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cann-robotcann-robotmath仓的doc tools 工具检测的低错问题
dd97d7cb创建于 4月29日历史提交

aclnnReflectionPad3d

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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

  • 接口功能：3D反射填充。

  • 示例：

    输入tensor([[[[[0,1],
              [2,3]],
              [[4,5],
              [6,7]]]]])
padding([1,1,1,1,1,1])
输出为
([[[[[7,6,7,6],
[5,4,5,4],
[7,6,7,6],
[5,4,5,4]],
[[3,2,3,2],
[1,0,1,0],
[3,2,3,2],
[1,0,1,0]],
[[7,6,7,6],
[5,4,5,4],
[7,6,7,6],
[5,4,5,4]],
[[3,2,3,2],
[1,0,1,0],
[3,2,3,2],
[1,0,1,0]]]]])

函数原型

每个算子分为两段式接口，必须先调用“aclnnReflectionPad3dGetWorkspaceSize”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“aclnnReflectionPad3d”接口执行计算。

aclnnStatus aclnnReflectionPad3dGetWorkspaceSize(
    const aclTensor   *self, 
    const aclIntArray *padding, 
    aclTensor         *out, 
    uint64_t          *workspaceSize, 
    aclOpExecutor    **executor)

aclnnStatus aclnnReflectionPad3d(
    void          *workspace, 
    uint64_t       workspaceSize, 
    aclOpExecutor *executor, 
    aclrtStream    stream)

aclnnReflectionPad3dGetWorkspaceSize

  • 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Tensor
    self（aclTensor*） 输入 待填充的原输入数据。 维度支持四维或五维，在最后三维做pad。 BOOL、INT8、UINT8、INT16、UINT16、FLOAT16、BFLOAT16、INT32、UINT32、FLOAT32、INT64、UINT64、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、HIFLOAT8、FLOAT8_E5M2、FLOAT8_E4M3FN、FLOAT8_E8M0 ND 4-5 √
    padding（aclIntArray*） 输入 输入中需要填充的大小。 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 ND - √
    out（aclTensor*） 输出 填充后的输出结果。 维度与self一致，out倒数第三维度的数值等于self倒数第三维度的数值加padding后两个值，out倒数第二维度的数值等于self倒数第二维度的数值加padding中间两个值，out最后一维度的数值等于self最后一维度的数值加padding前两个值。 BOOL、INT8、UINT8、INT16、UINT16、FLOAT16、BFLOAT16、INT32、UINT32、FLOAT32、INT64、UINT64、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、HIFLOAT8、FLOAT8_E5M2、FLOAT8_E4M3FN、FLOAT8_E8M0 ND 4-5 √
    workspaceSize（uint64_t*） 输出 返回需要在Device侧申请的workspace大小。 - - - - -
    executor（aclOpExecutor**） 输出 返回op执行器，包含了算子计算流程。 - - - - -
    • 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：数据类型不支持 UINT16、UINT32、UINT64、HIFLOAT8、FLOAT8_E5M2、FLOAT8_E4M3FN、FLOAT8_E8M0。
    • Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品：数据类型不支持 BFLOAT16、UINT16、UINT32、UINT64、COMPLEX64、COMPLEX128、HIFLOAT8、FLOAT8_E5M2、FLOAT8_E4M3FN、FLOAT8_E8M0。

  • 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_NULLPTR 161001 Tensor为空指针。
    ACLNN_ERR_PARAM_INVALID 161002 self、padding和out的数据类型或数据格式不在支持的范围之内。
    self、padding和out的输入shape在支持范围之外。
    五维self为空tensor且存在非batch size维度的大小为0。
    四维self不支持为空tensor。
    padding的数值大于等于self对应维度的值。
    out后三维度的值不等于self后三维度的值加对应padding。
    out的shape与实际输出shape不匹配。

aclnnReflectionPad3d

  • 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aclnnReflectionPad3dGetWorkspaceSize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：

    • aclnnReflectionPad3d默认确定性实现。

  • 如果计算量过大可能会导致算子执行超时（aicore error类型报错，errorStr为:timeout or trap error），场景为最后2轴合轴小于16，前面的轴合轴超大。

  • 五维self为空tensor且存在非batch size维度的大小为0。四维self不支持为空tensor。

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_reflection_pad3d.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::vector<int64_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::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_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::vector<int64_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::vector<int64_t> selfShape = {1, 1, 2, 2, 2};
    std::vector<int64_t> outShape = {1, 1, 4, 4, 4};
    void* selfDeviceAddr = nullptr;
    void* outDeviceAddr = nullptr;
    aclTensor* self = nullptr;
    aclIntArray* padding = nullptr;
    aclTensor* out = nullptr;

    std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
    std::vector<int64_t> paddingData = {1, 1, 1, 1, 1, 1};
    std::vector<float> outHostData(GetShapeSize(outShape), 0);

    // 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out aclTensor
    ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &out);
    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aclnnReflectionPad3d第一段接口
    ret = aclnnReflectionPad3dGetWorkspaceSize(self, padding, out, &workspaceSize, &executor);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnReflectionPad3dGetWorkspaceSize 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aclnnReflectionPad3d第二段接口
    ret = aclnnReflectionPad3d(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnReflectionPad3d 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(outShape);
    std::vector<float> resultData(size, 0);
    ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), outDeviceAddr, 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和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改
    aclDestroyTensor(self);
    aclDestroyIntArray(padding);
    aclDestroyTensor(out);

    // 7. 释放device资源，需要根据具体API的接口定义修改
    aclrtFree(selfDeviceAddr);
    aclrtFree(outDeviceAddr);
    if (workspaceSize > 0) {
      aclrtFree(workspaceAddr);
    }
    aclrtDestroyStream(stream);
    aclrtResetDevice(deviceId);
    aclFinalize();
    return 0;
}