aclnnUpsampleNearestExact1dBackward

支持的产品型号

• [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，必须先调用“aclnnUpsampleNearestExact1dBackwardGetWorkspaceSize”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“aclnnUpsampleNearestExact1dBackward”接口执行计算。
  • aclnnStatus aclnnUpsampleNearestExact1dBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor *gradOutput, const aclIntArray *outputSize, const aclIntArray *inputSize, double scales, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • aclnnStatus aclnnUpsampleNearestExact1dBackward(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

• 算子功能：的反向传播。通过计算输出梯度张量的点映射到输入梯度张量的位置，将输出梯度的值累加到输入梯度张量上
• 计算公式：$$gradInput(N, C, floor ( scales * ( L + 0.5 )) += gradOutput( N, C, L)$$

aclnnUpsampleNearestExact1dBackwardGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • gradOutput（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16，且数据类型与out一致，shape仅支持三维。支持，支持NCL、ND（当数据格式为ND时，默认按照NCL格式处理）。
  • outputSize（aclIntArray*，计算输入）：Host侧的aclIntArray，数据类型支持INT64，size大小为1。表示输入gradOutput在L维度上的空间大小。
  • inputSize（aclIntArray*，计算输入）：Host侧的aclIntArray，数据类型支持INT64，size大小为3。表示输出out分别在N、C和L维度上的空间大小。
  • scales（double, 计算输入）：Host侧的浮点型，表示输出out的缩放系数
  • out（aclTensor*，计算输出）：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16，且数据类型与gradOutput一致，shape仅支持三维。支持，支持NCL、ND。
  • workspaceSize（uint64_t*，出参）：返回用户需要在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。

aclnnUpsampleNearestExact1dBackward

• 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aclnnUpsampleNearestExact1dBackwardGetWorkspaceSize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。

约束与限制

输入数据缩放场景缩小倍数必须小于等于50，即输入shape的高度L/outputSize[0]必须小于等于50。

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。