aclnnMseLossOut

支持的产品型号

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

aclnnStatus aclnnMseLossOutGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclTensor *target, int64_t reduction, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
aclnnStatus aclnnMseLossOut(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

算子功能：计算输入x和目标y中每个元素之间的均方误差。reduction指定要应用到输出的缩减，支持 'none'、'mean'、'sum'。'mean' 表示输出将被reduce 0轴求均值，'sum' 表示输出将被reduce 0轴求和。
计算公式：

当reduction为none时，
$\ell(x, y) = L = \{l_1,\dots,l_N\}^\top, \quad l_n = \left( x_n - y_n \right)^2,$
其中 $x$ 是self,， $y$ 是target， $N$ 是batch的大小。如果reduction不是'none' , 那么：
$\ell(x, y) = \begin{cases} \operatorname{mean}(L), & \text{if reduction} = \text{'mean';}\\ \operatorname{sum}(L), & \text{if reduction} = \text{'sum'.} \end{cases}$

参数说明：
- self(aclTensor*, 计算输入)：Device侧的aclTensor，数据类型支持BFLOAT16(仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持)、FLOAT、FLOAT16，shape需要与target满足。支持，支持ND。
- target(aclTensor*, 计算输入)：Device侧的aclTensor，数据类型支持BFLOAT16(仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持)、FLOAT、FLOAT16，shape需要与self满足。支持，支持ND。
- reduction(int64_t, 计算输入)：指定要应用到输出的缩减，支持 0('none') | 1('mean') | 2('sum')。
  
  'none' 表示不应用减少，'mean' 表示输出将被reduce 0轴求均值，'sum' 表示输出将被reduce 0轴求和。
- out(aclTensor*, 计算输出)：Device侧的aclTensor，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）。支持，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]

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aclnnMseLossOutGetWorkspaceSize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。

无。

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考。

[object Object]