aclnnL1LossBackward

支持的产品型号

• Atlas 推理系列产品。
• Atlas 训练系列产品。
• Atlas A2训练系列产品。

接口原型

每个算子分为，必须先调用“aclnnL1LossBackwardGetWorkspaceSize”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“aclnnL1LossBackward”接口执行计算。

• aclnnStatus aclnnL1LossBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor *gradOutput, const aclTensor *self, const aclTensor *target, int64_t reduction, aclTensor *gradInput, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
• aclnnStatus aclnnL1LossBackward(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：平均绝对误差函数的反向传播。reduction指定损失函数的计算方式，支持 'none'、'mean'、'sum'。'none' 表示不应用减少，'mean' 表示输出的总和将除以输出中的元素数，'sum' 表示输出将被求和。

aclnnL1LossBackwardGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • gradOutput(aclTensor*，计算输入)：公式中的输入gradOutput，数据类型要与self、target满足数据类型推导规则，且推导后的数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持）。shape需要与self、target满足。支持，支持ND。
  • self(aclTensor*，计算输入)：公式中的输入self，数据类型要与gradOutput、target满足数据类型推导规则，且推导后的数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持）。shape需要与gradOutput、target满足。支持，支持ND。
  • target(aclTensor*，计算输入)：公式中的输入target，数据类型要与self、gradOutput满足数据类型推导规则，且推导后的数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持）。shape需要与gradOutput、self满足。支持，支持ND。
  • reduction：host侧的int64，指定损失函数的计算方式，支持 0('none') | 1('mean') | 2('sum')。'none' 表示不应用减少，'mean' 表示输出的总和将除以输出中的元素数，'sum' 表示输出将被求和。
  • gradInput(aclTensor*，计算输入)：公式中的输入gradInput，数据类型要与self满足数据类型推导规则，且推导后的数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持）。shape需要是target、self、gradOutput满足broadcast关系。支持，支持ND。
  • workspaceSize：返回用户需要在Device侧申请的workspace大小。

• executor：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。

  [object Object]

aclnnL1LossBackward

• 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aclnnL1LossBackwardGetWorkspaceSize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

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。