aclnnGridSampler2D
支持的产品型号
- [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“aclnnGridSampler2DGetWorkspaceSize”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“aclnnGridSampler2D”接口执行计算。
aclnnStatus aclnnGridSampler2DGetWorkspaceSize(const aclTensor *input, const aclTensor *grid, int64_t interpolationMode, int64_t paddingMode, bool alignCorners, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
aclnnStatus aclnnGridSampler2D(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)
功能描述
- 算子功能:提供一个输入tensor以及一个对应的grid网格,然后根据grid中每个位置提供的坐标信息,将input中对应位置的像素值填充到网格指定的位置,得到最终的输出。
- 计算公式:
input、grid、output的尺寸如下:
其中input、grid、out中的N是一致的,input和output中的C是一致的,grid和output中的H_{out}、W_{out}是一致的,grid最后一维大小为2,表示input像素位置信息为(x,y),一般会将x和y的取值范围归一化到[-1,1]之间,(-1,1)表示左上角坐标,(1,1)表示右下角坐标。
对于超出范围的坐标,会根据paddingMode进行不同处理:
- paddingMode=0,表示对越界位置用0填充。
- padddingMode=1,表示对越界位置用边界值填充。
- paddingMode=2,表示对越界位置用边界值的对称值填充。
对input采样时,会根据interpolationMode进行不同处理:
- interpolationMode=0,如果(x,y)没有input对应坐标,则取(x,y)周围四个坐标的加权平均值。
- interpolationMode=1,表示取input中距离(x,y)最近的坐标值。
- interpolationMode=2,如果(x,y)没有input对应坐标,则取(x,y)周围十六个坐标的加权平均值。
aclnnGridSampler2DGetWorkspaceSize
参数说明:
- input(aclTensor*,计算输入):Device侧的aclTensor,数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、DOUBLE,支持undefined,undefined支持ND。支持shape为。
- grid(aclTensor*,计算输入):Device侧的aclTensor。数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、DOUBLE。支持undefined,undefined支持ND。支持shape为,且N与入参
input
的shape中的N一致。数据类型与入参input
的数据类型一致。 - interpolationMode(int64_t,计算输入):Host侧整型属性,数据类型为int64_t,表示插值模式,0:bilinear(双线性插值),1:nearest(最邻近插值),2:bicubic(双三次插值)。
- [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]:支持的插值模式如下:
- 0:bilinear(双线性插值)
- 1:nearest(最邻近插值)
- [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品[object Object]:支持的插值模式如下:
- 0:bilinear(双线性插值)
- 1:nearest(最邻近插值)
- 2:bicubic(双三次插值)。仅当input数据类型为FLOAT32或者FLOAT16时支持bicubic插值。
- [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]:支持的插值模式如下:
- paddingMode(int64_t,计算输入):Host侧整型属性,数据类型为int64_t,表示填充模式,即当(x,y)取值超过输入特征图采样范围时,返回一个特定值,有0:zeros、1:border、2:reflection三种模式。
- alignCorners(bool,计算输入):Host侧BOOL类型属性,数据类型为bool,表示设定特征图坐标与特征值的对应方式,设定为true时,特征值位于像素中心。设定为false时,特征值位于像素的角点。
- out(aclTensor*,计算输出):Device侧的aclTensor,支持shape为,且N、C与input的shape中的N、C一致,、与grid的shape中的、一致。数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、DOUBLE,且数据类型与input的数据类型一致。支持undefined,undefined支持ND。
- 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。
[object Object]
aclnnGridSampler2D
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aclnnGridSampler2DGetWorkspaceSize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
- input的shape,后两维不能为0。
- grid的输入值*图片(长或宽)大于24位的二进制数(16777216),采样点可能存在误差,精度可能产生偏差。
- 如果grid含有大量超过[-1,1]范围的数据,使用zeros或者border的填充策略时,计算结果中的值会大量重复。
- [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品[object Object]:
- 如果grid存在超出[-1,1]范围的数据,使用bicubic插值时,小值域数据计算可能存在误差,精度可能产生偏差。
- 使用bilinear或者bicubic插值时,针对FLOAT16数据类型,需要使用workspace内存。
- [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]:使用bilinear差值时,针对FLOAT16数据类型,需要使用workspace内存。
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。
[object Object]