embedding_dense_grad支持Ascend950-ops-nn-AtomGit

已关闭

embedding_dense_grad支持Ascend950 #814

cpy_123456创建于 2月5日关闭于 2月9日

2月5日创建

Thanks for sending an requirement! Please fill in the following template to help quickly solve your problem.

embedding_dense_grad支持Ascend950（开源迁移）
算子功能：实现Embedding的反向计算，将相同索引indices对应grad的一行累加到out上。
关联pr:https://gitcode.com/cann/canndev/pull/80091

turing

embedding_dense_grad支持Ascend950

embedding_dense_grad支持Ascend950
输入输出设计

参数名	输入/输出/属性	描述	数据类型	数据格式
grad	计算输入	数据的原始梯度，Device侧的aclTensor，支持维度2-8维，除尾轴外合轴后shape与indices合轴后shape相同；支持非连续的Tensor。	BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT	ND
indices	计算输入	grad输入对应的索引值，Device侧的aclTensor，取值范围为[0, numWeights)，支持维度1-8维，支持非连续的Tensor。	FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL	ND
numWeights	计算输入	输出tensor的首轴大小（uint64_t）。	UINT64	-
paddingIdx	计算输入	将输出tensor中第paddingIdx行填充成0；若paddingIdx为负数则不进行处理（uint64_t）。	UINT64	-
scaleGradByFreq	计算输入	是否根据单词出现频率对梯度进行缩放。true：按词频缩放；false：不处理。	Bool	-
out	计算输出	梯度求和的结果输出，Device侧的aclTensor，维度为2维，首轴大小为numWeights，尾轴大小与grad尾轴相同，仅支持ND格式。	BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT	ND