aclnnBatchNormElemtBackward

产品支持情况

[object Object]undefined

功能说明

• 算子功能：的反向计算。用于计算输入张量的元素级梯度，以便在反向传播过程中更新模型参数。
• 计算公式：$$gradInput = ({gradOut} - \frac{sumDy}{ {counter}}) - ((input - mean) * (invstd^{ 2} * (\frac{sumDyXmu}{ {counter}}))) * invstd * weight$$

函数原型

每个算子分为，必须先调用“aclnnBatchNormElemtBackwardGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnBatchNormElemtBackward”接口执行计算。

• [object Object]
• [object Object]

aclnnBatchNormElemtBackwardGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • gradOut（aclTensor*，计算输入）：正向输出的微分，对应公式中的[object Object]。Device侧的aclTensor，shape支持2-8维，shape与[object Object]的shape保持一致，支持，支持空Tensor。支持ND，其中第2维固定为channel轴。

    • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[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。

  • input（aclTensor*，计算输入）：表示进行BatchNorm计算的输入，对应公式中的[object Object]。Device侧的aclTensor，shape支持2-8维，支持，支持空Tensor。支持ND，其中第2维固定为channel轴，且channel轴的size不能为0。

    • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[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。

  • mean（aclTensor*，计算输入）：均值，对应公式中的[object Object]。Device侧的aclTensor，shape支持1维，size需要与input的channel轴的size一致，支持，支持空Tensor。支持ND。

    • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[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。

  • invstd（aclTensor*，计算输入）：标准差的倒数，对应公式中的[object Object]。Device侧的aclTensor，shape支持1维，size需要与input的channel轴的size一致，支持，支持空Tensor。支持ND。

    • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[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。

  • weight（aclTensor*，计算输入）：权重，对应公式中的[object Object]。Device侧的aclTensor，shape支持1维，size需要与input的channel轴的size一致，支持，支持空Tensor，为可选参数。支持ND。

    • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[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。

  • sumDy（aclTensor*，计算输入）：输出梯度的样本均值和的平均值，对应公式中的[object Object]。Device侧的aclTensor，shape支持1维，size需要与input的channel轴的size一致，支持，支持空Tensor。支持ND。

    • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[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。

  • sumDyXmu（aclTensor*，计算输入）：样本均值和与输入梯度乘积的平均值，对应公式中的[object Object]。Device侧的aclTensor，shape支持1维，size需要与input的channel轴的size一致，支持，支持空Tensor。支持ND。

    • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[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。

  • counter（aclTensor*，计算输入）：输入数据的数量大小，对应公式中的[object Object]。Device侧的aclTensor，数据类型支持INT32、FLOAT16、FLOAT，支持，支持空Tensor。支持ND。shape不高于8维。

  • gradInput（aclTensor*，计算输出）：输出的结果，对应公式中的[object Object]。Device侧的aclTensor，shape支持2-8维，shape需要与input一致，支持，支持空Tensor。支持ND。

    • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[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。

  • 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。

  [object Object]

aclnnBatchNormElemtBackward

• 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aclnnBatchNormElemtBackwardGetWorkspaceSize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。

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。