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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:input:(N,C,Hin,Win)grid:(N,Hout,Wout,2)output:(N,C,Hout,Wout)input: (N,C,H_{in},W_{in})\\ grid: (N,H_{out},W_{out},2)\\ output: (N,C,H_{out},W_{out}) 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undefinedundefined支持ND。支持shape为(N,C,Hin,Win)(N,C,H_{in},W_{in})
    • grid(aclTensor*,计算输入):Device侧的aclTensor。数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、DOUBLE。支持undefinedundefined支持ND。支持shape为(N,Hout,Wout,2)(N,H_{out},W_{out},2),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。
    • 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(N,C,Hout,Wout)(N,C,H_{out},W_{out}),且N、C与input的shape中的N、C一致,HoutH_{out}WoutW_{out}与grid的shape中的HoutH_{out}WoutW_{out}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undefinedundefined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]