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cann-robotcann-robotfix(instance_norm): 修复 ND 格式除零 UB 与 ReduceEmpty 小 N*C 对齐下溢
1fa8b058创建于 14 天前历史提交
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examples
fix(geir-test): 修复 geir 测试日志级别与描述不一致（INFO→ERROR） Co-authored-by: sun-yibo1<sunyibo1@hisilicon.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !9003 merge fix-geir-test-log-level-mismatch into master fix(geir-test): 修复 geir 测试日志级别与描述不一致（INFO→ERROR） Created-by: sun-yibo1 Commit-by: sun-yibo1 Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 修复 14 个算子 geir 测试文件中日志级别与描述不一致的问题：3 类失败消息被误标记为 INFO，而同文件内其他失败消息均正确标记为 ERROR，构成内部不一致。本次将这 3 类失败消息的日志级别从 INFO 改为 ERROR。 ### 改动原因 geir 测试文件统一使用 printf("%s - LEVEL - [XIR]: message") 格式输出日志。在以下 3 类失败分支中，消息内容明确表示失败，但日志级别却写成 INFO，与同文件内其他失败消息（如 Generate input data failed、Create ir session using build options failed、Session add ir compute graph failed、Output verification FAILED，均标记为 ERROR）不一致，会误导日志排查： - Initialize ge using ge global options failed - Run graph failed - Finalize ir graph session failed ### 改动方法 仅将上述 3 类失败消息的日志级别标签 - INFO - 改为 - ERROR -，不修改任何测试逻辑、消息文本或参数。 ### 涉及文件（每个 3 处，共 42 处，14 文件 +42 -42） - activation/log_softmax_v2 - activation/confusion_softmax_grad - index/broadcast_gradient_args - norm/add_layer_norm_quant - norm/add_rms_norm_dynamic_quant_v2 - norm/batch_norm - norm/group_norm_v2 - norm/instance_norm - norm/layer_norm - norm/layer_norm_v3 - norm/sync_batch_norm_backward_elemt - norm/sync_batch_norm_backward_reduce - norm/sync_batch_norm_gather_stats - norm/sync_bn_training_update ## 关联的Issue - #4973 ## 测试 - 仅日志级别字符串修改，无逻辑变更，不影响测试编译与运行结果。 - 通过 git diff 逐项核对：仅 - INFO - → - ERROR -，消息文本与参数不变。 ## 文档更新 无。 ## 类型标签 - [x] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： ## AI/Agent生成声明 - [x] AI辅助编写 See merge request: cann/ops-nn!9003
1 个月前
framework
TF plugin 迁移 Co-authored-by: sunchun<sunchun4@h-partners.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !7632 merge nn4 into master TF plugin 迁移 Created-by: sunchun Commit-by: sunchun Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 TF plugin 迁移 ## 关联的Issue https://gitcode.com/cann/ops-nn/issues/4196 ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。--> ## 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： ## AI/Agent生成声明 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] AI辅助编写 See merge request: cann/ops-nn!7632
2 个月前
op_graph
format cpp Co-authored-by: yang-di52<yangdi52@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !6784 merge issue_fix into master format cpp Created-by: yang-di52 Commit-by: yang-di52 Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 批量刷新cpp代码格式 ## 关联的Issue [#3791](https://gitcode.com/cann/ops-nn/issues/3791) ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。--> ## 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 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [x] 其他，请描述：代码格式化 ## AI/Agent生成声明 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] AI辅助编写 See merge request: cann/ops-nn!6784
2 个月前
op_host
fix(instance_norm): 修复 ND 格式除零 UB 与 ReduceEmpty 小 N*C 对齐下溢 Co-authored-by: HelloWord-LuXin<luxin67@h-partners.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !9740 merge fix-instancenorm-divzero-nd into master fix(instance_norm): 修复 ND 格式除零 UB 与 ReduceEmpty 小 N*C 对齐下溢 Created-by: HelloWord-LuXin Commit-by: HelloWord-LuXin Merged-by: cann-robot Description: 本 PR 包含 InstanceNorm（arch35）两个独立缺陷的修复。 ## 问题一：ND 格式 GetShapeAttrsInfo 除零 UB（issue #5010） ### 现象 ND 格式下 x 的第 0 维（N）或第 1 维（C）为 0 时，Host Tiling 进程整数除零（C++ 未定义行为），表现为 SIGFPE 宿主机崩溃而非干净报错。 ### 根因 ND 分支中 a1/a0 从 shape 维度赋值后，在零值校验之前就被用作除数： cpp a1 = xStorageShape.GetDim(DIM_0); a0 = xStorageShape.GetDim(DIM_1); r = xStorageShape.GetShapeSize() / a1 / a0; // 第138行：除法 ... if (a1 <= 0) return ge::GRAPH_FAILED; // 第144行：校验晚于除法 if (a0 <= 0) return ge::GRAPH_FAILED; // 第151行：校验晚于除法 上游的 CheckShapeAllNotNegative 仅检查 GetDim(i) < 0，不排除 0 值（有意放行 0 以支持空 tensor），因此 a1=0/a0=0 可到达除法。空 shape 专用处理器 InstanceNormReduceEmptyTiling 也无法拦截——其 IsCapable 在 GetShapeAttrsInfo 之后调用，UB 已发生。 其余格式分支（NCHW/NCDHW/NHWC/NDHWC）的 r 均由乘法计算，不受影响。 ### 修复 在 ND 分支的除法之前加入 a1 <= 0 || a0 <= 0 前置校验（OP_CHECK_IF），命中则记录原因并返回 GRAPH_FAILED。各格式分支共享的后置零值校验保持不变（它们对无除法的分支仍有效）。合法空 tensor（reduction 轴为 0、N>0、C>0）不受影响。 ## 问题二：ReduceEmpty tiling 对齐下溢（小 N*C 垃圾值） ### 现象 r=0（合法空 tensor）且 N\*C 小于 32B 对齐粒度（fp32 mean < 8，fp16/bf16 mean < 16）时，mean/variance 输出**垃圾值**而非 NaN。实测输出字节与 tiling data 内容完全一致（从未初始化的 UB 拷出），且输出非确定——同一用例时而 NaN 时而垃圾值，"碰巧对"比"稳定错"更具隐蔽性。典型触发：[1,7,0,0] fp32、[1,8,0,0] fp16 mean。 ### 根因链条 InstanceNormReduceEmptyTiling::DoOpTiling（头核，尾核对称）： cpp perCorePerLoopElements = FloorAlign(min(perLoopMaxIndicesElements, perCoreElements), ubBlockSize / elemSize); // ① N*C < 粒度时下溢为 0 perCoreLoops = CeilDiv(perCoreElements, perCorePerLoopElements); // ② CeilDiv(x,0) 静默返回 x 1. FloorAlign(x, align) = x / align * align，当 x < align 时返回 0 2. CeilDiv(x, y) 定义 y == 0 时返回 x 而非报错，错误静默传播 3. kernel 侧（instance_norm_reduce_empty.h）以 perCorePerLoopElements=0 执行：InitBuffer(0 字节)、Duplicate(local, NaN, 0)（实际未写入）、末次 DataCopyPad 从 0 字节 local tensor 拷出 N\*C\*elemSize 字节 → 未初始化内存写入 mean/variance ### 修复 FloorAlign 结果下溢为 0 时回退为**单次全量拷贝**（DataCopyPad 本就支持字节级 blockLen，无需 32B 对齐），头核/尾核两处对称处理；对齐路径行为完全不变： cpp int64_t perCoreAligned = FloorAlign(min(perLoopMaxIndicesElements, perCoreElements), ubBlockSize / elemSize); // perCoreElements 小于对齐粒度时 FloorAlign 下溢为 0，回退为单次全量拷贝 perCorePerLoopElements = (perCoreAligned == 0) ? perCoreElements : perCoreAligned; 下溢分支健全性： - **下溢必为单核**：blockNum_ ≥ 2 ⟺ totalLength*elemSize > 32K ⟹ totalLength > 8192 ⟹ perCoreElements ≥ 4097 ≫ 对齐粒度(≤16)，即 FloorAlign==0 仅在 blockNum_=1 时出现，头核/尾核两处对称兜底已完全覆盖 - **回退值必在 UB 内**：下溢时 min(perLoopMax, perCore) < align ≪ perLoopMax，故回退值 perCoreElements ≤ perLoopMax，InitBuffer 尺寸安全 ## UT 补充 test_instance_norm_tiling.cpp 此前对 reduce_empty 场景**零覆盖**（缺陷未被发现的原因），补充 6 例：fp32/fp16 mean × 下溢回退（N\*C=1/7/8）/ 对齐单拷贝（N\*C=8/16）/ 对齐多循环尾loop（N\*C=9），锁定 tiling 切分行为防回归。另有 ND N=0/C=0 两例锁定问题一的干净拒绝。 > 注：kernel UT（tikicpulib CPU 仿真）无法覆盖 ReduceEmpty 分支——仿真器不支持该路径 Duplicate 广播所需的 pset 谓词寄存器指令（dav_3510），故实机行为通过 TTK kernel 直调验证。 ## 验证 - **除零**：950PR 实机 TTK kernel 直调复现 SIGFPE 崩溃；替换修复库后变为干净报错（"The N-dimension and C-dimension of input x must be positive numbers when the format of x is ND, where N is the 0th dim and C is the 1st dim"），恢复原库崩溃复现，因果闭环；5 种格式 N=0/C=0 全覆盖（唯 ND 崩溃，其余干净拒绝） - **下溢**：950PR 实机（TTK kernel 直调 + built-in libophost_nn.so 替换）：小 N\*C 边界 6 例 6/6 PASS（mean/variance 全 NaN），大 shape reduce_empty（含多核 [433,90,0,...] blockNum=5、[221,90,150,0] blockNum=3）、各模板最小 shape（ar/ara 通路 10 例）、r=0 常规、正常对照均无回归 - **UT 红绿验证**：撤掉下溢修复后恰 3 个下溢用例失败、对齐用例不受影响；加修复后 26/26 全部通过 - **本地定向 CI**（ascend950 + ascend910b）：pre-commit、pkg、ophost、opgraph 全部 PASS ## 关联 issue Fixes #5010 See merge request: cann/ops-nn!9740
14 天前
op_kernel
将norm,quant目录下 MicroAPI 命名空间统一替换为 Reg Co-authored-by: m0_71149169<1907825139@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !9291 merge norm-quant-microapi-to-reg into master 将norm,quant目录下 MicroAPI 命名空间统一替换为 Reg Created-by: m0_71149169 Commit-by: m0_71149169 Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 MicroAPI → Reg 命名空间迁移: norm,quant CANN 头文件 kernel_macros.h 中存在命名空间别名 namespace MicroAPI = Reg;，MicroAPI 只是 Reg 的别名。为统一命名规范，将 nn 仓所有算子 kernel 代码中的 MicroAPI 替换为 Reg，并通过对比替换前后 binary .o 文件 MD5 验证替换无影响。 覆盖范围 - nn 主仓目录：norm,quant ## 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--> 关联Issue [#5098](https://gitcode.com/cann/ops-nn/issues/5098) ## 测试 验证方法 严格按四步流程，逐算子验证： 1. Step 1：编译原始代码，保存 baseline binary .o 文件 MD5 2. Step 2：执行 MicroAPI → Reg 替换 3. Step 3：编译替换后代码，保存 after binary .o 文件 MD5 4. Step 4：对比 A_before.md5 与 B_after.md5 平台：ascend950，编译参数：--soc=ascend950 --ops=<op> -j16 验证替换前后 binary 产物 MD5 完全一致。 ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： norm,quant目录下MicroAPI → Reg 命名空间迁移 See merge request: cann/ops-nn!9291
27 天前
tests
fix(instance_norm): 修复 ND 格式除零 UB 与 ReduceEmpty 小 N*C 对齐下溢 Co-authored-by: HelloWord-LuXin<luxin67@h-partners.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !9740 merge fix-instancenorm-divzero-nd into master fix(instance_norm): 修复 ND 格式除零 UB 与 ReduceEmpty 小 N*C 对齐下溢 Created-by: HelloWord-LuXin Commit-by: HelloWord-LuXin Merged-by: cann-robot Description: 本 PR 包含 InstanceNorm（arch35）两个独立缺陷的修复。 ## 问题一：ND 格式 GetShapeAttrsInfo 除零 UB（issue #5010） ### 现象 ND 格式下 x 的第 0 维（N）或第 1 维（C）为 0 时，Host Tiling 进程整数除零（C++ 未定义行为），表现为 SIGFPE 宿主机崩溃而非干净报错。 ### 根因 ND 分支中 a1/a0 从 shape 维度赋值后，在零值校验之前就被用作除数： cpp a1 = xStorageShape.GetDim(DIM_0); a0 = xStorageShape.GetDim(DIM_1); r = xStorageShape.GetShapeSize() / a1 / a0; // 第138行：除法 ... if (a1 <= 0) return ge::GRAPH_FAILED; // 第144行：校验晚于除法 if (a0 <= 0) return ge::GRAPH_FAILED; // 第151行：校验晚于除法 上游的 CheckShapeAllNotNegative 仅检查 GetDim(i) < 0，不排除 0 值（有意放行 0 以支持空 tensor），因此 a1=0/a0=0 可到达除法。空 shape 专用处理器 InstanceNormReduceEmptyTiling 也无法拦截——其 IsCapable 在 GetShapeAttrsInfo 之后调用，UB 已发生。 其余格式分支（NCHW/NCDHW/NHWC/NDHWC）的 r 均由乘法计算，不受影响。 ### 修复 在 ND 分支的除法之前加入 a1 <= 0 || a0 <= 0 前置校验（OP_CHECK_IF），命中则记录原因并返回 GRAPH_FAILED。各格式分支共享的后置零值校验保持不变（它们对无除法的分支仍有效）。合法空 tensor（reduction 轴为 0、N>0、C>0）不受影响。 ## 问题二：ReduceEmpty tiling 对齐下溢（小 N*C 垃圾值） ### 现象 r=0（合法空 tensor）且 N\*C 小于 32B 对齐粒度（fp32 mean < 8，fp16/bf16 mean < 16）时，mean/variance 输出**垃圾值**而非 NaN。实测输出字节与 tiling data 内容完全一致（从未初始化的 UB 拷出），且输出非确定——同一用例时而 NaN 时而垃圾值，"碰巧对"比"稳定错"更具隐蔽性。典型触发：[1,7,0,0] fp32、[1,8,0,0] fp16 mean。 ### 根因链条 InstanceNormReduceEmptyTiling::DoOpTiling（头核，尾核对称）： cpp perCorePerLoopElements = FloorAlign(min(perLoopMaxIndicesElements, perCoreElements), ubBlockSize / elemSize); // ① N*C < 粒度时下溢为 0 perCoreLoops = CeilDiv(perCoreElements, perCorePerLoopElements); // ② CeilDiv(x,0) 静默返回 x 1. FloorAlign(x, align) = x / align * align，当 x < align 时返回 0 2. CeilDiv(x, y) 定义 y == 0 时返回 x 而非报错，错误静默传播 3. kernel 侧（instance_norm_reduce_empty.h）以 perCorePerLoopElements=0 执行：InitBuffer(0 字节)、Duplicate(local, NaN, 0)（实际未写入）、末次 DataCopyPad 从 0 字节 local tensor 拷出 N\*C\*elemSize 字节 → 未初始化内存写入 mean/variance ### 修复 FloorAlign 结果下溢为 0 时回退为**单次全量拷贝**（DataCopyPad 本就支持字节级 blockLen，无需 32B 对齐），头核/尾核两处对称处理；对齐路径行为完全不变： cpp int64_t perCoreAligned = FloorAlign(min(perLoopMaxIndicesElements, perCoreElements), ubBlockSize / elemSize); // perCoreElements 小于对齐粒度时 FloorAlign 下溢为 0，回退为单次全量拷贝 perCorePerLoopElements = (perCoreAligned == 0) ? perCoreElements : perCoreAligned; 下溢分支健全性： - **下溢必为单核**：blockNum_ ≥ 2 ⟺ totalLength*elemSize > 32K ⟹ totalLength > 8192 ⟹ perCoreElements ≥ 4097 ≫ 对齐粒度(≤16)，即 FloorAlign==0 仅在 blockNum_=1 时出现，头核/尾核两处对称兜底已完全覆盖 - **回退值必在 UB 内**：下溢时 min(perLoopMax, perCore) < align ≪ perLoopMax，故回退值 perCoreElements ≤ perLoopMax，InitBuffer 尺寸安全 ## UT 补充 test_instance_norm_tiling.cpp 此前对 reduce_empty 场景**零覆盖**（缺陷未被发现的原因），补充 6 例：fp32/fp16 mean × 下溢回退（N\*C=1/7/8）/ 对齐单拷贝（N\*C=8/16）/ 对齐多循环尾loop（N\*C=9），锁定 tiling 切分行为防回归。另有 ND N=0/C=0 两例锁定问题一的干净拒绝。 > 注：kernel UT（tikicpulib CPU 仿真）无法覆盖 ReduceEmpty 分支——仿真器不支持该路径 Duplicate 广播所需的 pset 谓词寄存器指令（dav_3510），故实机行为通过 TTK kernel 直调验证。 ## 验证 - **除零**：950PR 实机 TTK kernel 直调复现 SIGFPE 崩溃；替换修复库后变为干净报错（"The N-dimension and C-dimension of input x must be positive numbers when the format of x is ND, where N is the 0th dim and C is the 1st dim"），恢复原库崩溃复现，因果闭环；5 种格式 N=0/C=0 全覆盖（唯 ND 崩溃，其余干净拒绝） - **下溢**：950PR 实机（TTK kernel 直调 + built-in libophost_nn.so 替换）：小 N\*C 边界 6 例 6/6 PASS（mean/variance 全 NaN），大 shape reduce_empty（含多核 [433,90,0,...] blockNum=5、[221,90,150,0] blockNum=3）、各模板最小 shape（ar/ara 通路 10 例）、r=0 常规、正常对照均无回归 - **UT 红绿验证**：撤掉下溢修复后恰 3 个下溢用例失败、对齐用例不受影响；加修复后 26/26 全部通过 - **本地定向 CI**（ascend950 + ascend910b）：pre-commit、pkg、ophost、opgraph 全部 PASS ## 关联 issue Fixes #5010 See merge request: cann/ops-nn!9740
14 天前
CMakeLists.txt
添加InstanceNorm的实现 Co-authored-by: duchaune<duchuang7@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !1496 merge dev_InstanceNorm into master 添加InstanceNorm的实现 Created-by: lazyduck008 Commit-by: duchaune Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 InstanceNorm Ascend950开发，具体包括： 1、算子原型定义、信息库注册和infershape功能； 2、tiling策略和kernel实现，包括AR全载模板、AR welford模板、ARA全载模板和ARA welford模板； 3、针对Ascend 950平台的编译配置与二进制生成规则； 4、新增geir的examples，新增tiling ut、kernel ut和infershape ut； 5、新增READEME文档和op_list文档更新。 ## 关联的Issue 关联Issue [#1128](https://gitcode.com/cann/ops-nn/issues/1128) ## 测试 本地泛化精度和性能测试通过。 ## 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。--> 1、新增InstanceNorm的README.md文件； 2、更新docs/zh/op_list.md，在相应位置加上InstanceNorm算子描述。 ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [x] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-nn!1496
6 个月前
README.md
docs目录基本概念md中文名改为英文名 Co-authored-by: chenjiao<chenjiao31@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !7857 merge master into master docs目录基本概念md中文名改为英文名 Created-by: gitcode-chenjiao Commit-by: gitcode-chenjiao;chenjiao 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。--> docs目录基本概念md文件名改为英文： 避免link中的中文字符引发的跳转异常，例如两段式接口.md变成%E4%B8%A4%E6%AE%B5%E5%BC%8F%E6%8E%A5%E5%8F%A3.md，不易于维护，可能导致其他平台跳转有问题。 ## 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--> [#4260](https://gitcode.com/cann/ops-nn/issues/4260) ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。--> ok ## 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。--> docs/zh/context所有md和对应的link ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [x ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： ## AI/Agent生成声明 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] AI辅助编写 See merge request: cann/ops-nn!7857
2 个月前
README

InstanceNorm

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：用于执行Instance Normalization（实例归一化）操作。与BatchNorm相比，InstanceNorm在每个样本的实例上进行归一化，而不是在整个批次上进行归一化，这使得该函数更适合处理图像等数据。

  • 计算公式：

    y=x−E(x)Var(x)+ε∗γ+βy = {{x-E(x)}\over\sqrt {Var(x) + ε}} * γ + β

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
  • 支持空Tensor，仅支持reduce轴输入为0，不支持N轴和C轴输入为0。
  • 表示进行InstanceNorm计算的输入数据，对应公式中的`x`。
  • 实际数据格式由参数data_format决定。
  • NCHW/NHWC：shape支持4D。
  • NCDHW/NDHWC：shape支持5D。
  • ND：shape支持2~8D，其中第2维固定为C轴。
 FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16 NCHW/NHWC/NCDHW/NDHWC/ND
gamma 输入
  • 不支持空Tensor。
  • 一个1D张量，表示进行InstanceNorm计算的缩放因子（权重），对应公式中的`γ`。
  • 数据类型默认与x一致；若不一致，则显示设为FLOAT32。
  • shape与输入x的C轴保持一致。
 FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16 ND
beta 输入
  • 不支持空Tensor。
  • 一个1D张量，表示进行InstanceNorm计算的偏置，对应公式中的`β`。
  • 数据类型、shape与输入gamma保持一致。
 FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16 ND
data_format 可选属性
  • 指定输入x的数据格式。
  • 默认值为NDHWC。
  • 参数data_format仅支持"NCHW"、"NHWC"、"NCDHW"、"NDHWC"、"ND"。
 STRING -
epsilon 可选属性
  • 表示添加到方差中的值，以避免出现除以零的情况。对应公式中的`ε`。
  • 默认值为1e-6。
 FLOAT32 -
y 输出
  • 支持空Tensor。
  • 表示InstanceNorm的输出结果，对应公式中的`y`。
  • shape、数据类型和数据格式与输入x的保持一致。
 FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16 NCHW/NHWC/NCDHW/NDHWC/ND
mean 输出
  • 不支持空Tensor。
  • 表示InstanceNorm的均值，对应公式中的`E(x)`。
  • 数据类型与gamma保持一致。
  • shape与输入x满足broadcast关系（shape维度数与输入x一致，非规约轴shape大小与输入x保持一致，规约轴shape大小为1）。
 FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16 ND
variance 输出
  • 不支持空Tensor。
  • 表示InstanceNorm的方差，对应公式中的`Var(x)`。
  • 数据类型、shape与输入mean保持一致。
 FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16 ND

约束说明

无

调用说明

调用方式 调用样例 说明
图模式调用 test_geir_instance_norm 通过算子IR构图方式调用InstanceNorm算子。