aclnnMseLossOut

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x和目标y中每个元素之间的均方误差。reduction指定要应用到输出的缩减，支持 'none'、'mean'、'sum'。'mean' 表示输出将被reduce 0轴求均值，'sum' 表示输出将被reduce 0轴求和。

• 计算公式：

  当reduction为none时，

  $$\ell(x, y) = L = \{l_1,\dots,l_N\}^\top, \quad l_n = \left( x_n - y_n \right)^2,$$

  其中$x$是self，$y$是target，$N$是batch的大小。如果reduction不是none, 那么：

  $$\ell(x, y) = \begin{cases} \operatorname{mean}(L), & \text{if reduction} = \text{'mean';}\\ \operatorname{sum}(L), & \text{if reduction} = \text{'sum'.} \end{cases}$$

函数原型

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

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

aclnnMseLossOutGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • self(aclTensor*, 计算输入)：公式中的输入x，Device侧的aclTensor，self与target的shape满足undefined。支持undefined，undefined支持ND，shape支持0到8维。

    • [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，self与target的shape满足undefined。支持undefined，undefined支持ND，shape支持0到8维。

    • [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，指定要应用到输出的缩减，支持 0('none') | 1('mean') | 2('sum')。

    'none' 表示不应用减少，'mean' 表示输出将被reduce 0轴求均值，'sum' 表示输出将被reduce 0轴求和。

  • out(aclTensor*, 计算输出)：公式中的输出$\ell(x, y)$，Device侧的aclTensor。支持undefined，undefined支持ND。当reduction的值为0时，out与self、target做broadcast后的tensor的shape一致；当reduction的值为1或2时，out与self、target做broadcast后，再reduce 0轴得到的tensor的shape一致。

    • [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]

aclnnMseLossOut

• 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aclnnMseLossOutGetWorkspaceSize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。