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relu6 算子 dtype 分发机制修改为由def驱动，补全 InferShape/InferDataType 规范化实现。 Co-authored-by: zhangweiwei11<3104154550@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !8721 merge pr/relu6-normalization into master relu6 算子 dtype 分发机制修改为由def驱动，补全 InferShape/InferDataType 规范化实现。 Created-by: zhangweiwei11 Commit-by: zhangweiwei11 Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 relu6 算子存在两类规范化问题：dtype 分发机制与仓内标准模式不一致、InferShape/InferDataType 实现不完整。本 PR 仅针对这两方面进行整改，不涉及算法逻辑变更。 ## 关联的Issue https://gitcode.com/cann/ops-nn/issues/4811 ## 测试 - UT 编译验证：tests/ut/op_kernel/CMakeLists.txt 已配置 -DDTYPE_X=half + MULTI_KERNEL_TARGET，验证 DTYPE_X 宏方式编译通过 - UT 用例一致性：test_relu6.cpp 中 6 个测试用例（fp32_small、fp32_multi_loop、fp16_small、int32_small、bf16_small、fp16_multi_loop）同步移除 dataType 赋值，与 TilingData 结构体定义一致 - InferShape UT：test_relu6_infershape.cpp 覆盖 float16/float/int32/bf16 四种 dtype + scalar/empty shape 场景，验证 InferShape 正确性 - 参考算子对齐：改动后与 celu_v2（def 驱动 dtype + InferDataType）实现模式完全一致 ## 文档更新 无。本次改动不涉及 README.md 或其他文档更新。 ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [x ] 其他，请描述：规范化整改（dtype 分发机制对齐 + InferShape/InferDataType 补全） ## AI/Agent生成声明 <!-- [x] 表示选中 --> - [ x] AI辅助编写 See merge request: cann/ops-nn!8721 | 11 天前 | |
[CANNBOT]bnll, celu, relu6, apply_adadelta, apply_adamax, apply_proximal_gradient_descent, apply_rms_prop适配Ascend950 Ascendc实现 Co-authored-by: gcw_YBIAEfqJ<wangweidong15@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !5303 merge 0525 into master [CANNBOT]bnll, celu, relu6, apply_adadelta, apply_adamax, apply_proximal_gradient_descent, apply_rms_prop适配Ascend950 Ascendc实现 Created-by: gcw_YBIAEfqJ Commit-by: gcw_YBIAEfqJ 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。--> ┌──────────────────────────────┬────────┬─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 算子 │ 类型 │ 关键公式 │ ├──────────────────────────────┼────────┼─────────────────────────────────────────────────────────┤ │ BNLL │ 激活 │ $\ln(1+e^x)$ │ ├──────────────────────────────┼────────┼─────────────────────────────────────────────────────────┤ │ Celu │ 激活 │ 正区常数 $3\alpha_3$，负区 $\alpha_1(e^{x/\alpha_2}-1)$ │ ├──────────────────────────────┼────────┼─────────────────────────────────────────────────────────┤ │ Relu6 │ 激活 │ $\min(\max(x,0),6)$ │ ├──────────────────────────────┼────────┼─────────────────────────────────────────────────────────┤ │ ApplyAdadelta │ 优化器 │ 自适应学习率，$\sqrt{accum_update}/\sqrt{accum}$ 缩放 │ ├──────────────────────────────┼────────┼─────────────────────────────────────────────────────────┤ │ ApplyAdaMax │ 优化器 │ Adam 变体，$L_\infty$ 替代二阶矩 │ ├──────────────────────────────┼────────┼─────────────────────────────────────────────────────────┤ │ ApplyProximalGradientDescent │ 优化器 │ SGD + L1/L2 近端算子 │ ├──────────────────────────────┼────────┼─────────────────────────────────────────────────────────┤ │ ApplyRMSProp │ 优化器 │ 梯度平方滑动平均 + 动量 │ └──────────────────────────────┴────────┴─────────────────────────────────────────────────────────┘ ## 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。例如：关联Issue #000--> https://gitcode.com/cann/ops-nn/issues/2884 ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。--> OBP冒烟： 二级冒烟： ## 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。--> ## 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-nn!5303 | 3 个月前 | |
relu6 算子 dtype 分发机制修改为由def驱动，补全 InferShape/InferDataType 规范化实现。 Co-authored-by: zhangweiwei11<3104154550@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !8721 merge pr/relu6-normalization into master relu6 算子 dtype 分发机制修改为由def驱动，补全 InferShape/InferDataType 规范化实现。 Created-by: zhangweiwei11 Commit-by: zhangweiwei11 Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 relu6 算子存在两类规范化问题：dtype 分发机制与仓内标准模式不一致、InferShape/InferDataType 实现不完整。本 PR 仅针对这两方面进行整改，不涉及算法逻辑变更。 ## 关联的Issue https://gitcode.com/cann/ops-nn/issues/4811 ## 测试 - UT 编译验证：tests/ut/op_kernel/CMakeLists.txt 已配置 -DDTYPE_X=half + MULTI_KERNEL_TARGET，验证 DTYPE_X 宏方式编译通过 - UT 用例一致性：test_relu6.cpp 中 6 个测试用例（fp32_small、fp32_multi_loop、fp16_small、int32_small、bf16_small、fp16_multi_loop）同步移除 dataType 赋值，与 TilingData 结构体定义一致 - InferShape UT：test_relu6_infershape.cpp 覆盖 float16/float/int32/bf16 四种 dtype + scalar/empty shape 场景，验证 InferShape 正确性 - 参考算子对齐：改动后与 celu_v2（def 驱动 dtype + InferDataType）实现模式完全一致 ## 文档更新 无。本次改动不涉及 README.md 或其他文档更新。 ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [x ] 其他，请描述：规范化整改（dtype 分发机制对齐 + InferShape/InferDataType 补全） ## AI/Agent生成声明 <!-- [x] 表示选中 --> - [ x] AI辅助编写 See merge request: cann/ops-nn!8721 | 11 天前 |
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