aclnnUpsampleBilinear2dAA

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：对由多个输入通道组成的输入信号应用2D双线性抗锯齿采样。
• 计算公式：对于一个二维插值点$(N, C, H, W)$, 插值$I(N, C, H, W)$可以表示为：$${I(N, C, H, W)} = \sum_{i=0}^{kW}\sum_{j=0}^{kH}{w(i) * w(j)} * {f(h_i, w_j)}/\sum_{i=0}^{kW}w(i)/\sum_{j=0}^{kH}w(j)$$ $$scaleH =\begin{cases} (x.dim(2)-1 / outputSize[0]-1) & alignCorners=true \\ 1 / scalesH & alignCorners=false\&scalesH>0\\ x.dim(2) / outputSize[0] & otherwise \end{cases}$$ $$scaleW =\begin{cases} (x.dim(3)-1 / outputSize[1]-1) & alignCorners=true \\ 1 / scalesW & alignCorners=false\&scalesW>0\\ x.dim(3) / outputSize[1] & otherwise \end{cases}$$ 其中：
  • $kW$、$kH$分别表示W方向和H方向影响插值点大小的点的数量
  • 如果$scaleH >= 1$，则$kH = floor(scaleH) * 2 + 1$，否则$kH = 3$
  • 如果$scaleW >= 1$，则$kW = floor(scaleW) * 2 + 1$，否则$kW = 3$
  • $f(h_i, w_j)$是原图像在$(h_i, w_j)$的像素值
  • $w(i)$、$w(j)$是双线性抗锯齿插值的W方向和H方向权重，计算公式为：$$w(i) = \begin{cases} 1 - |h_i - h| & |h_i -h| < 1 \\ 0 & otherwise \end{cases}$$ $$w(j) = \begin{cases} 1 - |w_j - w| & |w_j -w| < 1 \\ 0 & otherwise \end{cases}$$

函数原型

每个算子分为undefined，必须先调用“aclnnUpsampleBilinear2dAAGetWorkspaceSize”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“aclnnUpsampleBilinear2dAA”接口执行计算。

• aclnnStatus aclnnUpsampleBilinear2dAAGetWorkspaceSize(const aclTensor *input, const aclIntArray *outputSize, bool alignCorners, double scalesH, double scalesW, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
• aclnnStatus aclnnUpsampleBilinear2dAA(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

aclnnUpsampleBilinear2dAAGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • input（aclTensor*，计算输入）：公式中的x，Device侧的aclTensor，表示进行采样的输入张量。数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。支持undefined，undefined支持NCHW、ND（当数据格式为ND时，默认按照NCHW格式处理）。shape维度仅支持4维的Tensor。
  • outputSize（aclIntArray*，计算输入）：公式中的outputSiz，Host侧的aclIntArray，输出空间大小，size大小为2，且各元素均大于零。数据类型支持INT64，取值与出参out的H、W维度一样。
  • alignCorners（bool，计算输入）：公式中的alignCorners，Host侧bool类型参数，指定是否是角对齐。如果设置为true，则输入和输出张量按其角像素的中心点对齐，保留角像素处的值。如果设置为false，则输入和输出张量通过其角像素的角点对齐，并使用边缘值对边界外的值进行填充。
  • scalesH（double，计算输入）:公式中的scalesH， Host侧double类型参数，空间大小的height维度乘数，取值不能为负数。
  • scalesW（double，计算输入）: 公式中的scalesW，Host侧double类型参数，空间大小的width维度乘数，取值不能为负数。
  • out（aclTensor*，计算输出）:公式中的I， Device侧的aclTensor，表示采样后的输出张量。数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。支持undefined，undefined支持NCHW、ND。shape维度仅支持4维的Tensor。数据类型和数据格式与入参input的数据类型和数据格式保持一致。
  • 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。

aclnnUpsampleBilinear2dAA

• 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aclnnUpsampleBilinear2dAAGetWorkspaceSize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

• 输入数据缩放场景缩小倍数必须小于等于50，即输入shape的高度H/outputSize[0]以及宽度W/outputSize[1]必须小于等于50。
• 参数outputSize的H轴和W轴与参数scalesH和参数scalesW，在使用时二选一，即：
  • 当alignCorners为True时：
    • outputSize对应轴的值等于1，scales对应轴的值为0。
    • 其他情况下使用入参input和outputSize中对应轴的参数值，且：$scales=(input-1)/(outputSize-1)$。
  • 当alignCorners为False时：
    • 当入参scalesH或入参scalesW的值等于0时，使用入参outputSize中对应轴的参数值，即：$scales=(input/outputSize)$。
    • 当入参scalesH或入参scalesW的值大于0时，使用入参scalesH或入参scalesW的参数值，即outputSize对应轴的值为$floor(input\_H * scalesH)$，或者$floor(input\_W * scalesW)$。

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。