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aclnnPrelu

【免费下载链接】ops-nn本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库，实现网络在NPU上加速计算。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-nn

产品支持情况

功能说明

• 算子功能：计算输入张量的 PReLU 值。当输入元素大于 0 时输出该元素本身；当输入元素小于等于 0 时输出该元素与weight的乘积。

• 计算公式：

  $$ y_i = \begin{cases} x_i, & x_i > 0 \ x_i \times weight, & x_i \le 0 \end{cases} $$

其中weight可以为标量，也可以为通道维权重。输入self维度大于 1 时，通道维为第 1 维；输入self维度不大于 1 时，通道数按 1 处理。

函数原型

每个算子分为两段式接口，必须先调用“aclnnPreluGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnPrelu”接口执行计算。

aclnnStatus aclnnPreluGetWorkspaceSize( const aclTensor *self, const aclTensor *weight, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)

aclnnStatus aclnnPrelu( void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, aclrtStream stream)

aclnnPreluGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  参数名	输入/输出	描述	使用说明	数据类型	数据格式	维度(shape)	非连续Tensor
  self	输入	待进行 Prelu 计算的输入张量，公式中的 x。	支持空Tensor。 shape需要与out一致。	FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16	ND	0-8	√
  weight	输入	Prelu 负半轴权重。	支持空Tensor。 元素个数为1或者元素个数与self输入的channels一致。self.shape为1维及以下时，channels = 1；self.shape大于1维时，channels = self.shape[1]。	FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16	ND	0-8	√
  out	输出	Prelu 计算后的输出张量，公式中的 y。	数据类型、shape需要与self一致。	FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16	ND	0-8	√
  workspaceSize	输出	返回需要在Device侧申请的workspace大小。	-	-	-	-	-
  executor	输出	返回op执行器，包含了算子计算流程。	-	-	-	-	-

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见aclnn返回码。 第一段接口会完成入参校验，出现以下场景时报错：

  返回码	错误码	描述
  ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR	161001	传入的self、weight或out是空指针。
  ACLNN_ERR_PARAM_INVALID	161002	self、weight或out的数据类型和数据格式不在支持的范围之内。
  		self、weight和out的数据类型不一致。
  		self和out shape不一致。
  		weight元素个数既不是1，也不等于self的通道数。

aclnnPrelu

• 参数说明：

  参数名	输入/输出	描述
  workspace	输入	在Device侧申请的workspace内存地址。
  workspaceSize	输入	在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnPreluGetWorkspaceSize获取。
  executor	输入	op执行器，包含了算子计算流程。
  stream	输入	指定执行任务的Stream。

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见aclnn返回码。

约束说明

• self、weight、out的数据类型需要一致。
• out的shape必须与self完全一致。
• weight的元素个数必须为1或与self的通道数一致。

调用示例

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考编译与运行样例。

#include <iostream> #include <vector> #include "acl/acl.h" #include "aclnnop/aclnn_prelu.h" #define CHECK_RET(cond, return_expr) \ do { \ if (!(cond)) { \ return_expr; \ } \ } while (0) #define LOG_PRINT(message, ...) \ do { \ printf(message, ##__VA_ARGS__); \ } while (0) int64_t GetShapeSize(const std::vector<int64_t>& shape) { int64_t shapeSize = 1; for (auto i : shape) { shapeSize *= i; } return shapeSize; } int Init(int32_t deviceId, aclrtStream* stream) { auto ret = aclInit(nullptr); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclInit failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); ret = aclrtSetDevice(deviceId); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetDevice failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); ret = aclrtCreateStream(stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); return 0; } template <typename T> int CreateAclTensor(const std::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_t>& shape, void** deviceAddr, aclDataType dataType, aclTensor** tensor) { auto size = GetShapeSize(shape) * sizeof(T); auto ret = aclrtMalloc(deviceAddr, size, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMalloc failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); ret = aclrtMemcpy(*deviceAddr, size, hostData.data(), size, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMemcpy failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); std::vector<int64_t> strides(shape.size(), 1); for (int64_t i = shape.size() - 2; i >= 0; i--) { strides[i] = shape[i + 1] * strides[i + 1]; } *tensor = aclCreateTensor(shape.data(), shape.size(), dataType, strides.data(), 0, aclFormat::ACL_FORMAT_ND, shape.data(), shape.size(), *deviceAddr); return 0; } int main() { int32_t deviceId = 0; aclrtStream stream; auto ret = Init(deviceId, &stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("Init acl failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); std::vector<int64_t> selfShape = {2, 4}; std::vector<int64_t> weightShape = {1}; std::vector<int64_t> outShape = {2, 4}; void* selfDeviceAddr = nullptr; void* weightDeviceAddr = nullptr; void* outDeviceAddr = nullptr; aclTensor* self = nullptr; aclTensor* weight = nullptr; aclTensor* out = nullptr; std::vector<float> selfHostData = {-2, 1, 2, -3, -4.7, 5.3, -6.9, 7}; std::vector<float> weightHostData = {3}; std::vector<float> outHostData = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0}; ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); ret = CreateAclTensor(weightHostData, weightShape, &weightDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &weight); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &out); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); uint64_t workspaceSize = 0; aclOpExecutor* executor; ret = aclnnPreluGetWorkspaceSize(self, weight, out, &workspaceSize, &executor); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnPreluGetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); void* workspaceAddr = nullptr; if (workspaceSize > 0) { ret = aclrtMalloc(&workspaceAddr, workspaceSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("allocate workspace failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); } ret = aclnnPrelu(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnPrelu failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); ret = aclrtSynchronizeStream(stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSynchronizeStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); auto size = GetShapeSize(outShape); std::vector<float> resultData(size, 0); ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), outDeviceAddr, size * sizeof(resultData[0]), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy resultData from device to host failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); aclDestroyTensor(self); aclDestroyTensor(weight); aclDestroyTensor(out); aclrtFree(outDeviceAddr); aclrtFree(weightDeviceAddr); aclrtFree(selfDeviceAddr); if (workspaceSize > 0) { aclrtFree(workspaceAddr); } aclrtDestroyStream(stream); aclrtResetDevice(deviceId); aclFinalize(); return 0; }

【免费下载链接】ops-nn本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库，实现网络在NPU上加速计算。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-nn