aclnnGroupNormBackward

支持的产品型号

• 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undefined，必须先调用“aclnnGroupNormBackwardGetWorkspaceSize”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“aclnnGroupNormBackward”接口执行计算。

• aclnnStatus aclnnGroupNormBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor* gradOut, const aclTensor* input, const aclTensor* mean, const aclTensor* rstd, const aclTensor* gamma, int64_t N, int64_t C, int64_t HxW, int64_t group, const aclBoolArray* outputMask, aclTensor* gradInput, aclTensor* gradGammaOut, aclTensor* gradBetaOut, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
• aclnnStatus aclnnGroupNormBackward(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

• 接口功能：undefined的反向计算。

aclnnGroupNormBackwardGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • gradOut(aclTensor*, 计算输入)：反向计算的梯度tensor，Device侧的aclTensor。shape支持0-8维，元素个数需要等于N*C*HxW，数据类型与input相同，undefined支持ND，支持undefined。

    • Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT。
    • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16。

  • input(aclTensor*, 计算输入)：正向计算的首个输入，Device侧的aclTensor。shape支持0-8维，元素个数需要等于N*C*HxW，数据类型与gradOut相同，undefined支持ND，支持undefined。

    • Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT。
    • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16。

  • mean(aclTensor*, 计算输入)：正向计算的第二个输出，表示input分组后每个组的均值，Device侧的aclTensor。shape支持0-8维，元素个数需要等于N*group，数据类型与gradOut相同，undefined支持ND，支持undefined。

    • Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT。
    • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16。

  • rstd(aclTensor*, 计算输入): 正向计算的第三个输出，表示input分组后每个组的标准差倒数，Device侧的aclTensor。shape支持0-8维，元素个数需要等于N*group，数据类型与gradOut相同，undefined支持ND，支持undefined。

    • Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT。
    • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16。

  • gamma(aclTensor*, 计算输入): 表示每个channel的缩放系数，Device侧的aclTensor。shape支持0-8维，元素个数需要等于C，数据类型与gradOut相同，undefined支持ND，支持undefined。

    • Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT。
    • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16。

  • N(int64_t, 计算输入): INT64常量，表示输入gradOut在N维度上的空间大小。

  • C(int64_t, 计算输入): INT64常量，表示输入gradOut在C维度上的空间大小。

  • HxW(int64_t, 计算输入): INT64常量，表示输入gradOut在除N、C维度外的空间大小。

  • group(int64_t, 计算输入): INT64常量，表示将输入gradOut的C维度分为group组，group需大于0，且C必须可以被group整除。

  • outputMask(aclBoolArray*, 计算输入): 数据类型支持BOOL，size大小为3。分别表示是否输出gradInput, gradGammaOut, gradBetaOut，若为true则输出，否则输出对应位置返回空。

  • gradInput(aclTensor*, 计算输出): 输出张量，数据类型与gradOut相同，shape与input相同，Device侧的aclTensor。undefined支持ND，支持undefined。

    • Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT。
    • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16。

  • gradGammaOut(aclTensor*, 计算输出): 输出张量，数据类型与gradOut相同，shape与gamma相同，Device侧的aclTensor。undefined支持ND，支持undefined。

    • Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT。
    • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16。

  • gradBetaOut(aclTensor*, 计算输出): 输出张量，数据类型与gradOut相同，shape与gamma相同，Device侧的aclTensor。undefined支持ND，支持undefined。

    • Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT。
    • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16。

  • workspaceSize(uint64_t*, 出参): 返回用户需要在npu 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undefined。

  [object Object]

aclnnGroupNormBackward

• 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aclnnGroupNormBackwardGetWorkspaceSize获取。
  • executor(aclOpExecutor*, 入参)：op执行器，包含了算子计算流程。
  • stream(aclrtStream, 入参)：执行任务的AscendCL Stream流。

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见undefined。

约束与限制

• Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：在训练场景下C / group 的结果不支持超过 8000

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undefined。