[object Object]

[object Object][object Object]undefined[object Object]

• 接口功能：分组偏置加法（GroupedBiasAdd）的反向计算。本接口的扩展接口是。
• 计算公式：[object Object] (1) 有可选输入groupIdxOptional时：$$out(G,H) = \begin{cases} \sum_{i=groupIdxOptional(j-1)}^{groupIdxOptional(j)} gradY(i, H), & 1 \leq j \leq G-1 \\ \sum_{i=0}^{groupIdxOptional(j)} gradY(i, H), & j = 0 \end{cases}$$ 其中，gradY共2维，H表示gradY最后一维的大小，G表示groupIdxOptional第0维的大小，即groupIdxOptional有G个数，groupIdxOptional(j)表示第j个数的大小，计算后out为2维，shape为(G, H)。[object Object] (2) 无可选输入groupIdxOptional时：$$out(G, H) = \sum_{i=0}^{C} gradY(G, i, H)$$ 其中，gradY共3维，G, C, H依次表示gradY第0-2维的大小，计算后out为2维，shape为(G, H)。
• 示例：[object Object] (1) 有可选输入groupIdxOptional时：[object Object] gradY的shape为(1000, 30)，groupIdxOptional为(400, 600, 1000)，将gradY分为3组，每组累加的行数依次为400、200、400，计算后out的shape为(3, 30)。[object Object] (2) 无可选输入groupIdxOptional时：[object Object] gradY的shape为(10, 100, 30)，将gradY分为10组，每组累加的行数均为100，计算后out的shape为(10, 30)。

[object Object]

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

[object Object]

• 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]

[object Object]

• 参数说明：

  [object Object]

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见。

[object Object]

• 确定性计算：
  • aclnnGroupedBiasAddGrad默认确定性实现。
• groupIdxOptional最大支持2048个数。
• 有可选输入groupIdxOptional时，需要保证Tensor数据是递增排列，且最后一个数值需要等于gradY第0维的大小。
• 有可选输入groupIdxOptional时，需要保证Tensor数值不超过INT32最大值，并且是非负数。

[object Object]

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考。