Scale

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

• 算子功能：对输入Tensor进行scale和bias计算。若不输入bias，则 $y=x\cdot scale$；若输入bias，则 $y=x\cdot scale+bias$。

• 算子公式：

  若不输入bias，则

  $$y_i=x_i\cdot scal{e}_i$$

  若输入bias，则

  $$y_i=x_i\cdot scal{e}_i+bia{s}_i$$

  其中：

  • $x_i$为输入Tensor；
  • $scal{e}_i$为缩放因子Tensor，支持与x的broadcast；
  • $bia{s}_i$为可选的偏置Tensor，shape与scale保持一致；
  • $y_i$为输出Tensor，shape与x一致。

参数说明

参数名	输入/输出/属性	描述	数据类型	数据格式
x	输入	算子输入的Tensor。支持空Tensor。	FLOAT16, FLOAT32, BFLOAT16	ND
scale	输入	缩放因子Tensor。数据类型需与x一致，shape满足broadcast要求。	FLOAT16, FLOAT32, BFLOAT16	ND
bias	可选输入	偏置Tensor。不为空时数据类型需与scale一致，shape与scale保持一致。	FLOAT16, FLOAT32, BFLOAT16	ND
axis	属性	指定进行scale的起始轴。取值范围[-x_rank, x_rank)。	INT64	-
num_axes	属性	指定进行scale的轴长度，取值范围大于等于-1。axis为负数时，先将axis归一化为x_rank + axis，以下axis均指归一化后的值。 当scale_from_blob为True时：num_axes为-1表示从axis轴scale到最后一轴，scale的rank必须等于x_rank - axis；num_axes为0表示scale为0维Tensor；num_axes大于0时，axis + num_axes不能大于x_rank，且scale的rank必须等于num_axes。scale各维度必须与x从axis开始的对应维度相等。 当scale_from_blob为False时，num_axes不参与scale的shape推导。	INT64	-
scale_from_blob	属性	True：使用numAxes + axis推导scale shape；False：从axis开始按scale的rank推导，忽略numAxes。	BOOL	-
y	输出	输出Tensor。shape和数据类型与x一致。	FLOAT16, FLOAT32, BFLOAT16	ND

约束说明

• x与y的shape必须完全一致。
• x、scale、bias、y的dtype必须一致（均为FLOAT16/FLOAT32/BFLOAT16之一）。
• bias不为空时，bias与scale的shape必须一致。
• scale的shape需满足broadcast规则（参见功能说明）。
• x和scale的shape维度不大于8。
• axis取值范围为[-x_rank, x_rank)。
• numAxes取值范围>=-1。
• 仅支持ND格式。
• 当前不支持GE IR动态Rank场景（输入Shape声明为[-2]）。
• 支持非连续的Tensor，非连续的Tensor维度不大于8。

调用说明

调用方式	调用样例	说明
aclnn调用	test_aclnn_scale	通过aclnnScale接口方式调用Scale算子。