aclnnAdaptiveMaxPool3dBackward

产品支持情况

[object Object]undefined

功能说明

• 算子功能： 正向自适应最大池化的反向传播，将梯度回填到每个自适应窗口最大值的坐标处，相同坐标处累加。
• 正向计算公式： N（Batch）表示批量大小、C（Channels）表示特征图通道、D（Depth）表示特征图深度、H（Height）表示特征图高度、W（Width）表示特征图宽度。 对于输入self维度$[N,C,D,H,W]$，outputSize值为$[D_o,H_o,W_o]$的场景，其输出output维度为$[N,C,D_o,H_o,W_o]$，索引indices维度为$[N,C,D_o,H_o,W_o]$，相应tensor中每个元素$(l,m,n)$的计算公式如下：$$D^{l}_{left} = \lfloor(l*D)/D_o\rfloor$$ $$D^{l}_{right} = \lceil((l+1)*D)/D_o\rceil$$ $$H^{m}_{left} = \lfloor(m*H)/H_o\rfloor$$ $$H^{m}_{right} = \lceil((m+1)*H)/H_o\rceil$$ $$W^{n}_{left} = \lfloor(n*W)/W_o\rfloor$$ $$W^{n}_{right} = \lceil((n+1)*W)/W_o\rceil$$ $$output(N,C,l,m,n)=\underset {i \in [D^{l}_{left}, D^{l}_{right}],j\in [H^m_{left},H^m_{right}], k \in [W^n_{left},W^n_{right}] }{max} input(N,C,i,j,k)$$ $$indices(N,C,l,m,n)=\underset {i \in [D^{l}_{left}, D^{l}_{right}],j\in [H^m_{left},H^m_{right}], k \in [W^n_{left},W^n_{right}] }{argmax} input(N,C,i,j,k)$$

函数原型

每个算子分为，必须先调用“aclnnAdaptiveMaxPool3dBackwardGetWorkspaceSize”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“aclnnAdaptiveMaxPool3dBackward”接口执行计算。

aclnnAdaptiveMaxPool3dBackwardGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  [object Object]

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见。

  第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：

  [object Object]

aclnnAdaptiveMaxPool3dBackward

• 参数说明：

  [object Object]

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见。

约束说明

• 确定性计算：

  • aclnnAdaptiveMaxPool3dBackward默认非确定性实现，支持通过aclrtCtxSetSysParamOpt开启确定性。

• 非整除场景下，shape不超过2的24次方。整除场景下，没有这个限制。

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。