aclnnMseLossBackward

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：均方误差函数undefined的反向传播。

• 计算公式：

  当reduction为mean时：

  $$MselossBackward(grad, x, y) = grad * (x - y) * 2 / x.numel()$$

  其中x.numel()表示x中的元素个数。如果reduction不是mean, 那么：

  $$MselossBackward(grad, x, y) = grad * (x - y) * 2$$

函数原型

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

• aclnnStatus aclnnMseLossBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor* gradOutput, const aclTensor* self, const aclTensor* target, int64_t reduction, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
• aclnnStatus aclnnMseLossBackward(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, aclrtStream stream)

aclnnMseLossBackwardGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • gradOutput(aclTensor*, 计算输入)：公式中的输入grad，Device侧的aclTensor，gradOutput与self、target的数据类型一致，gradOutput与self、target的shape满足undefined。支持undefined，undefined支持ND，shape支持0到8维。

    • [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FLOAT16、FLOAT。
    • [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BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT。

  • self(aclTensor*, 计算输入)：公式中的输入x，Device侧的aclTensor，gradOutput与self、target的数据类型一致，gradOutput与self、target的shape满足undefined。支持undefined，undefined支持ND，shape支持0到8维。

    • [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FLOAT16、FLOAT。
    • [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BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT。

  • target(aclTensor*, 计算输入)：公式中的输入y，Device侧的aclTensor，gradOutput与self、target的数据类型一致，gradOutput与self、target的shape满足undefined。支持undefined，undefined支持ND，shape支持0到8维。

    • [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FLOAT16、FLOAT。
    • [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BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT。

  • reduction(int64_t, 计算输入)：公式中的参数reduction，指定损失函数的计算方式，支持 0('none') | 1('mean') | 2('sum')。

    'none' 表示不应用减少，'mean' 表示输出的总和将除以self中的元素数，'sum' 表示输出将被求和。

  • out(aclTensor*, 计算输出)：公式中的输出MselossBackward(grad, x, y)，Device侧的aclTensor，out与gradOutput、self、target broadcast之后的tensor的shape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FLOAT16、FLOAT。
    • [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BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT。

  • 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]

aclnnMseLossBackward

• 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aclnnMseLossBackwardGetWorkspaceSize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。