aclnnConstantPadNd

支持的产品型号

• [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]。
• [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]。
• [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品[object Object]。

接口原型

每个算子分为undefined，必须先调用“aclnnConstantPadNdGetWorkspaceSize”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“aclnnConstantPadNd”接口执行计算。

• aclnnStatus aclnnConstantPadNdGetWorkspaceSize(const aclTensor* self, const aclIntArray* pad, const aclScalar* value, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
• aclnnStatus aclnnConstantPadNd(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, aclrtStream stream)

功能描述

• 算子功能：对输入的张量self，以pad参数为基准进行数据填充，填充值为value。

• 计算公式：

  • out tensor的shape推导公式：$$\begin{align} 假设输入&self的shape为：\\ [dim0_{in},& dim1_{in}, dim2_{in}, dim3_{in}] \\ 假设pad = &\lbrace dim3_{begin},dim3_{end},\\ & dim2_{begin},dim2_{end},\\ & dim1_{begin},dim1_{end},\\ & dim0_{begin},dim0_{end} \rbrace \end{align}$$ $$\begin{aligned} &则输出out的shape为： \\ &[dim0_{out}, dim1_{out}, dim2_{out}, dim3_{out}] = &[dim0_{begin}+dim0_{in}+dim0_{end}, \\&&dim1_{begin}+dim1_{in}+dim1_{end}, \\&&dim2_{begin}+dim2_{in}+dim2_{end}, \\&&dim3_{begin}+dim3_{in}+dim3_{end}] \end{aligned}$$ 例子1：
    (pad数组长度等于self维度的两倍的情况)$$\begin{aligned} selfShape &= [1, 1, 1, 1, 1]\\ pad &= \lbrace 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9\rbrace \\ outputShape &= [8+1+9, 6+1+7, 4+1+5, 2+1+3, 0+1+1]\\ &= [18,14,10,6,2] \end{aligned}$$ 例子2：
    (pad数组长度小于self维度的两倍的情况)$$\begin{aligned} selfShape &= [1, 1, 1, 1, 1]\\ pad &= \lbrace 0, 1, 2, 3, 4, 5\rbrace \\ outputShape &= [0+1+0, 0+1+0, 4+1+5, 2+1+3, 0+1+1]\\ &= [1,1,10,6,2] \end{aligned}$$

aclnnConstantPadNdGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • self(aclTensor*, 计算输入)：待填充的原输入数据，Device侧的aclTensor。shape支持0-8维，value与self的数据类型满足数据类型推导规则（参见undefined），支持undefined，undefined支持ND。

    • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、UINT16、UINT32、UINT64、BOOL、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、UINT16、UINT32、UINT64、BOOL、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。

  • pad(aclIntArray*, 计算输入)：输入中各轴需要填充的维度，host侧的aclIntArray。数组长度必须为偶数且不能超过self维度的两倍。

  • value(aclScalar*, 计算输入)：填充部分的填充值，host侧的aclScalar。value与self的数据类型满足数据类型推导规则（参见undefined）。

  • out(aclTensor*, 计算输出)：填充后的输出结果，Device侧的aclTensor。shape需要满足示例中的推导规则，数据类型需要与self一致，支持undefined，undefined支持ND。

    • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、UINT16、UINT32、UINT64、BOOL、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、UINT16、UINT32、UINT64、BOOL、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。

  • 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undefined。

aclnnConstantPadNd。

• 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aclnnConstantPadNdGetWorkspaceSize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AscendCL Stream流。

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见undefined。

约束与限制

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undefined。