aclnnMaxPool

支持的产品型号

每个算子分为，必须先调用“aclnnMaxPoolGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算所需workspace大小，再调用“aclnnMaxPool”接口执行计算。

aclnnStatus aclnnMaxPoolGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclIntArray *kernelShape, const aclIntArray *strides, const int64_t autoPad, const aclIntArray *pads, const aclIntArray *dilations, const int64_t ceilMode, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
aclnnStatus aclnnMaxPool(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, aclrtStream stream)

算子功能：对于dim=3 或4维的输入张量，进行最大池化（max pooling）操作。
计算公式：
- out tensor的shape中H和W维度推导公式（其中ceilMode=True，滑窗在右侧pad上将被丢弃）： $[H_{out}, W_{out}]=[\lfloor{\frac{H_{in}+2 \times {padding\_size - dilation\_size \times(k_h - 1) - 1}}{s_h}}\rfloor + 1,\lfloor{\frac{W_{in}+2 \times {padding\_size - dilation\_size \times(k_w - 1) - 1}}{s_w}}\rfloor + 1]$

参数说明：
- self(aclTensor*, 计算输入): Device侧的aclTensor, 数据类型支持FLOAT16和FLOAT（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持）。维度需要是3D或4D，不支持其他维度。支持, 支持NCL和NCHW, 其中NCL三个维度分别代表C,H,W。
- kernelShape(aclIntArray*, 计算输入)：表示最大池化的窗口大小。长度为1或2。
- strides(aclIntArray*, 计算输入)：窗口移动的步长，默认值是1。长度为0、1或2。
- autoPad(int64_t*, 计算输入)：指定padding的方式。其中0代表"NOTSET"，并且只支持数值0。
- pads(aclIntArray*, 计算输入)：沿着空间轴方向开始和结束的位置填充，默认值是0。长度为0、1、2或4。
- dilations(aclIntArray*, 计算输入)：沿着核空间轴方向的膨胀值，默认值是1，并且只支持数值为1的输入场景。长度为0、1、2或4。
- ceilMode(int64_t*, 计算输入)：为非0时代表True是用向上取整的方法，计算输出形状。默认值是0代表False，向下取整。
- out(aclTensor*, 计算输出): 数据类型支持FLOAT16和FLOAT（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持）。数据格式和维度与输入self一致。
- 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aclnnMaxPoolGetWorkspaceSize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。

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考。

[object Object]