• [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]。
• [object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]。

每个算子分为，必须先调用“aclnnAdaptiveMaxPool3dBackwardGetWorkspaceSize”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“aclnnAdaptiveMaxPool3dBackward”接口执行计算。

• [object Object]
• [object Object]

• 算子功能： 正向自适应最大池化的反向传播，将梯度回填到每个自适应窗口最大值的坐标处，相同坐标处累加。
• 正向计算公式： 对于输入self维度$[N,C,D,H,W]$，outputSize值为$[D_o,H_o,W_o]$的场景，其输出output维度为$[N,C,D_o,H_o,W_o]$，索引indices维度为$[N,C,D_o,H_o,W_o]$，相应tensor中每个元素的计算公式如下：$$D_{left}^l = \lfloor(l*D)/D_o\rfloor \\ D_{right}^l = \lceil(l*D)/D_o\rceil \\ H_{left}^m = \lfloor(m*H)/H_o\rfloor \\ H_{right}^m = \lceil(m*H)/H_o\rceil \\ W_{left}^n = \lfloor(n*W)/W_o\rfloor \\ W_{right}^n = \lceil(n*W)/W_o\rceil \\ output(N,C,l,m,n) = \mathop{\max}\limits_{i \in [D_{left}^l,D_{right}^l],j\in[H_{left}^m,H_{right}^m],k\in[W_{left}^n,W_{right}^n]} input(N,C,i,j,k) \\ indices(N,C,l,m,n) = \mathop{\arg\max}\limits_{i \in [D_{left}^l,D_{right}^l],j\in[H_{left}^m,H_{right}^m],k\in[W_{left}^n,W_{right}^n]} input(N,C,i,j,k)$$

• 参数说明：

  • gradOutput(aclTensor *, 计算输入): 梯度Tensor，Device侧aclTensor。和正向的输出shape一致。支持，支持ND, 当输入是5维时，内部按照NCDHW处理，当输入是4维时，在0维度处补1，内部按照NCDHW处理。

    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。

  • self(aclTensor *, 计算输入): 正向的输入Tensor，Device侧aclTensor。支持，支持ND, 当输入是5维时，内部按照NCDHW处理，当输入是4维时，在0维度处补1，内部按照NCDHW处理，与gradOutput一致。

    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。

  • indices(aclTensor *, 计算输入): 输入Tensor，是Device侧aclTensor。正向输入中最大元素的索引位置。与gradOutput保持一致。shape与gradOutput一致

    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：数据类型仅支持INT32。

  • gradInput(aclTensor *, 计算输出): 反向输出Tensor，是Device侧aclTensor。shape与self保持一致。支持，与self保持一致。

    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。

  • workspaceSize(uint64_t *, 出参): 返回需要在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aclnnAdaptiveMaxPool3dBackwardGetWorkSpaceSize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。

非整除场景下，shape不超过2的24次方。整除场景下，没有这个限制。

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考。