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aclnnUpsampleNearestExact1dBackward

产品支持情况

[object Object]undefined

功能说明

  • 接口功能:的反向传播。通过计算输出梯度张量的点映射到输入梯度张量的位置,将输出梯度的值累加到输入梯度张量上
  • 计算公式:gradInput(N,C,floor(scales(L+0.5)))+=gradOutput(N,C,L)gradInput(N, C, floor ( scales * ( L + 0.5 ))) += gradOutput( N, C, L)

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。

[object Object]
[object Object]

aclnnUpsampleNearestExact1dBackwardGetWorkspaceSize

  • 参数说明

    [object Object]
  • 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]

aclnnUpsampleNearestExact1dBackward

  • 参数说明

    [object Object]
  • 返回值

    aclnnStatus:返回状态码,具体参见

约束说明

  • 输入数据缩放场景放大倍数必须小于等于50,即outputSize[0]/输出shape的高度LoutputSize[0]/输出shape的高度L必须小于等于50。
  • 参数outputSize与参数scales,在使用时二选一,即:
    • 当入参scales的值等于0时,使用入参outputSize的参数值。
    • 当入参scales的值大于0时,使用入参scales参数值,且outputSize=[floor(inputSize_Lscales)]outputSize=[floor(inputSize\_L * scales)]
  • 确定性计算:
    • aclnnUpsampleNearestExact1dBackward默认非确定性实现,支持通过aclrtCtxSetSysParamOpt开启确定性。

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

[object Object]