ExtendConv2D

产品支持情况

产品	是否支持
Ascend 950PR&950DT系列产品	√
Atlas A3系列产品	×
Atlas A2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：

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

  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（dilations > 1）、分组卷积（groups > 1）。$N$ 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、FLOAT16	NCHW、NHWC
filter	输入	公式中的卷积权重张量filter。	HIFLOAT8、INT8、FLOAT8_E4M3FN、FLOAT16	NCHW、HWCN
bias	可选输入	卷积偏置张量bias。	FLOAT、INT32、FLOAT16	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。调用方必须始终提供y1，仅当dual_output为true时y1写入有效结果。	FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16、HIFLOAT8、INT8、FLOAT8_E4M3FN	NCHW、NHWC
strides	属性	卷积扫描步长，包括stride_h, stride_w。	INT32	-
pads	可选属性	对输入的填充，包括pad_top, pad_bottom, pad_left, pad_right。	INT32	-
dilations	可选属性	卷积核中元素的间隔，包括dilation_h, dilation_w。	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，且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。支持范围 [-128, 127]。当`x`类型为`HIFLOAT8`或`FLOAT8_E4M3FN`时，仅支持配置为0。	INT32	-
round_mode	可选属性	表示输出的舍入模式。如果输出的数据类型是HIFLOAT8，此时该参数必须为'round'。默认为'rint'。	STRING	-
pad_mode	可选属性	表示pads自动填充的模式，支持"SPECIFIC"、"SAME"、"VALID"、"SAME_UPPER"、"SAME_LOWER"。	STRING	-
enable_hf32	可选属性	表示是否启用hf32计算，支持true、false。该参数暂不支持。	BOOL	-
enable_relu0	可选属性	表示是否为第0个输出启用relu计算，支持true、false。	BOOL	-
enable_relu1	可选属性	表示是否为第1个输出启用relu计算，支持true、false。	BOOL	-
dual_output	可选属性	表示是否使用双输出，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(BFLOAT16)，34(HIFLOAT8)，36(FLOAT8_E4M3FN)]。	INT32	-
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(BFLOAT16)，34(HIFLOAT8)，36(FLOAT8_E4M3FN)]。	INT32	-

约束说明

• Ascend 950PR&950DT系列产品：

  • x的数据类型必须与filter一致。
  • bias和scale维度大小应该与filter的N维度大小一致。
  • x、filter、bias、scale0/1、relu_weight0/1、clip_value0/1、y中每一组tensor的每一维大小都应该在[1, 1000000]范围内。
  • strides、dilations的值应该在[1, 1000000]范围内。
  • pads的值应该在[0, 1000000]范围内。
  • 支持的数据类型和Format组合如下表：

  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
  	FLOAT16	FLOAT16	FLOAT16	INT64/UINT64	FLOAT16/INT8	FLOAT16/INT8
  	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

• 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。