aclnnThreeInterpolateBackward

产品支持情况

[object Object]undefined

函数原型

每个算子分为，必须先调用“aclnnThreeInterpolateBackwardGetWorkspaceSize”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“aclnnThreeInterpolateBackward”接口执行计算。

• [object Object]
• [object Object]

功能说明

• 算子功能：根据grad_x, idx, weight进行三点插值计算梯度得到grad_y。

• 计算公式：

  $$grad\_y[b,c,idx[b,n,i]] = grad\_y[b,c,idx[b,n,i]] + grad\_x[b,c,n]*weight[b,n,i]\\ i\in[0,2]\ b\in[0,B) \ c\in[0,C) \ n\in[0,N)$$

aclnnThreeInterpolateBackwardGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • grad_x（aclTensor*, 计算输入）：网络反向传播前一步的梯度值，Device侧的aclTensor。数据类型支持FLOAT、FLOAT16，shape支持（b, c, n），支持，支持NCHW。
  • idx（aclTensor*, 计算输入）：目标特征的三个最近邻特征索引，Device侧的aclTensor。数据类型支持INT32、INT64，shape支持（b, n, 3）。支持，不支持空Tensor。支持ND。
  • weight（aclTensor*, 计算输入）：目标特征的三个最近邻特征权重，Device侧的aclTensor。数据类型支持FLOAT、FLOAT16，shape支持（b, n, 3）。支持，不支持空Tensor。支持ND。
  • m（uint32_t*, 计算输入）：输入特征最低维度的大小，用于指导infershape的时候推导grad_y的形状。数据类型支持INT32。
  • grad_y（aclTensor*, 计算输出）：梯度计算结果，Device侧的aclTensor。数据类型支持FLOAT、FLOAT16，shape支持（b, c, m）。支持，不支持空Tensor。支持NCHW。
  • 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。

aclnnThreeInterpolateBackward

• 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aclnnThreeInterpolateBackwardGetWorkspaceSize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流。

• 返回值：

  aclnnStatus: 返回状态码，具体参见。

约束说明

• idx中的取值应该小于m。
• 确定性计算：
  • aclnnThreeInterpolateBackward默认非确定性实现，不支持配置开启。

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。