnMaxPool2dWithIndices

  • 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aclnnMaxPool2dWithIndicesGetWorkspaceSize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

[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]:

  • 输入数据暂不支持nan、-inf。
  • 当ceilMode为True的时候,如果滑动窗口全部在右侧padding区域上,这个输出结果将被忽略。

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]