CANN/ops-math复制填充3D反向传播算子

张

张建站

2026/5/9 15:07:54

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$CANN/ops-math复制填充3D反向传播算子$

aclnnReplicationPad3dBackward【免费下载链接】ops-math本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库实现网络在NPU上加速计算。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-math 查看源码产品支持情况产品是否支持Ascend 950PR/Ascend 950DT√Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品√Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品√Atlas 200I/500 A2 推理产品×Atlas 推理系列产品√Atlas 训练系列产品√功能说明计算aclnnReplicationPad3d的反向传播。函数原型每个算子分为两段式接口必须先调用“aclnnReplicationPad3dBackwardGetWorkspaceSize”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“aclnnReplicationPad3dBackward”接口执行计算。aclnnStatus aclnnReplicationPad3dBackwardGetWorkspaceSize( const aclTensor* gradOutput, const aclTensor* self, const aclIntArray* padding, aclTensor* gradInput, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)aclnnStatus aclnnReplicationPad3dBackward( void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, const aclrtStream stream)aclnnReplicationPad3dBackwardGetWorkspaceSize参数说明参数名输入/输出描述使用说明数据类型数据格式维度shape非连续TensorgradOutputaclTensor*输入反向传播的输入维度支持四维或五维且与self和gradInput一致shape、dtype需要与正向传播aclnnReplicationPad3d的输出out一致。FLOAT16、FLOAT32、BFLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。ND维度与self保持一致√selfaclTensor*输入正向的输入张量维度支持四维或五维且与gradOutput和gradInput一致shape、dtype需要与gradInput一致。FLOAT16、FLOAT32、BFLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128ND4-5√paddingaclIntArray*输入-长度为6数值依次代表左右上下前后需要填充的值。padding前两个数值需小于self最后一维度的数值中间两个数值需小于self倒数第二维度的数值后两个数值需小于self倒数第三维度的数值。INT64---gradInputaclTensor*输出反向传播的输出维度支持四维或五维且与gradOutput和self一致dtype需要与gradOutput一致。与self保持一致ND与self保持一致√workspaceSizeuint64_t*输出返回需要在Device侧申请的workspace大小。-----executoraclOpExecutor**输出返回op执行器包含了算子计算流程。-----Atlas 训练系列产品数据类型不支持BFLOAT16。返回值aclnnStatus返回状态码具体参见aclnn返回码。第一段接口完成入参校验出现以下场景时报错返回值错误码描述ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR161001Tensor为空指针。ACLNN_ERR_PARAM_INVALID161002gradOutput、self、padding和gradInput的数据类型或数据格式不在支持的范围之内。gradOutput、self、padding和gradInput的输入shape在支持范围之外。self为空tensor且后4维存在维度大小为0。padding内的数值大于等于self的维度。padding的size不等于6。gradOutput shape需要与replication_pad3d正向传播的output一致。aclnnReplicationPad3dBackward参数说明参数名输入/输出描述workspace输入在Device侧申请的workspace内存地址。workspaceSize输入在Device侧申请的workspace大小由第一段接口aclnnReplicationPad3dBackwardGetWorkspaceSize获取。executor输入op执行器包含了算子计算流程。stream输入指定执行任务的Stream。返回值aclnnStatus返回状态码具体参见aclnn返回码。约束说明确定性计算aclnnReplicationPad3dBackward默认确定性实现。当gradOutput中元素个数大于300*1024*1024有运行超时风险。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编译与运行样例。#include acl/acl.h #include aclnnop/aclnn_replication_pad3d_backward.h #include iostream #include vector #define CHECK_RET(cond, return_expr) \ do { \ if (!(cond)) { \ return_expr; \ } \ } while (0) #define LOG_PRINT(message, ...) \ do { \ printf(message, ##__VA_ARGS__); \ } while (0) int64_t GetShapeSize(const std::vectorint64_t shape) { int64_t shape_size 1; for (auto i : shape) { shape_size * i; } return shape_size; } int Init(int32_t deviceId, aclrtStream* stream) { // 固定写法资源初始化 auto ret aclInit(nullptr); CHECK_RET(ret ACL_SUCCESS, LOG_PRINT(aclInit failed. ERROR: %d\n, ret); return ret); ret aclrtSetDevice(deviceId); CHECK_RET(ret ACL_SUCCESS, LOG_PRINT(aclrtSetDevice failed. ERROR: %d\n, ret); return ret); ret aclrtCreateStream(stream); CHECK_RET(ret ACL_SUCCESS, LOG_PRINT(aclrtCreateStream failed. ERROR: %d\n, ret); return ret); return 0; } template typename T int CreateAclTensor(const std::vectorT hostData, const std::vectorint64_t shape, void** deviceAddr, aclDataType dataType, aclTensor** tensor) { auto size GetShapeSize(shape) * sizeof(T); // 调用aclrtMalloc申请device侧内存 auto ret aclrtMalloc(deviceAddr, size, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST); CHECK_RET(ret ACL_SUCCESS, LOG_PRINT(aclrtMalloc failed. ERROR: %d\n, ret); return ret); // 调用aclrtMemcpy将host侧数据拷贝到device侧内存上 ret aclrtMemcpy(*deviceAddr, size, hostData.data(), size, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE); CHECK_RET(ret ACL_SUCCESS, LOG_PRINT(aclrtMemcpy failed. ERROR: %d\n, ret); return ret); // 计算连续tensor的strides std::vectorint64_t strides(shape.size(), 1); for (int64_t i shape.size() - 2; i 0; i--) { strides[i] shape[i 1] * strides[i 1]; } // 调用aclCreateTensor接口创建aclTensor *tensor aclCreateTensor(shape.data(), shape.size(), dataType, strides.data(), 0, aclFormat::ACL_FORMAT_ND, shape.data(), shape.size(), *deviceAddr); return 0; } int main() { // 1. 固定写法device/stream初始化, 参考acl API手册 // 根据自己的实际device填写deviceId int32_t deviceId 0; aclrtStream stream; auto ret Init(deviceId, stream); // check根据自己的需要处理 CHECK_RET(ret 0, LOG_PRINT(Init acl failed. ERROR: %d\n, ret); return ret); // 2. 构造输入与输出需要根据API的接口定义构造 std::vectorint64_t gradOutputShape {1, 1, 4, 4, 4}; std::vectorint64_t selfShape {1, 1, 2, 2, 2}; std::vectorint64_t gradInputShape {1, 1, 2, 2, 2}; void* gradOutputDeviceAddr nullptr; void* selfDeviceAddr nullptr; void* gradInputDeviceAddr nullptr; aclTensor* gradOutput nullptr; aclTensor* self nullptr; aclIntArray* padding nullptr; aclTensor* gradInput nullptr; std::vectorfloat gradOutputHostData(64); for (int64_t i 0; i 64; i) { gradOutputHostData[i] 1; } std::vectorfloat selfHostData {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}; std::vectorint64_t paddingData {1, 1, 1, 1, 1, 1}; std::vectorfloat gradInputHostData {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0}; // 创建gradOutput aclTensor ret CreateAclTensor(gradOutputHostData, gradOutputShape, gradOutputDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, gradOutput); CHECK_RET(ret ACL_SUCCESS, return ret); // 创建self aclTensor ret CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, self); CHECK_RET(ret ACL_SUCCESS, return ret); // 创建padding aclIntArray padding aclCreateIntArray(paddingData.data(), 6); CHECK_RET(padding ! nullptr, return ret); // 创建gradInput aclTensor ret CreateAclTensor(gradInputHostData, gradInputShape, gradInputDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, gradInput); CHECK_RET(ret ACL_SUCCESS, return ret); // 3. 调用CANN算子库API需要修改为具体的API uint64_t workspaceSize 0; aclOpExecutor* executor; // 调用aclnnReplicationPad3dBackward第一段接口 ret aclnnReplicationPad3dBackwardGetWorkspaceSize(gradOutput, self, padding, gradInput, workspaceSize, executor); CHECK_RET(ret ACL_SUCCESS, LOG_PRINT(aclnnReplicationPad3dBackwardGetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n, ret); return ret); // 根据第一段接口计算出的workspaceSize申请device内存 void* workspaceAddr nullptr; if (workspaceSize 0) { ret aclrtMalloc(workspaceAddr, workspaceSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST); CHECK_RET(ret ACL_SUCCESS, LOG_PRINT(allocate workspace failed. ERROR: %d\n, ret); return ret;); } // 调用aclnnReplicationPad3dBackward第二段接口 ret aclnnReplicationPad3dBackward(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream); CHECK_RET(ret ACL_SUCCESS, LOG_PRINT(aclnnReplicationPad3dBackward failed. ERROR: %d\n, ret); return ret); // 4. 固定写法同步等待任务执行结束 ret aclrtSynchronizeStream(stream); CHECK_RET(ret ACL_SUCCESS, LOG_PRINT(aclrtSynchronizeStream failed. ERROR: %d\n, ret); return ret); // 5. 获取输出的值将device侧内存上的结果拷贝至host侧需要根据具体API的接口定义修改 auto size GetShapeSize(gradInputShape); std::vectorfloat resultData(size, 0); ret aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), gradInputDeviceAddr, size * sizeof(float), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST); CHECK_RET(ret ACL_SUCCESS, LOG_PRINT(copy result from device to host failed. ERROR: %d\n, ret); return ret); for (int64_t i 0; i size; i) { LOG_PRINT(result[%ld] is: %f\n, i, resultData[i]); } // 6. 释放aclTensor需要根据具体API的接口定义修改 aclDestroyTensor(gradOutput); aclDestroyTensor(self); aclDestroyIntArray(padding); aclDestroyTensor(gradInput); // 7.释放device资源 aclrtFree(gradOutputDeviceAddr); aclrtFree(selfDeviceAddr); aclrtFree(gradInputDeviceAddr); if (workspaceSize 0){ aclrtFree(workspaceAddr); } aclrtDestroyStream(stream); aclrtResetDevice(deviceId); aclFinalize(); return 0; }【免费下载链接】ops-math本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库实现网络在NPU上加速计算。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-math创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考