aclnnSigmoidBackward

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“aclnnSigmoidBackwardGetWorkspaceSize”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“aclnnSigmoidBackward”接口执行计算。

aclnnStatus aclnnSigmoidBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor *gradOutput, const aclTensor *output, aclTensor *gradInput, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)

aclnnStatus aclnnSigmoidBackward(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, const aclrtStream stream)

功能描述

• 算子功能： sigmoid的反向传播，根据sigmoid反向传播梯度与正向输出计算sigmoid的梯度输入。
• 计算公式：$$out = {\frac{1} {1+{e}^{-input}}}$$ $$grad\_input = grad\_output * \sigma(x) * (1 - \sigma(x))$$

其中$\sigma(x)$为sigmoid函数的正向输出，$\sigma(x)*(1-\sigma(x))$为sigmoid函数的导数。

aclnnSigmoidBackwardGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • gradOutput(const aclTensor *,计算输入): 公式中的grad_output，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）、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。支持，支持ND，且shape需要与output,grad_input一致。

  • output(const aclTensor *，计算输入): 公式中的out，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）、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。支持，支持ND，且数据类型、shape需要与grad_output, grad_input一致。

  • gradInput(aclTensor *，计算输出)： 公式中的grad_intput，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）、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。支持，支持ND，且数据类型、shape需要与grad_output, output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。

aclnnSigmoidBackward

• 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aclnnSigmoidBackwardGetWorkspaceSize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。