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e9c68f97创建于 6月12日历史提交

aclnnMaxPool2dWithMask

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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： 对于输入信号的输入通道，提供2维最大池化（max pooling）操作，输出池化后的值out和索引indices（采用mask语义计算得出，指在池化过程中记录最大值所在位置的掩码信息）。

  • 计算公式：

    • output tensor中每个元素的计算公式：

      out(Nj,Cj,h,w)=max⁡m∈[0,kH−1],n∈[0,kW−1]input(Ni,Cj,stride[0]×h+m,stride[1]×w+n)out(N_j, C_j, h, w) = \max\limits_{{m\in[0,k_{H}-1],n\in[0,k_{W}-1]}}input(N_i,C_j,stride[0]\times h + m, stride[1]\times w + n)

    • out tensor的shape推导公式：

      [N,C,Hout,Wout]=[N,C,⌊Hin+2×padding[0]−dilation[0]×(kernelSize[0]−1)−1stride[0]⌋+1,⌊Win+2×padding[1]−dilation[1]×(kernelSize[1]−1)−1stride[1]⌋+1][N, C, H_{out}, W_{out}]=[N,C,\lfloor{\frac{H_{in}+2 \times {padding[0] - dilation[0] \times(kernelSize[0] - 1) - 1}}{stride[0]}}\rfloor + 1,\lfloor{\frac{W_{in}+2 \times {padding[1] - dilation[1] \times(kernelSize[1] - 1) - 1}}{stride[1]}}\rfloor + 1]

    • indices tensor的shape推导公式：

      [N,C,Hindices,Windices]=[N,C,kh×kw,(⌈Hout×Wout16⌉+1)×2×16][N, C, H_{indices}, W_{indices}]=[N,C,k_h \times k_w, (\lceil{\frac{H_{out} \times W_{out}}{16}}\rceil+1) \times 2 \times 16]

函数原型

每个算子分为两段式接口，必须先调用“aclnnMaxPool2dWithMaskGetWorkspaceSize”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“aclnnMaxPool2dWithMask”接口执行计算。

aclnnStatus aclnnMaxPool2dWithMaskGetWorkspaceSize(
  const aclTensor   *self,
  const aclIntArray *kernelSize, 
  const aclIntArray *stride,
  const aclIntArray *padding,
  const aclIntArray *dilation,
  bool               ceilMode,
  aclTensor         *out,
  aclTensor         *indices,
  uint64_t          *workspaceSize,
  aclOpExecutor     **executor)

aclnnStatus aclnnMaxPool2dWithMask(
  void          *workspace,
  uint64_t       workspaceSize,
  aclOpExecutor *executor,
  aclrtStream    stream)

aclnnMaxPool2dWithMaskGetWorkspaceSize

  • 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 输入 待计算张量。 - BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT NCHW、ND 3-4 √
    kernelSize 输入 最大池化的窗口大小。 长度为1或2，且数组元素必须都大于0。 INT64 - - -
    stride 输入 窗口移动的步长。 stride的长度为0时，stride的数值等于kernelSize的值。 INT64 - - -
    padding 输入 每一条边补充的层数，补充的位置填写“负无穷”。 数组长度必须为1或2，且数组元素必须都大于等于0或者小于等于kernelSize/2。 INT64 - - -
    dilation 输入 控制窗口中元素的步幅。 值仅支持1。 INT64 - - -
    ceilMode 输入 计算输出形状时取整的方法。 为True时表示计算输出形状时用向上取整的方法，为False时则表示向下取整。 BOOL - - -
    out 输出 输出的tensor，池化后的结果。 shape由上述公式推导出。 BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT NCHW、ND 3-4 √
    indices 输出 最大值的索引位置组成的Tensor（采用mask语义）。 shape由上述公式推导出，为自定义mask值。 INT8。 NCHW、ND 3-4 -
    workspaceSize 输出 返回需要在Device侧申请的workspace大小。 - - - - -
    executor 输出 返回op执行器，包含了算子计算流程。 - - - - -

    • Atlas 推理系列产品：数据类型支持FLOAT。

    • Atlas 训练系列产品：不支持BFLOAT16数据类型。

  • 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：

    返回码 错误码 描述
    ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR 161001 传入的self、out、kernelSize、stride、padding、dilation是空指针。
    ACLNN_ERR_PARAM_INVALID 161002 self的数据类型不在上述参数说明支持的范围内。
    self的数据格式不在上述参数说明支持的范围内。
    self的shape不是3维或者4维。
    self和out的数据类型、数据格式不一致。
    self的shape在C、H、W的某个轴为0。
    通过公式推导出的输出out的shape的某个轴小于0。
    通过公式推导出的输出out的shape与实际out的shape不一致。
    通过公式推导出的输出indices的shape与实际indices的shape不一致。
    kernelSize的长度不等于1或者2。
    kernelSize中的数值中存在小于等于0的数值。
    stride的长度不等于0、1或2。
    stride的数值中存在小于等于0的值。
    padding的长度不等于1或2
    padding的数值中存在小于0或者大于kernelSize/2的值。
    dilation的长度不等于1或2。
    dilation的数值不等于1。

aclnnMaxPool2dWithMask

  • 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aclnnMaxPool2dWithMaskGetWorkspaceSize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：

    • aclnnMaxPool2dWithMask默认确定性实现。

  • 输入数据暂不支持NaN、-Inf。

  • Atlas 训练系列产品：当输入数据是FLOAT类型时，会转换为FLOAT16类型进行计算，存在一定程度的精度损失。

  • Atlas 推理系列产品：当ceilMode=True时，暂不支持如下stride场景：

sh>=(Hin+padding_size)/(Hout−1)s_h >= (H_{in} + padding\_size) / (H_{out} - 1)

sw>=(Win+padding_size)/(Wout−1)s_w >= (W_{in} + padding\_size) / (W_{out} - 1)

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 <cstdio>
#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_max_pool2d_with_indices.h"

#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 shapeSize = 1;
  for (auto i : shape) {
    shapeSize *= i;
  }
  return shapeSize;
}

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_NCHW,
                            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 == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("Init acl failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 2. 构造输入与输出，需要根据API的接口自定义构造
  std::vector<int64_t> selfShape = {1, 1, 4, 3};
  std::vector<int64_t> outShape = {1, 1, 2, 1};
  std::vector<int64_t> indicesShape = {1, 1, 4, 64};
  std::vector<int64_t> kernelSizeData = {2, 2};
  std::vector<int64_t> strideData = {2, 2};
  std::vector<int64_t> paddingData = {0, 0};
  std::vector<int64_t> dilationData = {1, 1};
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  void* indicesDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  aclTensor* indices = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = {0.0850, -0.5147, -0.0212, -0.5654, -0.3222, 0.5847, 1.7510, 0.9954, 0.1842, 0.8392, 0.4835, 0.9213};
  std::vector<float> outHostData = {0, 0};
  std::vector<int8_t> indicesHostData(256, 0);

  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建out aclTensor
  ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &out);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建indices aclTensor
  ret = CreateAclTensor(indicesHostData, indicesShape, &indicesDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT8, &indices);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  // 创建输入数组
  aclIntArray* kernelSize = aclCreateIntArray(kernelSizeData.data(), 2);
  aclIntArray* stride = aclCreateIntArray(strideData.data(), 2);
  aclIntArray* padding = aclCreateIntArray(paddingData.data(), 2);
  aclIntArray* dilation = aclCreateIntArray(dilationData.data(), 2);
  const bool ceilMode = false;

  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;

  // aclnnMaxPool2dWithMask接口调用示例
  // 3. 调用CANN算子库API，需要修改为具体的API名称
  // 调用aclnnMaxPool2dWithMask第一段接口
  ret = aclnnMaxPool2dWithMaskGetWorkspaceSize(self, kernelSize, stride, padding, dilation, ceilMode, out, indices, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnMaxPool2dWithMaskGetWorkspaceSize 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aclnnMaxPool2dWithMask第二段接口
  ret = aclnnMaxPool2dWithMask(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnMaxPool2dWithMask 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(resultData[0]), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy out 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]);
  }

  size = GetShapeSize(indicesShape);
  std::vector<int8_t> indicesResultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(indicesResultData.data(), indicesResultData.size() * sizeof(indicesResultData[0]), indicesDeviceAddr,
                    size * sizeof(indicesResultData[0]), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy indices 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: %d\n", i, indicesResultData[i]);
  }

  // 6. 释放aclTensor和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyTensor(out);
  aclDestroyTensor(indices);

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