PadV3

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：对输入tensor做填充。

• 示例：

  输入tensor([[0,1,2]])
  paddings([2,2])
  
  1.mode("REFLECT")
  输出为([[2,1,0,1,2,1,0]])
  
  2.mode("SYMMETRIC")
  输出为([[1,0,0,1,2,2,1]])
  
  3.mode("constant")
  输出为([[0,0,0,1,2,0,0]])
  
  4.mode("edge")
  输出为([[0,0,0,1,2,2,2]])
  

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	待进行扩充的原始tensor。	FLOAT、FLOAT16、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、UINT16、UINT32、UINT64、BOOL、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16、HIFLOAT8、FLOAT8_E5M2、FLOAT8_E4M3FN、FLOAT8_E8M0、FLOAT4_E2M1、FLOAT4_E1M2。	ND
paddings	输入	扩充的配置。	INT32、INT64	ND
constant_values	输入	constant模式下填充常量的值。	FLOAT、FLOAT16、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、UINT16、UINT32、UINT64、BOOL、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16、HIFLOAT8、FLOAT8_E5M2、FLOAT8_E4M3FN、FLOAT8_E8M0、FLOAT4_E2M1、FLOAT4_E1M2。	ND
mode	属性	填充模式，包括常量"constant"、边缘"edge"、反射"REFLECT"以及对称"SYMMETRIC"四种选项。	string	ND
paddings_contiguous	属性	用于控制paddings这个张量的存储是否是“连续的”。	bool	ND
y	输出	进行扩充后的tensor。	FLOAT、FLOAT16、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、UINT16、UINT32、UINT64、BOOL、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16、HIFLOAT8、FLOAT8_E5M2、FLOAT8_E4M3FN、FLOAT8_E8M0、FLOAT4_E2M1、FLOAT4_E1M2。	ND

• Atlas训练系列产品、Atlas推理系列产品、Atlas 200I/500 A2推理产品：数据类型不支持BFLOAT16、HIFLOAT8、FLOAT8_E5M2、FLOAT8_E4M3FN、FLOAT8_E8M0、FLOAT4_E2M1、FLOAT4_E1M2。

• Atlas A3系列产品、Atlas A2系列产品：数据类型不支持HIFLOAT8、FLOAT8_E5M2、FLOAT8_E4M3FN、FLOAT8_E8M0、FLOAT4_E2M1、FLOAT4_E1M2。

• paddings paddings的第0维表示对输入x第0维的扩充配置，以此类推。每一行表示对应维度上的填充数量（左/右、前/后、上/下等）。对于每一行[a, b]，a表示在该维度的开头填充的元素数，b表示在该维度的末尾填充的元素数(在paddings_contiguous为true的情况下)。

• mode constant模式下，填充常量值，常量值在输入constant_values中表示，当constant_values为空时表示填充0。 edge模式下，以输入x的边缘值进行填充。 REFLECT模式下，以镜像的方式填充，镜像时不会包括边界本身。 在SYMMETRIC模式下，以镜像的方式填充，镜像时会包含边界本身。

• paddings_contiguous

  若为true时，paddings按 行主序(row-major)排列。 例如[[2,2],[1,1]]表示：

    第0维：左边填2，右边填2。
    第1维：左边填1，右边填1。
  

  若为false时，paddings按 列主序(column-major)排列。 例如[[2,1],[2,1]]表示：

    第0维：左边填2，右边填2。
    第1维：左边填1，右边填1。
  

约束说明

在paddings_contiguous = true即行主序的情况下： paddings的形状需要为[rank, 2]，其中rank为输入x的维度数。 对于每一行paddings[i]，填充元素数不得超过其对应x[i]的元素数。即在REFLECT模式下，paddings[i][0]和paddings[i][1] <= x[i].length-1；在SYMMETRIC模式下，paddings[i][0]和paddings[i][1] <= x[i].length。

在paddings_contiguous = false即列主序的情况下，REFLECT模式和SYMMETRIC模式的paddings约束对应同理。

CONSTANT模式下，如果x的数据类型为HIFLOAT8、FLOAT8_E5M2、FLOAT8_E4M3FN、FLOAT8_E8M0、FLOAT4_E2M1、FLOAT4_E1M2，则paddings所有维度均要为非负数；如果x的数据类型为FLOAT4_E2M1、FLOAT4_E1M2，还需满足输入x的最后一维的paddings都要为偶数。

调用说明

调用方式	调用样例	说明
aclnn调用	test_aclnn_constant_pad_nd	通过aclnnConstantPadNd接口方式调用constant模式的pad_v3算子。
aclnn调用	test_aclnn_replication_pad_1d	通过aclnnReplicationPad1d的接口方式调用edge模式下的pad_v3算子，填充输入tensor的最后一维
aclnn调用	test_aclnn_replication_pad_2d	通过aclnnReplicationPad2d的接口方式调用edge模式下的pad_v3算子，填充输入tensor的最后两维
aclnn调用	test_aclnn_replication_pad_3d	通过aclnnReplicationPad3d的接口方式调用edge模式下的pad_v3算子，填充输入tensor的最后三维