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cann-robot新增DropoutV3Grad算子以及对应Aclnn接口aclnn_drop_out_v3_grad

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docs	新增DropoutV3Grad算子以及对应Aclnn接口aclnn_drop_out_v3_grad Co-authored-by: huairuchen<chenhuairu@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !4034 merge dropoutv3grad into master 新增DropoutV3Grad算子以及对应Aclnn接口aclnn_drop_out_v3_grad Created-by: huairuchen Commit-by: huairuchen Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> 新增DropoutV3Grad算子以及对应Aclnn接口aclnn_drop_out_v3_grad。使上层PTA调用可以在特定芯片下调用此aclnn接口，进而调用此算子。使上层PTA调用精度可以达到预定目标。 ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/2382 ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> 进行了静态检查二级冒烟构建触发 UT测试泛化ST测试千余条充分验证其功能性。 ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> 新增aclnn接口文档与算子readme文档 ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!4034	14 天前
examples	新增DropoutV3Grad算子以及对应Aclnn接口aclnn_drop_out_v3_grad Co-authored-by: huairuchen<chenhuairu@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !4034 merge dropoutv3grad into master 新增DropoutV3Grad算子以及对应Aclnn接口aclnn_drop_out_v3_grad Created-by: huairuchen Commit-by: huairuchen Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> 新增DropoutV3Grad算子以及对应Aclnn接口aclnn_drop_out_v3_grad。使上层PTA调用可以在特定芯片下调用此aclnn接口，进而调用此算子。使上层PTA调用精度可以达到预定目标。 ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/2382 ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> 进行了静态检查二级冒烟构建触发 UT测试泛化ST测试千余条充分验证其功能性。 ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> 新增aclnn接口文档与算子readme文档 ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!4034	14 天前
op_api	新增DropoutV3Grad算子以及对应Aclnn接口aclnn_drop_out_v3_grad Co-authored-by: huairuchen<chenhuairu@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !4034 merge dropoutv3grad into master 新增DropoutV3Grad算子以及对应Aclnn接口aclnn_drop_out_v3_grad Created-by: huairuchen Commit-by: huairuchen Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> 新增DropoutV3Grad算子以及对应Aclnn接口aclnn_drop_out_v3_grad。使上层PTA调用可以在特定芯片下调用此aclnn接口，进而调用此算子。使上层PTA调用精度可以达到预定目标。 ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/2382 ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> 进行了静态检查二级冒烟构建触发 UT测试泛化ST测试千余条充分验证其功能性。 ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> 新增aclnn接口文档与算子readme文档 ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!4034	14 天前
op_host	新增DropoutV3Grad算子以及对应Aclnn接口aclnn_drop_out_v3_grad Co-authored-by: huairuchen<chenhuairu@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !4034 merge dropoutv3grad into master 新增DropoutV3Grad算子以及对应Aclnn接口aclnn_drop_out_v3_grad Created-by: huairuchen Commit-by: huairuchen Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> 新增DropoutV3Grad算子以及对应Aclnn接口aclnn_drop_out_v3_grad。使上层PTA调用可以在特定芯片下调用此aclnn接口，进而调用此算子。使上层PTA调用精度可以达到预定目标。 ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/2382 ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> 进行了静态检查二级冒烟构建触发 UT测试泛化ST测试千余条充分验证其功能性。 ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> 新增aclnn接口文档与算子readme文档 ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!4034	14 天前
op_kernel	新增DropoutV3Grad算子以及对应Aclnn接口aclnn_drop_out_v3_grad Co-authored-by: huairuchen<chenhuairu@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !4034 merge dropoutv3grad into master 新增DropoutV3Grad算子以及对应Aclnn接口aclnn_drop_out_v3_grad Created-by: huairuchen Commit-by: huairuchen Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> 新增DropoutV3Grad算子以及对应Aclnn接口aclnn_drop_out_v3_grad。使上层PTA调用可以在特定芯片下调用此aclnn接口，进而调用此算子。使上层PTA调用精度可以达到预定目标。 ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/2382 ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> 进行了静态检查二级冒烟构建触发 UT测试泛化ST测试千余条充分验证其功能性。 ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> 新增aclnn接口文档与算子readme文档 ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!4034	14 天前
tests	新增DropoutV3Grad算子以及对应Aclnn接口aclnn_drop_out_v3_grad Co-authored-by: huairuchen<chenhuairu@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !4034 merge dropoutv3grad into master 新增DropoutV3Grad算子以及对应Aclnn接口aclnn_drop_out_v3_grad Created-by: huairuchen Commit-by: huairuchen Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> 新增DropoutV3Grad算子以及对应Aclnn接口aclnn_drop_out_v3_grad。使上层PTA调用可以在特定芯片下调用此aclnn接口，进而调用此算子。使上层PTA调用精度可以达到预定目标。 ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/2382 ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> 进行了静态检查二级冒烟构建触发 UT测试泛化ST测试千余条充分验证其功能性。 ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> 新增aclnn接口文档与算子readme文档 ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!4034	14 天前
CMakeLists.txt	新增DropoutV3Grad算子以及对应Aclnn接口aclnn_drop_out_v3_grad Co-authored-by: huairuchen<chenhuairu@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !4034 merge dropoutv3grad into master 新增DropoutV3Grad算子以及对应Aclnn接口aclnn_drop_out_v3_grad Created-by: huairuchen Commit-by: huairuchen Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> 新增DropoutV3Grad算子以及对应Aclnn接口aclnn_drop_out_v3_grad。使上层PTA调用可以在特定芯片下调用此aclnn接口，进而调用此算子。使上层PTA调用精度可以达到预定目标。 ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/2382 ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> 进行了静态检查二级冒烟构建触发 UT测试泛化ST测试千余条充分验证其功能性。 ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> 新增aclnn接口文档与算子readme文档 ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!4034	14 天前
README.md	新增DropoutV3Grad算子以及对应Aclnn接口aclnn_drop_out_v3_grad Co-authored-by: huairuchen<chenhuairu@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !4034 merge dropoutv3grad into master 新增DropoutV3Grad算子以及对应Aclnn接口aclnn_drop_out_v3_grad Created-by: huairuchen Commit-by: huairuchen Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> 新增DropoutV3Grad算子以及对应Aclnn接口aclnn_drop_out_v3_grad。使上层PTA调用可以在特定芯片下调用此aclnn接口，进而调用此算子。使上层PTA调用精度可以达到预定目标。 ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/2382 ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> 进行了静态检查二级冒烟构建触发 UT测试泛化ST测试千余条充分验证其功能性。 ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> 新增aclnn接口文档与算子readme文档 ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!4034	14 天前

DropOutV3Grad

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：反向专用Dropout算子，训练过程中，根据mask中对应bit位的值，将输入gradY中的元素按照scale放大或者置零。
计算公式：
$gradX_i = gradY_i * mask_i * scale$

参数说明

参数名	输入/输出/属性	描述	数据类型	数据格式
grad_y	输入	公式中的输入gradY_i，反向梯度输入，shape支持0-8维。	FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16	ND
mask	输入	公式中的输入mask_i，对应gradY第i个元素的掩码位，取值为0（丢弃）或1（保留）。bit类型并使用UINT8类型存储，shape需要为(align(grad_y的元素个数,128)/8)。	UINT8	ND
scale	输入	公式中的输入scale，用于计算输出数据缩放比例的缩放因子。不做范围校验，按gradYmaskscale直接计算；正常业务下scale来自前向1/(1-p)，即为0或大于等于1。	FLOAT	ND
grad_x	输出	公式中的gradX_i，反向梯度输出，数据类型需要是grad_y可转换的数据类型，shape需要与grad_y一致。	FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16	ND

约束说明

scale不做范围校验，任意值均按gradY $×\times$ mask $×\times$ scale直接计算；正常业务下scale来自前向1/(1-p)，即为0或大于等于1。
mask的数据类型为UINT8，其shape必须满足条件：
$mask_shape=align(num(grad_y),128)8\text{mask\_shape} = \frac{\text{align}(\text{num}(grad\_y), 128)}{8}$
数据维度支持0-8维。

调用说明

调用方式	调用样例	说明
aclnn调用	test_aclnn_drop_out_v3_grad	通过aclnnDropoutV3Grad接口方式调用DropOutV3Grad算子。