aclnnUpsampleTrilinear3d

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三线性插值算法进行上采样。
• 计算公式：
  • 核心算法逻辑： 1.将目标图像缩放到和原始图像一样大的尺寸。 2.计算缩放之后的目标图像的点，以及前后相邻的原始图像的点。 3.分别计算相邻点到对应目标点的权重，按照权重相乘累加即可得到目标点值。
  • 具体计算逻辑： 缩放方式分为角对齐和边对齐，角对齐表示按照原始图片左上角像素中心点对齐，边对齐表示按照原始图片左上角顶点及两条边对齐，在计算缩放系数和坐标位置时有不同。则有以下公式：$$scale =\begin{cases} (self.dim-1) / (outputSize-1) & alignCorners=true \\ self.dim / outputSize & alignCorners=false \end{cases}$$ 那么，对于output的某个方向上面的点p(x,y)，映射回原始图像中的点记为q(x',y')，则有关系: $$x' =\begin{cases} x * scale & alignCorners=true \\ MAX(0,{(x+0.5)*scale-0.5}) & alignCorners=false \end{cases}$$ $$y' =\begin{cases} y * scale & alignCorners=true \\ MAX(0,{(y+0.5)*scale-0.5}) & alignCorners=false \end{cases}$$ 以x方向为例，记：$$x_{0} =int(x'),x_{1} =int(x')+1, lambda_{0} = x'-x_{0}, lambda_{1} = 1-lambda_{0}$$ 则有以下公式：$${V(p_{x})} = {V(p_{x0})} * {lambda_{0}} + {V(p_{x1})} * {lambda_{1}}$$

函数原型

每个算子分为undefined，必须先调用“aclnnUpsampleTrilinear3dGetWorkspaceSize”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“aclnnUpsampleTrilinear3d”接口执行计算。

• aclnnStatus aclnnUpsampleTrilinear3dGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclIntArray *outputSize, bool alignCorners, double scalesD, double scalesH, double scalesW, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
• aclnnStatus aclnnUpsampleTrilinear3d(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

aclnnUpsampleTrilinear3dGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • self（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，对应公式中的self，表示进行上采样的输入张量。支持undefined，undefined支持NCDHW、NDHWC、ND（当数据格式为ND时，默认按照NCDHW格式处理）。shape仅支持五维Tensor。
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16，不支持inf、-inf输入。
    • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE。
    • [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FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16、DOUBLE。
  • outputSize（aclIntArray*，计算输入）：Host侧的aclIntArray，对应公式中的outputSize。数据类型支持INT64，指定输出Tensor大小，size大小为3，且各元素均大于零。表示出参out在D、H和W维度上的空间大小。
  • alignCorners（bool，计算输入）：Host侧的bool类型参数，对应公式中的alignCorners。指定是否对齐角像素点。如果为true，则输入和输出张量的角像素点会被对齐，否则不对齐。
  • scalesD（double，计算输入）：Host侧的double常量，表示输出out的depth维度乘数。
  • scalesH（double，计算输入）：Host侧的double常量，表示输出out的height维度乘数。
  • scalesW（double，计算输入）：Host侧的double常量，表示输出out的width维度乘数。
  • out（aclTensor*，计算输出）：Device侧的aclTensor，表示采样后的输出张量。支持undefined，undefined支持NCDHW、NDHWC、ND。shape仅支持五维Tensor。数据类型和数据格式与入参self的数据类型和数据格式保持一致。
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
    • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE。
    • [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FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16、DOUBLE。
  • 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。

aclnnUpsampleTrilinear3d

• 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aclnnUpsampleTrilinear3dGetWorkspaceSize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

参数outputSize的D轴、H轴、W轴与参数scalesD、scalesH、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self和入参outputSize中对应轴的参数值，且：$scales=(self-1)/(outputSize-1)$。
• 当alignCorners为False时：
  • 当入参scalesD或入参scalesH或入参scalesW的值小于等于0时，使用入参outputSize中对应轴的参数值，即：$scales=(self/outputSize)$。
  • 当入参scalesD或入参scalesH或入参scalesW的值大于0时，使用入参scalesD、入参scalesH、入参scalesW的参数值，即outputSize对应轴的值为$floor(self\_D * scalesD)$，或者$floor(self\_H * scalesH)$，或者$floor(self\_W * scalesW)$。

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。