HardShrink

产品支持情况

产品	是否支持
Ascend 950PR/Ascend 950DT	√

功能说明

• 算子功能：完成 HardShrink 激活函数计算，将输入张量中绝对值小于等于阈值 lambd 的元素置零，大于阈值的元素保持不变。对标 PyTorch torch.nn.functional.hardshrink。

• 计算公式：

$$\text{HardShrink}(x)=\{\begin{array}{ll}x,& \text{if }x>\lambda \\ x,& \text{if }x<-\lambda \\ 0,& \text{otherwise}\end{array}$$

其中，x 为输入张量 self 中的元素，$\lambda$ 为阈值参数 lambd，默认值为 0.5。

目录结构

hard_shrink/
├── op_host/                        # Host 侧代码
│   ├── CMakeLists.txt              # Host 侧构建配置
│   ├── hard_shrink_def.cpp         # 算子定义
│   ├── hard_shrink_infershape.cpp  # 形状推导
│   └── hard_shrink_tiling.cpp      # Tiling 实现
├── op_kernel/                      # Kernel 侧代码
│   ├── hard_shrink_apt.cpp         # Kernel 入口
│   ├── hard_shrink.h               # Kernel 类定义
│   ├── hard_shrink_tiling_data.h   # TilingData 结构体
│   └── hard_shrink_tiling_key.h    # TilingKey 定义
├── docs/                           # 接口文档
│   └── aclnnHardShrink.md          # aclnnHardShrink 接口文档
├── examples/                       # 调用示例
│   └── arch35/                     # Ascend 950 架构示例
│       ├── test_aclnn_hard_shrink.cpp       # aclnn 两段式调用示例
│       ├── test_aclnn_hard_shrink_fp16.cpp  # FP16 数据类型验证
│       ├── test_aclnn_hard_shrink_bf16.cpp  # BF16 数据类型验证
│       └── test_aclnn_hard_shrink_large.cpp # 大 Tensor 多核切分验证
├── tests/                          # 测试代码
├── CMakeLists.txt                  # 构建配置
└── README.md                       # 说明文档

参数说明

参数名	输入/输出/属性	描述	数据类型	数据格式
self	输入	输入张量，对应公式中的 x。支持 0-8 维，支持空 Tensor。	FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16	ND
lambd	输入	阈值参数，对应公式中的 λ，float 类型标量，默认值 0.5。	FLOAT	-
out	输出	输出张量，与 self 同 shape 同 dtype。	FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16	ND

约束说明

• self 与 out 的数据类型必须一致，支持 FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。
• self 与 out 的 shape 必须一致，不涉及广播。
• self 支持 0-8 维。
• self 支持空 Tensor（0 元素），此时 out 也为空 Tensor，不执行计算。
• lambd 为 float 类型标量，取值无限制。

调用说明

调用方式	调用样例	说明
aclnn 调用	test_aclnn_hard_shrink	通过 aclnn 两段式接口调用，详见 aclnnHardShrink 接口文档。