UpsampleNearestExact2dGrad

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：UpsampleNearest在exact_mode为true时的反向传播。

• 计算公式：

  对于输入gradOut(N, C, h, w)，输出gradInput上任意一点(N, C, H, W)，则有：

  $$gradInput(N,C,H,W)=\sum _{h=srcH}^{srcHUp-1}\sum _{w=srcW}^{srcWUp-1}gradOut(N,C,h,w)$$

  其中：

  $$scalesH=inputSize[2]/outputSize[0]$$

  $$scalesW=inputSize[3]/outputSize[1]$$

  $$srcH=Min(scalesH\ast H-0.5,outputSize[0])$$

  $$srcHUp=Min(scalesH\ast (H+1)-0.5,outputSize[0])$$

  $$srcW=Min(scalesW\ast W-0.5,outputSize[1])$$

  $$srcHUp=Min(scalesW\ast (W+1)-0.5,outputSize[1])$$

参数说明

参数名	输入/输出/属性	描述	数据类型	数据格式
grad_output	输入	表示反向计算的梯度Tensor，对应公式中的`grad_output`。	FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16	ND
output_size	属性	表示输入`grad_output`在H和W维度上的空间大小。size为2，且各元素均大于零。	LISTINT	-
input_size	属性	表示输出`grad_input`分别在N、C、H和W维度上的空间大小。size为4，且各元素均大于零。	LISTINT	-
scales_h	可选属性	表示输出`grad_input`的height维度乘数，对应公式中的`scales_h`。不能传入负值。 默认值为空。	FLOAT32	-
scales_w	可选属性	表示输出`grad_input`的width维度乘数，对应公式中的`scales_w`。不能传入负值。 默认值为空。	FLOAT32	-
grad_input	输出	表示反向计算的输出张量，对应公式中的`grad_input`。数据类型和数据格式与入参`grad_output`的数据类型和数据格式保持一致。	FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16	ND

约束说明

无

调用说明

调用方式	样例代码	说明
aclnn接口	test_aclnn_upsample_nearest_exact1d_backward	通过aclnnUpsampleNearestExact1dBackward接口方式调用UpsampleNearestExact2dGrad算子。
aclnn接口	test_aclnn_upsample_nearest_exact2d_grad	通过aclnnUpsampleNearestExact2dBackward接口方式调用UpsampleNearestExact2dGrad算子。