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aclnnConstantPadNd

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/Atlas 800I A2推理产品。

接口原型

每个算子分为,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, const 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:pad={dim3begin,dim3end,dim2begin,dim2end,dim1begin,dim1end,dim0begin,dim0end}pad = \lbrace dim3_{begin},dim3_{end},dim2_{begin},dim2_{end},dim1_{begin},dim1_{end},dim0_{begin},dim0_{end} \rbrace [dim0out,dim1out,dim2out,dim3out]=[dim0begin+dim0in+dim0end,dim1begin+dim1in+dim1end,dim2begin+dim2in+dim2end,dim3begin+dim3in+dim3end]\begin{aligned} \\ [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):inputShape=[1,1,1,1,1]pad={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}outputShape=[8+1+9,6+1+7,4+1+5,2+1+3,0+1+1]=[18,14,10,6,2]\begin{aligned} inputShape &= [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):inputShape=[1,1,1,1,1]pad={0,1,2,3,4,5}outputShape=[0+1+0,0+1+0,4+1+5,2+1+3,0+1+1]=[1,1,10,6,2]\begin{aligned} inputShape &= [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(const aclTensor*, 计算输入):数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16(仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持)、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、UINT16、UINT32、UINT64、BOOL、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128,且数据类型需要与value满足数据类型推导规则(参见),支持支持ND。

    • pad(const aclIntArray *, 计算输入):数组长度必须为偶数且不能超过self维度的两倍。

    • value(const aclScalar *, 计算输入):数据类型需要与self满足数据类型推导规则(参见)。

    • out(aclTensor *, 计算输出):数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16(仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持)、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、UINT16、UINT32、UINT64、BOOL、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128,且数据类型需要与self一致,支持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

[object Object]

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

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

[object Object]