LeakyRelu

产品支持情况

产品	是否支持
Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品	√
Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品	√
Atlas 200I/500 A2 推理产品	√
Atlas 推理系列产品 AI Core	√
Atlas 推理系列产品 Vector Core	x
Atlas 训练系列产品	x

功能说明

按元素执行Leaky ReLU（Leaky Rectified Linear Unit）操作，计算公式如下：

$\text{[math]}$

Leaky ReLU带泄露线性整流函数是一种人工神经网络中常用的激活函数，其数学表达式为：

$\text{[math]}$

和ReLU的区别是：ReLU是将所有的负值都设为零，而Leaky ReLU是给所有负值赋予一个斜率。下图表示了Relu和Leaky ReLU的区别：

函数原型

tensor前n个数据计算

        
             template <typename T, bool isSetMask = true>
__aicore__ inline void LeakyRelu(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src, const T& scalarValue, const int32_t& count)

tensor高维切分计算

mask逐bit模式

          
               template <typename T, bool isSetMask = true>
__aicore__ inline void LeakyRelu(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src, const T& scalarValue, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTime, const UnaryRepeatParams& repeatParams)

mask连续模式

          
               template <typename T, bool isSetMask = true>
__aicore__ inline void LeakyRelu(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src, const T& scalarValue, uint64_t mask, const uint8_t repeatTime, const UnaryRepeatParams& repeatParams)

dst和src使用TensorTrait类型时，其数据类型TensorTrait和scalarValue的数据类型（对应TensorTrait中的LiteType类型）不一致。因此新增模板类型U表示scalarValue的数据类型，并通过std::enable_if检查T中萃取出的LiteType和U是否完全一致，一致则接口通过编译，否则编译失败。接口原型定义如下:

tensor前n个数据计算

        
             template <typename T, typename U, bool isSetMask = true, typename Std::enable_if<Std::is_same<PrimT<T>, U>::value, bool>::type = true>
__aicore__ inline void LeakyRelu(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src, const U& scalarValue, const int32_t& count)

tensor高维切分计算

mask逐bit模式

          
               template <typename T, typename U, bool isSetMask = true, typename Std::enable_if<Std::is_same<PrimT<T>, U>::value, bool>::type = true>
__aicore__ inline void LeakyRelu(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src, const U& scalarValue, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTime, const UnaryRepeatParams& repeatParams)

mask连续模式

          
               template <typename T, typename U, bool isSetMask = true, typename Std::enable_if<Std::is_same<PrimT<T>, U>::value, bool>::type = true>
__aicore__ inline void LeakyRelu(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src, const U& scalarValue, uint64_t mask, const uint8_t repeatTime, const UnaryRepeatParams& repeatParams)

参数说明

表1 模板参数说明
参数名	描述
T	操作数数据类型。 Atlas 推理系列产品 AI Core，支持的数据类型为：half、float。 Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品，支持的数据类型为：half、float。 Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品，支持的数据类型为：half、float。 Atlas 200I/500 A2 推理产品，支持的数据类型为：half、float。
U	scalarValue数据类型。 Atlas 推理系列产品 AI Core，支持的数据类型为：half、float。 Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品，支持的数据类型为：half、float。 Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品，支持的数据类型为：half、float。 Atlas 200I/500 A2 推理产品，支持的数据类型为：half、float。
isSetMask	是否在接口内部设置mask模式和mask值。 true，表示在接口内部设置。 tensor高维切分计算API/tensor前n个数据计算API内部使用了mask的Normal模式/Counter模式，一般情况下保持isSetMask默认值即可，表示在API内部进行根据开发者传入的mask/count参数进行mask模式和mask值的设置。 false，表示在接口外部设置。针对tensor高维切分计算接口，对性能要求较高的部分场景下，开发者需要使用SetMaskNorm/SetMaskCount设置mask模式，并通过SetVectorMask接口设置mask值。本接口入参中的mask值必须设置为MASK_PLACEHOLDER。针对tensor前n个数据计算接口，对性能要求较高的部分场景下，开发者需要使用SetMaskCount设置mask模式为Counter模式，并通过SetVectorMask接口设置mask值。本接口入参中的count不生效，建议设置成1。针对以下型号，tensor前n个数据计算API中的isSetMask参数不生效，保持默认值即可。 Atlas 200I/500 A2 推理产品

表2 参数说明
参数名称	类型	说明
dst	输出	目的操作数。类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 LocalTensor的起始地址需要32字节对齐。
src	输入	源操作数。类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 LocalTensor的起始地址需要32字节对齐。数据类型需要与目的操作数保持一致。
scalarValue	输入	源操作数，数据类型需要与目的操作数Tensor中的元素保持一致。
count	输入	参与计算的元素个数。
mask/mask[]	输入	mask用于控制每次迭代内参与计算的元素。逐bit模式：可以按位控制哪些元素参与计算，bit位的值为1表示参与计算，0表示不参与。 mask为数组形式，数组长度和数组元素的取值范围和操作数的数据类型有关。当操作数为16位时，数组长度为2，mask[0]、mask[1]∈[0, 2⁶⁴-1]并且不同时为0；当操作数为32位时，数组长度为1，mask[0]∈(0, 2⁶⁴-1]；当操作数为64位时，数组长度为1，mask[0]∈(0, 2³²-1]。例如，mask=[8, 0]，8=0b1000，表示仅第4个元素参与计算。连续模式：表示前面连续的多少个元素参与计算。取值范围和操作数的数据类型有关，数据类型不同，每次迭代内能够处理的元素个数最大值不同。当操作数为16位时，mask∈[1, 128]；当操作数为32位时，mask∈[1, 64]；当操作数为64位时，mask∈[1, 32]。
repeatTime	输入	重复迭代次数。矢量计算单元，每次读取连续的256Bytes数据进行计算，为完成对输入数据的处理，必须通过多次迭代（repeat）才能完成所有数据的读取与计算。repeatTime表示迭代的次数。关于该参数的具体描述请参考高维切分API。
repeatParams	输入	元素操作控制结构信息，具体请参考UnaryRepeatParams。

返回值说明

无

约束说明

操作数地址对齐要求请参见通用地址对齐约束。
操作数地址重叠约束请参考通用地址重叠约束。

调用示例

tensor高维切分计算样例-mask连续模式

        
             // dstLocal: 存放LeakyRelu计算结果的输入Tensor
// srcLocal: 存放LeakyRelu计算的输入Tensor
// scalar: 负斜率系数

uint64_t mask = 128;
half scalar = 0.001;
// repeatTime = 4, 单次迭代处理128个数，计算512个数需要迭代4次
// dstBlkStride, srcBlkStride = 1, 每个迭代内src0参与计算的数据地址间隔为1个datablock，表示单次迭代内数据连续读取和写入
// dstRepStride, srcRepStride = 8, 相邻迭代间的地址间隔为8个datablock，表示相邻迭代间数据连续读取和写入
AscendC::LeakyRelu(dstLocal, srcLocal, scalar, mask, 4, {1, 1, 8, 8});

tensor高维切分计算样例-mask逐bit模式

        
             uint64_t mask[2] = { UINT64_MAX, UINT64_MAX };
half scalar = 0.001;
// repeatTime = 4, 单次迭代处理128个数，计算512个数需要迭代4次
// dstBlkStride, srcBlkStride = 1, 每个迭代内src0参与计算的数据地址间隔为1个datablock，表示单次迭代内数据连续读取和写入
// dstRepStride, srcRepStride = 8, 相邻迭代间的地址间隔为8个datablock，表示相邻迭代间数据连续读取和写入
AscendC::LeakyRelu(dstLocal, srcLocal, scalar, mask, 4, {1, 1, 8, 8});

tensor前n个数据计算样例

        
             half scalar = 0.001;
// 算子输入的数据类型为half, 需要参与计算的元素个数为512
AscendC::LeakyRelu(dstLocal, srcLocal, scalar, 512);

结果示例如下：

输入数据src0Local：[-287.  246. -438.  177. 596. -950.  -293.  322. ... -900.]
输入数据scalar = 0.001
输出数据dstLocal：[-0.287 246. -0.438 177. 596. -0.950 -0.293 322. ... -0.900]

父主题： 基础算术