aclnnAcos/aclnnInplaceAcos

aclnn base接口

本节罗列了调用NN类算子时，可能会使用到的aclnn基础类接口，即aclnnInit和aclnnFinalize。

表1 aclnn base接口

接口名	接口定义	功能说明	参数说明	返回值
aclnnInit	*aclnnStatus aclnnInit(const char configPath)**	完成aclnn的初始化。在调用aclnn接口之前需要先调用aclnnInit接口进行初始化。（说明：支持使用 aclInit 完成初始化，aclnnInit相对于aclInit更轻量一些。）	configPath（输入）：aclnn的初始化配置，预留扩展参数，当前传入nullptr即可。	返回0表示成功，返回其它值表示失败。
aclnnFinalize	aclnnStatus aclnnFinalize()	aclnn模块的去初始化接口。	NA	返回0表示成功，返回其它值表示失败。

父主题： NN类算子接口

aclnnAbs

接口原型

每个算子有两段接口，必须先调用“aclnnXxxGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnXxx”接口执行计算。两段式接口如下：

第一段接口：aclnnstatus aclnnAbsGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
第二段接口：aclnnstatus aclnnAbs(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：对张量中每个元素取绝对值。
计算公式：

aclnnAbsGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnstatus aclnnAbsGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持）、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- out：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBL、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持）、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- workspaceSize：返回用户需要在Device侧申请的workspace大小。
- executor：返回op执行器，包含了算子计算流程。
返回值：

返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

:::note 说明第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
- 返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：传入的self或out是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：self的数据类型和数据格式不在支持的范围内。 :::

aclnnAbs

接口定义：

aclnnstatus aclnnAbs(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)
参数说明：
- workspace：在Device侧申请的workspace内存起址。
- workspaceSize：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnAbsGetWorkspaceSize获取。
- executor：op执行器，包含了算子计算流程。
- stream：指定执行任务的 AscendCL Stream流。
返回值：

返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

调用示例

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 cpp #include <iostream> #include <vector> #include "acl/acl.h" #include "aclnnop/aclnn_abs.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 shape_size = 1; for (auto i : shape) { shape_size *= i; } return shape_size; } void PrintOutResult(std::vector<int64_t> &shape, void** deviceAddr) { auto size = GetShapeSize(shape); std::vector<float> resultData(size, 0); auto ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), *deviceAddr, size * sizeof(float), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy result from device to host failed. ERROR: %d\n", ret); return); for (int64_t i = 0; i < size; i++) { LOG_PRINT("result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]); } } int Init(int32_t deviceId, aclrtContext* context, aclrtStream* stream) { // 固定写法，AscendCL初始化 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 = aclrtCreateContext(context, deviceId); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateContext failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); ret = aclrtSetCurrentContext(*context); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetCurrentContext 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); // 调用aclrtMalloc申请device侧内存 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); // 调用aclrtMemcpy将Host侧数据拷贝到device侧内存上 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); // 计算连续tensor的strides 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]; } // 调用aclCreateTensor接口创建aclTensor *tensor = aclCreateTensor(shape.data(), shape.size(), dataType, strides.data(), 0, aclFormat::ACL_FORMAT_ND, shape.data(), shape.size(), *deviceAddr); return 0; } int main() { // 1. （固定写法）device/context/stream初始化, 参考AscendCL对外接口列表 // 根据自己的实际device填写deviceId int32_t deviceId = 0; aclrtContext context; aclrtStream stream; auto ret = Init(deviceId, &context, &stream); CHECK_RET(ret == 0, LOG_PRINT("Init acl failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); // check根据自己的需要处理 // 2. 构造输入与输出，需要根据API的接口自定义构造 std::vector<int64_t> selfShape = {4, 2}; std::vector<int64_t> outShape = {4, 2}; void* selfDeviceAddr = nullptr; void* outDeviceAddr = nullptr; aclTensor* self = nullptr; aclTensor* out = nullptr; std::vector<float> selfHostData = {1, -1, -1,- 2, 2, -2, -3, 3}; std::vector<float> outHostData = {1, -1, -1,- 2, 2, -2, -3, 3}; ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &out); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); // 3. 调用CANN算子库API uint64_t workspaceSize = 0; aclOpExecutor* executor; // 调用aclnnAbs第一段接口 ret = aclnnAbsGetWorkspaceSize(self, out, &workspaceSize, &executor); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnAbsGetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); // 根据第一段接口计算出的workspaceSize申请device内存 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); } // 调用aclnnAbs第二段接口 ret = aclnnAbs(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnAbs failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); // 4. （固定写法）同步等待任务执行结束 ret = aclrtSynchronizeStream(stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSynchronizeStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); // 5. 获取输出的值，将device侧内存上的结果拷贝至Host侧，需要根据具体API的接口定义修改 PrintOutResult(outShape, &outDeviceAddr); // 6. 释放aclTensor和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改 aclDestroyTensor(self); aclDestroyTensor(out); return 0; }

父主题： NN类算子接口

aclnnAcos/aclnnInplaceAcos

接口原型

:::note 说明

aclnnAcos和aclnnInplaceAcos实现相同的功能，其使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。
- aclnnAcos：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
- aclnnInplaceAcos：无需新建输出张量对象，直接在输入张量的内存中存储计算结果。
每个算子分为两段接口，必须先调用“aclnnXxxGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnXxx”接口执行计算。 :::
aclnnAcos两段式接口如下：
- **第一段接口：**aclnnStatus aclnnAcosGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
- **第二段接口：**aclnnStatus aclnnAcos(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)
aclnnInplaceAcos两段式接口如下：
- **第一段接口：**aclnnStatus aclnnInplaceAcosGetWorkspaceSize(const aclTensor *selfRef, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
- **第二段接口：**aclnnStatus aclnnInplaceAcos(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：对输入张量每个元素取反余弦并输出。
计算公式：

aclnnAcosGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnAcosGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧的aclTensor，输入Tensor。数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL。当类型为INT8、INT16、UINT8、BOOL、INT32、INT64时，转为FLOAT32进行运算，输出FLOAT32类型。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，维度不大于8，且shape需要与out一致。
- out：Device侧的aclTensor，输出Tensor。数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，维度不大于8，且shape需要与self一致。
- workspaceSize：返回用户需要在Device侧申请的workspace大小。
- executor：返回op执行器，包含了算子计算流程。
返回值：

返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

:::note 说明第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
- 返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：传入的self或out是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - 参数self、out的数据类型不在支持的范围内。
  - self和out的shape不一致。
  - self或out非连续且维数大于8。 :::

aclnnAcos

接口定义：

aclnnStatus aclnnAcos(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)
参数说明：
- workspace：在Device侧申请的workspace内存起址。
- workspaceSize：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnAcosGetWorkspaceSize获取。
- executor：op执行器，包含了算子计算流程。
- stream：指定执行任务的AscendCL stream流。
返回值：

返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

aclnnInplaceAcosGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnInplaceAcosGetWorkspaceSize(const aclTensor *selfRef, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- selfRef：Device侧的aclTensor，输入Tensor。数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，维度不大于8。
- workspaceSize：返回用户需要在Device侧申请的workspace大小。
- executor：返回op执行器，包含了算子计算流程。
返回值：

返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

:::note 说明第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
- 返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：传入的selfRef是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - selfRef的数据类型不在支持的范围内。
  - selfRef的维数大于8。 :::

aclnnInplaceAcos

接口定义：

aclnnStatus aclnnInplaceAcos(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)
参数说明：
- workspace：在Device侧申请的workspace内存起址。
- workspaceSize：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnInplaceAcosGetWorkspaceSize获取。
- executor：op执行器，包含了算子计算流程。
- stream：指定执行任务的AscendCL stream流。
返回值：

返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

调用示例

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 cpp #include <iostream> #include <vector> #include "acl/acl.h" #include "aclnnop/aclnn_acos.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, aclrtContext* context, aclrtStream* stream) { // 固定写法，AscendCL初始化 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 = aclrtCreateContext(context, deviceId); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateContext failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); ret = aclrtSetCurrentContext(*context); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetCurrentContext 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); // 调用aclrtMalloc申请device侧内存 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); // 调用aclrtMemcpy将Host侧数据拷贝到device侧内存上 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); // 计算连续tensor的strides 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]; } // 调用aclCreateTensor接口创建aclTensor *tensor = aclCreateTensor(shape.data(), shape.size(), dataType, strides.data(), 0, aclFormat::ACL_FORMAT_ND, shape.data(), shape.size(), *deviceAddr); return 0; } int main() { // 1. （固定写法）device/context/stream初始化，参考AscendCL对外接口列表 // 根据自己的实际device填写deviceId int32_t deviceId = 0; aclrtContext context; aclrtStream stream; auto ret = Init(deviceId, &context, &stream); // check根据自己的需要处理 CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("Init acl failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); // 2. 构造输入与输出，需要根据API的接口自定义构造 std::vector<int64_t> selfShape = {4, 2}; std::vector<int64_t> outShape = {4, 2}; void* selfDeviceAddr = nullptr; void* outDeviceAddr = nullptr; aclTensor* self = nullptr; aclTensor* out = nullptr; std::vector<float> selfHostData = {0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7,0.8}; std::vector<float> outHostData = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0}; // 创建self aclTensor ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); // 创建out aclTensor ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &out); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); // 3. 调用CANN算子库API，需要修改为具体的API名称 uint64_t workspaceSize = 0; aclOpExecutor* executor; // 调用aclnnAcos第一段接口 ret = aclnnAcosGetWorkspaceSize(self, out, &workspaceSize, &executor); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnAcosGetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); // 根据第一段接口计算出的workspaceSize申请device内存 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); } // 调用aclnnAcos第二段接口 ret = aclnnAcos(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnAcos failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); uint64_t inplaceWorkspaceSize = 0; aclOpExecutor* inplaceExecutor; // 调用aclnnInplaceAcos第一段接口 ret = aclnnInplaceAcosGetWorkspaceSize(self, &inplaceWorkspaceSize, &inplaceExecutor); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceAcosGetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); // 根据第一段接口计算出的workspaceSize申请device内存 void* inplaceWorkspaceAddr = nullptr; if (inplaceWorkspaceSize > 0) { ret = aclrtMalloc(&inplaceWorkspaceAddr, inplaceWorkspaceSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("allocate workspace failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); } // 调用aclnnInplaceAcos第二段接口 ret = aclnnInplaceAcos(inplaceWorkspaceAddr, inplaceWorkspaceSize, inplaceExecutor, stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceAcos failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); // 4. （固定写法）同步等待任务执行结束 ret = aclrtSynchronizeStream(stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSynchronizeStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); // 5. 获取输出的值，将device侧内存上的结果拷贝至Host侧，需要根据具体API的接口定义修改 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 result from device to host failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); for (int64_t i = 0; i < size; i++) { LOG_PRINT("result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]); } // 6. 释放aclTensor，需要根据具体API的接口定义修改 aclDestroyTensor(self); aclDestroyTensor(out); return 0; }

父主题： NN类算子接口

aclnnAcosh

接口原型

**第一段接口：**aclnnStatus aclnnAcoshGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
**第二段接口：**aclnnStatus aclnnAcosh(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：对输入张量self中的每个元素进行反双曲余弦计算，并输出张量out。
计算公式：

aclnnAcoshGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnAcoshGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧的aclTensor，公式中的输入self，数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- out：Device侧的aclTensor，公式中的输出out，数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、 COMPLEX、COMPLEX128。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- workspaceSize：返回用户需要在Device侧申请的workspace大小。
- executor：返回op执行器，包含了算子计算流程。
返回值：

返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

:::note 说明第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
- 返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：传入的self或out是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - self或out的数据类型不在支持的范围之内。
  - self和out的shape不一致。
  - self数据类型无法转换为指定out的类型。 :::

aclnnAcosh

接口定义：

aclnnStatus aclnnAcosh(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)
参数说明：
- workspace：在Device侧申请的workspace内存起址。
- workspaceSize：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnAcoshGetWorkspaceSize获取。
- executor：op执行器，包含了算子计算流程。
- stream：指定执行任务的AscendCL stream流。
返回值：

返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

调用示例

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 cpp #include <iostream> #include <vector> #include "acl/acl.h" #include "aclnnop/aclnn_acosh.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, aclrtContext* context, aclrtStream* stream) { // 固定写法，AscendCL初始化 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 = aclrtCreateContext(context, deviceId); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateContext failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); ret = aclrtSetCurrentContext(*context); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetCurrentContext 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); // 调用aclrtMalloc申请device侧内存 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); // 调用aclrtMemcpy将Host侧数据拷贝到device侧内存上 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); // 计算连续tensor的strides 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]; } // 调用aclCreateTensor接口创建aclTensor *tensor = aclCreateTensor(shape.data(), shape.size(), dataType, strides.data(), 0, aclFormat::ACL_FORMAT_ND, shape.data(), shape.size(), *deviceAddr); return 0; } int main() { // 1. （固定写法）device/context/stream初始化，参考AscendCL对外接口列表 // 根据自己的实际device填写deviceId int32_t deviceId = 0; aclrtContext context; aclrtStream stream; auto ret = Init(deviceId, &context, &stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("Init acl failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); // 2. 构造输入与输出，需要根据API的接口自定义构造 std::vector<int64_t> selfShape = {4, 1}; std::vector<int64_t> outShape = {4, 1}; void* selfDeviceAddr = nullptr; void* outDeviceAddr = nullptr; aclTensor* self = nullptr; aclTensor* out = nullptr; std::vector<float> selfHostData = {1.3192, 1.9915, 1.9674, 1.7151}; std::vector<float> outHostData = {0, 0, 0, 0}; // 创建self aclTensor ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); // 创建out aclTensor ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &out); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); // 3. 调用CANN算子库API，需要修改为具体的API名称 uint64_t workspaceSize = 0; aclOpExecutor* executor; // 调用aclnnAcosh第一段接口 ret = aclnnAcoshGetWorkspaceSize(self, out, &workspaceSize, &executor); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnAcoshGetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); // 根据第一段接口计算出的workspaceSize申请device内存 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); } // 调用aclnnAcosh第二段接口 ret = aclnnAcosh(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnAcosh failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); // 4. （固定写法）同步等待任务执行结束 ret = aclrtSynchronizeStream(stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSynchronizeStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); // 5. 获取输出的值，将device侧内存上的结果拷贝至Host侧，需要根据具体API的接口定义修改 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 result from device to host failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); for (int64_t i = 0; i < size; i++) { LOG_PRINT("result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]); } // 6. 释放aclTensor，需要根据具体API的接口定义修改 aclDestroyTensor(self); aclDestroyTensor(out); // 7. 释放device资源，需要根据具体API的接口定义修改 aclrtFree(selfDeviceAddr); aclrtFree(outDeviceAddr); if (workspaceSize > 0) { aclrtFree(workspaceAddr); } aclrtDestroyStream(stream); aclrtDestroyContext(context); aclrtResetDevice(deviceId); aclFinalize(); return 0; }

父主题： NN类算子接口

aclnnAdaptiveAvgPool2d

接口原型

第一段接口：aclnnStatus aclnnAdaptiveAvgPool2dGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclIntArray *outputSize, const aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
第二段接口：aclnnStatus aclnnAdaptiveAvgPool2d(void *workspace, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

功能描述

算子功能： aclnnAvgPool2d的自适应操作算子，为2D平均池化。不同的是，本算子只需指定输出的大小，即可自动推导出kernel的大小与对应的步长。

aclnnAdaptiveAvgPool2dGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnAdaptiveAvgPool2dGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclIntArray *outputSize, const aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT，支持非连续Tensor，数据格式支持NCHW、CHW。
- outputSize：输出Tensor的Size，数据类型为INT数组，数组长度不能超过2。
- out：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT；shape由self和outputSize共同指定，数据格式支持NCHW、CHW。
- workspaceSize：返回用户需要在Device侧申请的workspace大小。
- executor：返回op执行器，包含了算子计算流程。
返回值：

返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

:::note 说明第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
- 返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：传入的self或out是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - 参数self的数据类型和数据格式不在支持的范围内。
  - 参数self和out数据类型不一致。
  - 参数outputsize非法。
  - 参数self的维度不等于3或4。 :::

aclnnAdaptiveAvgPool2d

接口定义：

aclnnStatus aclnnAdaptiveAvgPool2d(void *workspace, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)
参数说明：
- workspace：在Device侧申请的workspace内存起址。
- workspaceSize：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnAdaptiveAvgPool2dGetWorkspaceSize获取。
- executor：op执行器，包含了算子计算流程。
- stream：指定执行任务的AscendCL stream流。
返回值：

返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

调用示例

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 cpp #include <iostream> #include <vector> #include "acl/acl.h" #include "aclnnop/aclnn_adaptive_avg_pool2d.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 shape_size = 1; for (auto i : shape) { shape_size *= i; } return shape_size; } int Init(int32_t deviceId, aclrtContext* context, aclrtStream* stream) { // 固定写法，AscendCL初始化 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 = aclrtCreateContext(context, deviceId); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateContext failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); ret = aclrtSetCurrentContext(*context); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetCurrentContext 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); // 调用aclrtMalloc申请device侧内存 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); // 调用aclrtMemcpy将Host侧数据拷贝到device侧内存上 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); // 计算连续tensor的strides 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]; } // 调用aclCreateTensor接口创建aclTensor *tensor = aclCreateTensor(shape.data(), shape.size(), dataType, strides.data(), 0, aclFormat::ACL_FORMAT_NCHW, shape.data(), shape.size(), *deviceAddr); return 0; } int main() { // 1. （固定写法）device/context/stream初始化, 参考AscendCL对外接口列表 // 根据自己的实际device填写deviceId int32_t deviceId = 0; aclrtContext context; aclrtStream stream; auto ret = Init(deviceId, &context, &stream); // check根据自己的需要处理 CHECK_RET(ret == 0, LOG_PRINT("Init acl failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); // 2. 构造输入与输出，需要根据API的接口自定义构造 std::vector<int64_t> inputShape = {2, 2, 3, 3}; std::vector<int64_t> outShape = {2, 2, 2, 2}; std::vector<int64_t> outSize = {2, 2}; void* inputDeviceAddr = nullptr; void* outDeviceAddr = nullptr; aclTensor* input = nullptr; aclTensor* out = nullptr; aclIntArray* outputSize = aclCreateIntArray(outSize.data(), 2); std::vector<float> inputHostData = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36}; std::vector<float> outHostData = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0}; // 创建input aclTensor ret = CreateAclTensor(inputHostData, inputShape, &inputDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &input); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); // 创建out aclTensor ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &out); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); // 3.调用CANN算子库API，需要修改为具体的算子接口 uint64_t workspaceSize = 0; aclOpExecutor* executor; // 调用aclnnAdaptiveAvgPool2d第一段接口 ret = aclnnAdaptiveAvgPool2dGetWorkspaceSize(input, outputSize, out, &workspaceSize, &executor); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnAdaptiveAvgPool2dGetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); // 根据第一段接口计算出的workspaceSize申请device内存 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;); } // 调用aclnnAdaptiveAvgPool2d第二段接口 ret = aclnnAdaptiveAvgPool2d(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnAdaptiveAvgPool2d failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); // 4. （固定写法）同步等待任务执行结束 ret = aclrtSynchronizeStream(stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSynchronizeStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); // 5. 获取输出的值，将device侧内存上的结果拷贝至Host侧，需要根据具体API的接口定义修改 auto size = GetShapeSize(outShape); std::vector<float> resultData(size, 0); ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), outDeviceAddr, size * sizeof(float), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy result from device to host failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); for (int64_t i = 0; i < size; i++) { LOG_PRINT("result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]); } // 6. 释放aclTensor和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改 aclDestroyTensor(input); aclDestroyTensor(out); return 0; }

父主题： NN类算子接口

aclnnAdaptiveAvgPool2dBackward

接口原型

第一段接口：aclnnStatus aclnnAdaptiveAvgPool2dBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor *gradOutput, const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
第二段接口：aclnnStatus aclnnAdaptiveAvgPool2dBackward(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：aclnnAdaptiveAvgPool2d的反向传播。

aclnnAdaptiveAvgPool2dBackwardGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnAdaptiveAvgPool2dBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor *gradOutput, const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- gradOutput：正向运算结果，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT32数据类型，且数据类型与self一致。支持非连续的Tensor，数据格式支持NCHW、CHW，且数据格式需要与self一致。
- self：正向输入，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT32数据类型。支持非连续的Tensor，数据格式支持NCHW、CHW。
- out：输出张量，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT32数据类型，shape与self一致，数据格式支持NCHW、CHW，且数据格式与self一致。
- workspaceSize：返回用户需要在Device侧申请的workspace大小。
- executor：返回op执行器，包含了算子计算流程。
返回值：

返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

:::note 说明第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
- 返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：传入的gradOutput、self或out是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - gradOutput、self、out的数据类型和数据格式不在支持的范围内。
  - self和out数据类型不一致。
  - self和out的shape不一致。
  - gradOutput、self的维度不等于3或4。 :::

aclnnAdaptiveAvgPool2dBackward

接口定义：

aclnnStatus aclnnAdaptiveAvgPool2dBackward(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)
参数说明：
- workspace：在Device侧申请的workspace内存起址。
- workspaceSize：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnAdaptiveAvgPool2dBackwardGetWorkspaceSize获取。
- executor：op执行器，包含了算子计算流程。
- stream：指定执行任务的AscendCL stream流。
返回值：

返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

调用示例

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 cpp #include <iostream> #include <vector> #include "acl/acl.h" #include "aclnnop/aclnn_adaptive_avg_pool2d_backward.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, aclrtContext* context, aclrtStream* stream) { // 固定写法，AscendCL初始化 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 = aclrtCreateContext(context, deviceId); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateContext failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); ret = aclrtSetCurrentContext(*context); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetCurrentContext 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); // 调用aclrtMalloc申请device侧内存 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); // 调用aclrtMemcpy将Host侧数据拷贝到device侧内存上 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); // 计算连续tensor的strides 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]; } // 调用aclCreateTensor接口创建aclTensor *tensor = aclCreateTensor(shape.data(), shape.size(), dataType, strides.data(), 0, aclFormat::ACL_FORMAT_ND, shape.data(), shape.size(), *deviceAddr); return 0; } int main() { // 1. （固定写法）device/context/stream初始化, 参考AscendCL对外接口列表 // 根据自己的实际device填写deviceId int32_t deviceId = 0; aclrtContext context; aclrtStream stream; auto ret = Init(deviceId, &context, &stream); // check根据自己的需要处理 CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("Init acl failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); // 2. 构造输入与输出，需要根据API的接口自定义构造 std::vector<int64_t> gradOutputShape = {1, 1, 3, 2}; std::vector<int64_t> selfShape = {1, 1, 4, 2}; std::vector<int64_t> outShape = {1, 1, 4, 2}; void* gradOutputDeviceAddr = nullptr; void* selfDeviceAddr = nullptr; void* outDeviceAddr = nullptr; aclTensor* gradOutput = nullptr; aclTensor* self = nullptr; aclTensor* out = nullptr; std::vector<float> gradOutputHostData = {1, 2, 3, 4, 5, 6}; std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}; std::vector<float> outHostData(8, 0); // 创建gradOutput aclTensor ret = CreateAclTensor(gradOutputHostData, gradOutputShape, &gradOutputDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &gradOutput); // 创建self aclTensor ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); // 创建out aclTensor ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &out); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); // 3.调用CANN算子库API，需要修改为具体的算子接口 uint64_t workspaceSize = 0; aclOpExecutor* executor; // 调用aclnnAdaptiveAvgPool2dBackward第一段接口 ret = aclnnAdaptiveAvgPool2dBackwardGetWorkspaceSize(gradOutput, self, out, &workspaceSize, &executor); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnAdaptiveAvgPool2dBackwardGetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); // 根据第一段接口计算出的workspaceSize申请device内存 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); } // 调用aclnnAdaptiveAvgPool2dBackward二段接口 ret = aclnnAdaptiveAvgPool2dBackward(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnAdaptiveAvgPool2dBackward failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); // 4. （固定写法）同步等待任务执行结束 ret = aclrtSynchronizeStream(stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSynchronizeStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); // 5. 获取输出的值，将device侧内存上的结果拷贝至Host侧，需要根据具体API的接口定义修改 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 result from device to host failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); for (int64_t i = 0; i < size; i++) { LOG_PRINT("result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]); } // 6. 释放aclTensor和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改 aclDestroyTensor(gradOutput); aclDestroyTensor(self); aclDestroyTensor(out); return 0; }

父主题： NN类算子接口

在线提单

aclnn base接口​

aclnnAbs​

接口原型​

功能描述​

aclnnAbsGetWorkspaceSize​

aclnnAbs​

调用示例​

aclnnAcos/aclnnInplaceAcos​

接口原型​

功能描述​

aclnnAcosGetWorkspaceSize​

aclnnAcos​

aclnnInplaceAcosGetWorkspaceSize​

aclnnInplaceAcos​

调用示例​

aclnnAcosh​

接口原型​

功能描述​

aclnnAcoshGetWorkspaceSize​

aclnnAcosh​

调用示例​

aclnnAdaptiveAvgPool2d​

接口原型​

功能描述​

aclnnAdaptiveAvgPool2dGetWorkspaceSize​

aclnnAdaptiveAvgPool2d​

调用示例​

aclnnAdaptiveAvgPool2dBackward​

接口原型​

功能描述​

aclnnAdaptiveAvgPool2dBackwardGetWorkspaceSize​

aclnnAdaptiveAvgPool2dBackward​

调用示例​

aclnn base接口

aclnnAbs

接口原型

功能描述

aclnnAbsGetWorkspaceSize

aclnnAbs

调用示例

aclnnAcos/aclnnInplaceAcos

接口原型

功能描述

aclnnAcosGetWorkspaceSize

aclnnAcos

aclnnInplaceAcosGetWorkspaceSize

aclnnInplaceAcos

调用示例

aclnnAcosh

接口原型

功能描述

aclnnAcoshGetWorkspaceSize

aclnnAcosh

调用示例

aclnnAdaptiveAvgPool2d

接口原型

功能描述

aclnnAdaptiveAvgPool2dGetWorkspaceSize

aclnnAdaptiveAvgPool2d

调用示例

aclnnAdaptiveAvgPool2dBackward

接口原型

功能描述

aclnnAdaptiveAvgPool2dBackwardGetWorkspaceSize

aclnnAdaptiveAvgPool2dBackward

调用示例