aclnnConvDepthwise2d

产品支持情况

[object Object]undefined

功能说明

• 算子功能：DepthwiseConv2D 是一种二维深度卷积运算。在该运算中，每个输入通道都会与一个独立的卷积核（称为深度卷积核）进行卷积。

• 计算公式：

  假定输入 self 的 shape 是 $(N, C_{\text{in}}, H, W)$，输出 out 的 shape 是 $(N, N*C_{\text{out}}, H_{\text{out}}, W_{\text{out}})$，那么每个卷积核的输出将被表示为：

  $$\text{out}(N_i, C_{\text{out}_j}) = \text{bias}(C_{\text{out}_j}) + \text{weight}(C_{\text{out}_j}, C_{\text{in}_j}) \star \text{self}(N_i, C_{\text{in}_j})$$

  其中，$\star$ 表示卷积计算，$N$ 代表批次大小（batch size），$C$ 代表通道数，$W$ 和 $H$ 分别代表宽和高。

函数原型

每个算子分为，必须先调用 aclnnConvDepthwise2dGetWorkspaceSize 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 aclnnConvDepthwise2d 接口执行计算。

aclnnConvDepthwise2dGetWorkspaceSize

• 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]

aclnnConvDepthwise2d

• 参数说明：

  [object Object]

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见。

约束说明

• 确定性计算

  • aclnnConvDepthwise2d默认确定性实现。
  [object Object]

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。