aclnnMaxPool2dWithMaskBackward

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： 正向最大池化undefined的反向传播。

函数原型

每个算子分为undefined，必须先调用“aclnnMaxPool2dWithMaskBackwardGetWorkspaceSize”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“aclnnMaxPool2dWithMaskBackward”接口执行计算。

• aclnnStatus aclnnMaxPool2dWithMaskBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor *gradOutput, const aclTensor *self, const aclTensor *indices, const aclIntArray *kernelSize, const aclIntArray *stride, const aclIntArray *padding, const aclIntArray *dilation, bool ceilMode, aclTensor *gradInput, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
• aclnnStatus aclnnMaxPool2dWithMaskBackward(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

aclnnMaxPool2dWithMaskBackwardGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • gradOutput(aclTensor*, 计算输入): 反向传播过程中上一步输出的梯度，Device侧aclTensor。和正向的输出shape一致。支持undefined，undefined支持NCHW。
    • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、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FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
  • self(aclTensor*, 计算输入): 正向的输入数据，Device侧aclTensor。支持undefined，undefined支持NCHW，与gradOutput一致。
    • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、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FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
  • indices(aclTensor *, 计算输入): 正向输出的索引，是Device侧aclTensor。最大值在求mask的kernel位置的bit值组成的Tensor。数据类型仅支持INT8。undefined支持NCHW，与self保持一致。
  • kernelSize(aclIntArray*, 计算输入): 池化操作中使用的滑动窗口大小，Host侧的aclIntArray，长度仅支持1、2。
    • 当kernelSize中元素个数为1时，窗口大小为（kernelSize[0], kernelSize[0]）。
    • 当kernelSize中元素个数为2时，窗口大小为（kernelSize[0], kernelSize[1]）。
  • stride(aclIntArray*, 计算输入): 窗口移动的步长，Host侧的aclIntArray，长度仅支持0、1、2。stride的长度为0时，stride的数值等于kernelSize的值。
    • 当stride中元素个数为0时，步幅长度与kernelSize一致。
    • 当stride中元素个数为1时，步幅长度为（stride[0], stride[0]）。
    • 当stride中元素个数为2时，步幅长度为（stride[0], stride[1]）。
  • 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”，Host侧的aclIntArray，长度仅支持1、2。
  • dilation(aclIntArray*, 计算输入): 控制窗口中元素的步幅，Host侧的aclIntArray，长度仅支持1、2，值仅支持1。
  • ceilMode(const bool, 计算输入): 控制是否开启池化操作的输出大小为向上取整模式，Host侧的bool。为True时表示计算输出形状时用向上取整的方法；为False时即向下取整。
  • gradInput(aclTensor *, 计算输出): 反向传播输出的梯度，是Device侧aclTensor。shape与self保持一致。undefined支持NCHW，与self保持一致。
    • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、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FLOAT32、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]

aclnnMaxPool2dWithMaskBackward

• 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aclnnMaxPool2dWithMaskBackwardGetWorkspaceSize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

• 输入数据暂不支持nan、-inf。
• [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：当输入数据是FLOAT类型时，会转换为FLOAT16类型进行计算，存在一定程度的精度损失。

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。