aclnnUpsampleNearest2d

产品支持情况

[object Object]undefined

功能说明

• 接口功能：对由多个输入通道组成的输入信号应用最近邻插值算法进行上采样。如果输入shape为（N，C，H，W），则输出shape为（N，C，outputSize[0]，outputSize[1]）。
• 计算公式：$$h_{src} = min(floor(h_{dst} * scalesH), H - 1)$$ $$w_{src} = min(floor(w_{dst} * scalesW), W - 1)$$ $$out(N, C, h_{dst}, w_{dst}) = self(N, C, h_{src}, w_{src})$$

函数原型

每个算子分为，必须先调用[object Object]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[object Object]接口执行计算。

aclnnUpsampleNearest2dGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  [object Object]

• [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：

  入参[object Object]和出参[object Object]的数据类型不支持FLOAT、BFLOAT16。

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见。

  第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：

  [object Object]

aclnnUpsampleNearest2d

• 参数说明：

  [object Object]

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见。

约束说明

• 参数[object Object]、[object Object]的shape约束：
  • 每个维度的取值小于等于2^20。
  • 参数[object Object]的N轴和C轴与[object Object]保持一致。
  • 内存占用需小于60G。内存占用的计算公式如下：$$N * (ceil(C/16) * 16) * (self\_H * self\_W + out\_H * out\_D) * sizeof(dtype) < 60 * 1024 * 1024 * 1024$$ 其中：
    • N代表输入和输出的N轴。
    • C代表输入和输出的C轴。
• 确定性计算：
  • aclnnUpsampleNearest2d默认确定性实现。

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。