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aclnnBatchNormElemtBackward

支持的产品型号

  • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]。
  • [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]。

功能说明

  • 算子功能： undefined的反向计算。
  • 计算公式：∂l∂x^i=∂l∂yi⋅γ\frac{\partial l}{\partial \hat{x}_i} = \frac{\partial l}{\partial y_i} \cdot γ ∂l∂σB2=∑i=0m∂l∂x^i⋅(xi−μB)⋅−12(σB2+ε)−3/2\frac{\partial l}{\partial σ^2_B} = \sum^m_{i=0}\frac{\partial l}{\partial \hat{x}_i} \cdot (x_i-μ_B) \cdot \frac{-1}{2}(σ^2_B + ε)^ {-3/2} ∂l∂μB=(∑i=0m∂l∂x^i⋅−1σB2+ε)+∂l∂σB2⋅∑i=0m−2(xi−μB)m\frac{\partial l}{\partial μ_B} = (\sum^m_{i=0}\frac{\partial l}{\partial \hat{x}_i} \cdot \frac{-1}{\sqrt{σ^2_B + ε}}) + \frac {\partial l}{\partial σ^2_B} \cdot \frac{\sum^m_{i=0}-2(x_i-μ_B)}{m} ∂l∂xi=∂l∂x^i⋅1σB2+ε+∂l∂σB2⋅2(xi−μB)m+∂l∂μB⋅1m\frac{\partial l}{\partial x_i} = \frac{\partial l}{\partial \hat{x}_i} \cdot \frac{1}{\sqrt{σ^2_B + ε}} + \frac{\partial l} {\partial σ^2_B} \cdot \frac{2(x_i-μ_B)}{m} + \frac{\partial l}{\partial μ_B} \cdot \frac{1}{m} ∂l∂γ=∑i=0m∂l∂yi⋅x^\frac{\partial l}{\partial γ} = \sum^m_{i=0} \frac{\partial l}{\partial y_i} \cdot \hat{x} ∂l∂β=∑i=0m∂l∂yi\frac{\partial l}{\partial β} = \sum^m_{i=0} \frac{\partial l}{\partial y_i}

函数原型

每个算子分为undefined，必须先调用“aclnnBatchNormElemtBackwardGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnBatchNormElemtBackward”接口执行计算。

  • aclnnStatus aclnnBatchNormElemtBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor* gradOut, const aclTensor* input, const aclTensor* mean, const aclTensor* invstd, const aclTensor* weight, const aclTensor* sumDy, const aclTensor* sumDyXmu, aclTensor* counter, aclTensor* gradInput, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
  • aclnnStatus aclnnBatchNormElemtBackward(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, const aclrtStream stream)

aclnnBatchNormElemtBackwardGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • gradOut（aclTensor*，计算输入）：正向输出的微分，Device侧的aclTensor，shape支持2-8维，shape需要与input一致，支持undefined，undefined支持ND，其中第2维固定为channel轴。

      • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
      • [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FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。

    • input（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，shape支持2-8维，支持undefined，undefined支持ND，其中第2维固定为channel轴。

      • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
      • [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FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。

    • mean（aclTensor*，计算输入）：均值，Device侧的aclTensor，shape支持1维，size需要与input的channel轴的size一致，支持undefined，undefined支持ND。

      • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
      • [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FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。

    • invstd（aclTensor*，计算输入）：标准差的倒数，Device侧的aclTensor，shape支持1维，size需要与input的channel轴的size一致，支持undefined，undefined支持ND。

      • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
      • [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FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。

    • weight（aclTensor*，计算输入）：权重，Device侧的aclTensor，shape支持1维，size需要与input的channel轴的size一致，支持undefined，undefined支持ND。

      • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
      • [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FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。

    • sumDy（aclTensor*，计算输入）：输出梯度的样本均值和的平均值，Device侧的aclTensor，shape支持1维，size需要与input的channel轴的size一致，支持undefined，undefined支持ND。

      • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
      • [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FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。

    • sumDyXmu（aclTensor*，计算输入）：样本均值和与输入梯度乘积的平均值，Device侧的aclTensor，shape支持1维，size需要与input的channel轴的size一致，支持undefined，undefined支持ND。

      • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
      • [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FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。

    • counter（aclTensor*，计算输入）：输入数据的数量大小，Device侧的aclTensor，数据类型支持INT32、FLOAT16、FLOAT，支持undefined，undefined支持ND。

    • gradInput（aclTensor*，计算输出）：输出的结果，Device侧的aclTensor，shape支持2-8维，shape需要与input一致，支持undefined，undefined支持ND。

      • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
      • [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FLOAT、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undefined。

    [object Object]

aclnnBatchNormElemtBackward

  • 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aclnnBatchNormElemtBackwardGetWorkspaceSize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undefined。

约束说明

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undefined。

[object Object]