aclnnRepeatInterleaveGrad
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：算子repeatInterleave的反向, 将yGrad tensor的axis维度按repeats进行ReduceSum。
示例： 假设tensor yGrad是 ([[a[object Object]1[object Object], b[object Object]1[object Object], c[object Object]1[object Object], d[object Object]1[object Object], e[object Object]1[object Object], f[object Object]1[object Object]], [a[object Object]2[object Object], b[object Object]2[object Object], c[object Object]2[object Object], d[object Object]2[object Object], e[object Object]2[object Object], f[object Object]2[object Object]]]), repeats为([1, 2, 2, 1])，axis为1。 那么最后生成的tensor为 tensor([[a[object Object]1[object Object], b[object Object]1[object Object] + c[object Object]1[object Object], d[object Object]1[object Object] + e[object Object]1[object Object], f[object Object]1[object Object]], [a[object Object]2[object Object], b[object Object]2[object Object] + c[object Object]2[object Object], d[object Object]2[object Object] + e[object Object]2[object Object], f[object Object]2[object Object]]])。将tensor yGrad的axis轴按照repeats做ReduceSum。
假设tensor yGrad是 ([[a[object Object]1[object Object], b[object Object]1[object Object], c[object Object]1[object Object], d[object Object]1[object Object], e[object Object]1[object Object], f[object Object]1[object Object]], [a[object Object]2[object Object], b[object Object]2[object Object], c[object Object]2[object Object], d[object Object]2[object Object], e[object Object]2[object Object], f[object Object]2[object Object]]]), repeats为([2])，axis为1。 那么最后生成的tensor为 tensor([[a[object Object]1[object Object] + b[object Object]1[object Object]， c[object Object]1[object Object] + d[object Object]1[object Object]， e[object Object]1[object Object] + f[object Object]1[object Object]], [a[object Object]2[object Object] + b[object Object]2[object Object], c[object Object]2[object Object] + d[object Object]2[object Object], e[object Object]2[object Object] + f[object Object]2[object Object]]])。将tensor yGrad的axis轴按照repeats的值，每2根轴做ReduceSum。 注意：该场景等效于 repeats为(2)。
函数原型
每个算子分为undefined，必须先调用“aclnnRepeatInterleaveGradGetWorkspaceSize”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“aclnnRepeatInterleaveGrad”接口执行计算。
aclnnStatus aclnnRepeatInterleaveGradGetWorkspaceSize(const aclTensor *yGrad, const aclTensor *repeats, int64_t axis, const aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)aclnnStatus aclnnRepeatInterleaveGrad(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)
aclnnRepeatInterleaveGradGetWorkspaceSize
参数说明：
yGrad(aclTensor*, 计算输入)：Device侧的aclTensor，功能说明中待被ReduceSum的输入tensor。支持空tensor，支持undefined。undefined支持ND，shape支持0-8维。
repeats(aclTensor*, 计算输入)：Device侧的aclTensor，重复的次数。数据类型支持INT32、INT64。repeats只能为0D / 1D Tensor。如果repeats为1D Tensor且size为1，那么repeats支持广播。如果repeats为1D Tensor且size大于1，那么repeats的元素之和等于yGrad的axis维数。不支持空tensor，支持undefined。undefined支持ND。
axis(int64_t, 计算输入)：ReduceSum作用的维度。Host侧的INT64类型。axis的取值范围为
[-n, n), 其中n为yGrad的维度。out(aclTensor*, 计算输出)：Device侧的aclTensor，功能说明中ReduceSum完成的输出tensor。数据类型需要与yGrad一致。undefined支持ND。shape约束参见约束说明。
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]
aclnnRepeatInterleaveGrad
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aclnnRepeatInterleaveGradGetWorkspaceSize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
在计算时需要满足以下要求：
- 如果repeats为0D tensor或者size为1的1D tensor，那么repeats的元素值必须为yGrad在axis上维数的约数。 如果为1D tensor且size大于1，那么repeats的元素之和必须为yGrad在axis上的维数。 repeats tensor中的值必须为自然数。
- out的shape大小满足yGrad的axis轴ReduceSum后的shape大小。 例如，yGrad的shape为[64]、repeat为[2]、axis为0，out的shape可以为[32]、[2, 16]、[2, 4, 4]等，只需满足out的shape大小为32即可。
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。