ExtendConv2D

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：实现 2D 卷积功能。

• 计算公式：

  • 假定输入（x）的 shape 是 $(N,C_{\text{in}},H,W)$ ，（filter）的 shape 是 $(C_{\text{out}},C_{\text{in}},K_h,K_w)$，输出（y）的 shape 是 $(N,C_{\text{out}},H_{\text{out}},W_{\text{out}})$

  • 输出表示为：

  $$\begin{gathered} \text{out}(N_i,C_{{\text{out}}_j})=\text{bias}(C_{{\text{out}}_j})+\sum _{k=0}^{C_{\text{in}}-1}\text{filter}(C_{{\text{out}}_j},k)\star \text{x}(N_i,k) \\ \text{y0}(N_i,C_{{\text{out}}_j})=\text{out}(N_i,C_{{\text{out}}_j})\times \text{scale0}(C_{{\text{out}}_j}) \\ \text{y1}(N_i,C_{{\text{out}}_j})=\text{out}(N_i,C_{{\text{out}}_j})\times \text{scale1}(C_{{\text{out}}_j}) \end{gathered}$$

  如果启用relu，那么：

  $$\begin{gathered} \text{y0}=\text{relu}(\text{y0}) \\ \text{y1}=\text{relu}(\text{y1}) \end{gathered}$$

  其中，$\star$ 表示卷积计算，支持空洞卷积、分组卷积。$N$ 代表 batch size，$C$ 代表通道数，$H$ 和 $W$ 分别代表高和宽，相应输出维度的计算公式如下：

  $$\begin{gathered} H_{\text{out}}=(H+\text{pad\_top}+\text{pad\_bottom}-(\text{dilation\_h}\times (K_h-1)+1))/\text{stride\_h}+1 \\ {W}_{\text{out}}=(W+\text{pad\_left}+\text{pad\_right}-(\text{dilation\_w}\times (K_w-1)+1))/\text{stride\_w}+1 \end{gathered}$$

参数说明

参数名	输入 / 输出 / 属性	描述	数据类型	数据格式
x	输入	公式中的输入张量 x。	HIFLOAT8、INT8、FLOAT8_E4M3FN	NCHW、NHWC
filter	输入	公式中的卷积权重张量 filter。	HIFLOAT8、INT8、FLOAT8_E4M3FN	NCHW、HWCN
bias	可选输入	卷积偏置张量 bias。	FLOAT、INT32	ND
offset_w	可选输入	量化偏移张量 offset_w（未使用）。	INT8	-
scale0	可选输入	输出0的量化参数 scale0。	INT64，UINT64	ND
relu_weight0	可选输入	输出0对应的relu斜率参数relu_weight0。	FLOAT	ND
clip_value0	可选输入	输出0对应的截断值 clip_value0（未使用）。	FLOAT16、HIFLOAT8、INT8、FLOAT8_E4M3FN、BFLOAT16	ND
scale1	可选输入	输出1的量化参数 scale1。	INT64，UINT64	ND
relu_weight1	可选输入	输出1对应的relu斜率参数relu_weight1。	FLOAT	ND
clip_value1	可选输入	输出1对应的截断值 clip_value1（未使用）。	FLOAT16、HIFLOAT8、INT8、FLOAT8_E4M3FN、BFLOAT16	ND
y0	输出	公式中的输出张量 y0。	FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16、HIFLOAT8、INT8、FLOAT8_E4M3FN	NCHW、NHWC
y1	输出	公式中的输出张量 y1。	FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16、HIFLOAT8、INT8、FLOAT8_E4M3FN	NCHW、NHWC
strides	属性	卷积扫描步长，stride_h, stride_w ∈ [1,63]。	INT32	-
pads	可选属性	对输入的填充，pad_h, pad_w ∈ [0,255]。	INT32	-
dilations	可选属性	卷积核中元素的间隔，dilation_h, dilation_w ∈ [1,255]。	INT32	-
groups	可选属性	从输入通道到输出通道的块链接个数，必须满足 groups × filter 的 in_channels 维度 = x 的 in_channels 维度，以及filter的out_channels必须是groups的倍数。支持范围 [1, 65535]。	INT32	-
data_format	可选属性	输入数据格式，支持 "NCHW"、"NHWC"。	STRING	-
offset_x	可选属性	量化算法中的偏移 offset_x。	INT32	-
round_mode	可选属性	舍入模式，如果输出的数据类型是 hifloat8，round_mode 可以设置为 'round'。否则可以设置为 'rint'。	STRING	-
pad_mode	可选属性	填充模式，支持 "SPECIFIC"、"SAME"、"VALID"、"SAME_UPPER", "SAME_LOWER"。	STRING	-
enable_hf32	可选属性	是否启用 HF32 计算，支持 true、false（未使用）。	BOOL	-
enable_relu0	可选属性	是否为第0个输出启用 relu，支持 true、false。	BOOL	-
enable_relu1	可选属性	是否为第1个输出启用 relu，支持 true、false。	BOOL	-
dual_output	可选属性	是否使用双输出，支持 true、false。	BOOL	-
dtype0	可选属性	表示输出 y0 的数据类型。支持的列表包括 [-1(默认)，0(FLOAT)，1(FLOAT16)，2(INT8)，27(BFOAT16)， 34(HIFLOAT8), 36(FLOAT8_E4M3FN)]。	BOOL	-
dtype1	可选属性	表示输出 y1 的数据类型。支持的列表包括 [-1(默认)，0(FLOAT)，1(FLOAT16)，2(INT8)，27(BFOAT16)， 34(HIFLOAT8), 36(FLOAT8_E4M3FN)]	BOOL	-

约束说明

• Ascend 950PR/Ascend 950DT ：

  • x 的数据类型必须与 filter 一致。N 维度大小应该大于等于 0。H、W 维度大小应该大于等于 0（等于 0 的场景仅在输出 y 的 H、W 维度也等于 0 时支持）。C 维度大小应该大于等于 0（等于 0 的场景仅在输出 y 的任意维度也等于 0 时支持）。
  • 对于 filter 输入，H、W 的大小应该在 [1, 511] 的范围内。N 维度大小应该大于等于 0（等于 0 的场景仅在 bias、output 的 N 维度也等于 0 时支持），C 维度大小的支持情况与输入 x 的 C 维度一致。
  • bias和scale维度大小应该与filter的N维度大小一致。

  张量	x	filter	bias	scale0/1	clip_value0/1	y0/1
  数据类型	INT8	INT8	INT32	INT64/UINT64	INT8	FLOAT16/INT8
  	HIFLOAT8	HIFLOAT8	FLOAT	INT64/UINT64	HIFLOAT8	FLOAT/FLOAT16/BFLOAT16/HIFLOAT8
  	FLOAT8_E4M3FN	FLOAT8_E4M3FN	FLOAT	INT64/UINT64	FLOAT8_E4M3FN	FLOAT/FLOAT16/BFLOAT16/FLOAT8_E4M3FN
  数据格式	NCHW	NCHW	ND	ND	ND	NCHW
  	NHWC	HWCN	ND	ND	ND	NHWC

• x、filter、bias、scale0/1、relu_weight0/1、clip_value0/1、y 中每一组 tensor 的每一维大小都应不大于 1000000。

• groups ∈ [1, 65535]。

• 如果任何参数超出上述范围，算子的正确性无法保证。

• 由于硬件资源限制，算子在部分参数取值组合场景下会执行失败，请根据日志信息提示分析并排查问题。若无法解决，请单击 Link 获取技术支持。

调用说明

调用方式	调用样例	说明
aclnn调用	test_aclnn_extend_conv2d	通过 aclnnQuantConvolution 接口方式调用 extend_conv2d 算子。