aclnnSigmoidBackward【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 查看源码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√功能说明接口功能完成sigmoid的反向传播根据sigmoid反向传播梯度与正向输出计算sigmoid的梯度输入。计算公式$$ out {\frac{1} {1{e}^{-input}}} $$$$ grad_input grad_output * \sigma(x) * (1 - \sigma(x)) $$其中$\sigma(x)$为sigmoid函数的正向输出$\sigma(x)*(1-\sigma(x))$为sigmoid函数的导数。函数原型每个算子分为两段式接口必须先调用“aclnnSigmoidBackwardGetWorkspaceSize”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“aclnnSigmoidBackward”接口执行计算。aclnnStatus aclnnSigmoidBackwardGetWorkspaceSize( const aclTensor *gradOutput, const aclTensor *output, aclTensor *gradInput, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)aclnnStatus aclnnSigmoidBackward( void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, const aclrtStream stream)aclnnSigmoidBackwardGetWorkspaceSize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TensorgradOutputaclTensor*输入损失函数对sigmoid输出的梯度公式中的grad_output。支持空Tensor。shape需要与output满足broadcast关系。FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128ND1-8√outputaclTensor*输入前向sigmoid的输出公式中的out。支持空Tensor。shape需要与gradOutput满足broadcast关系。FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128ND1-8√gradInputaclTensor*输出为self的梯度值公式中的grad_input。shape需要与gradOutputoutput满足broadcast关系。数据类型需要是gradOutputoutput可转换的数据类型参见互转换关系。FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128ND1-8√workspaceSizeuint64_t*输出返回需要在Device侧申请的workspace大小。-----executoraclOpExecutor**输出返回op执行器包含了算子计算流程。-----Atlas 推理系列产品 、 Atlas 训练系列产品 数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。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_NULLPTR161001传入的gradOutput、output或gradInput是空指针。ACLNN_ERR_PARAM_INVALID161002gradOutput、output或gradInput的数据类型和数据格式不在支持的范围之内。gradOutput和output的shape不满足broadcast条件。gradInput的shape与gradOutput和output的broadcast结果不一致。gradOutput或output的shape dim大于8。aclnnSigmoidBackward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aclnnSigmoidBackwardGetWorkspaceSize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。约束说明确定性计算aclnnSigmoidBackward默认确定性实现。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_sigmoid_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::vectorint64_t shape) { int64_t shapeSize 1; for (auto i : shape) { shapeSize * i; } return shapeSize; } int Init(int32_t deviceId, aclrtStream* stream) { // 固定写法资源初始化 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 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::vectorT hostData, const std::vectorint64_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::vectorint64_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/stream初始化参考acl API手册 // 根据自己的实际device填写deviceId 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); // 2. 构造输入与输出需要根据API的接口自定义构造 std::vectorint64_t gradOutputShape {2, 2}; std::vectorint64_t outputShape {2, 2}; std::vectorint64_t gradInputShape {2, 2}; void* gradOutputDeviceAddr nullptr; void* outputDeviceAddr nullptr; void* gradInputDeviceAddr nullptr; aclTensor* gradOutput nullptr; aclTensor* output nullptr; aclTensor* gradInput nullptr; std::vectorfloat gradOutputHostData {1, 1, 1, 1}; std::vectorfloat outputHostData {1, 2, 3, 4}; std::vectorfloat gradInputHostData(4, 0); // 创建gradOutput aclTensor ret CreateAclTensor(gradOutputHostData, gradOutputShape, gradOutputDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, gradOutput); CHECK_RET(ret ACL_SUCCESS, return ret); // 创建output aclTensor ret CreateAclTensor(outputHostData, outputShape, outputDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, output); CHECK_RET(ret ACL_SUCCESS, return ret); // 创建gradInput aclTensor ret CreateAclTensor(gradInputHostData, gradInputShape, gradInputDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, gradInput); 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aclnnSigmoidBackward第一段接口 ret aclnnSigmoidBackwardGetWorkspaceSize(gradOutput, output, gradInput, workspaceSize, executor); CHECK_RET(ret ACL_SUCCESS, LOG_PRINT(aclnnSigmoidBackwardGetWorkspaceSize 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aclnnSigmoidBackward第二段接口 ret aclnnSigmoidBackward(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream); CHECK_RET(ret ACL_SUCCESS, LOG_PRINT(aclnnSigmoidBackward 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(gradInputShape); std::vectorfloat resultData(size, 0); ret aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), gradInputDeviceAddr, 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(gradOutput); aclDestroyTensor(output); aclDestroyTensor(gradInput); // 7. 释放device资源需要根据具体API的接口定义参数 aclrtFree(gradOutputDeviceAddr); aclrtFree(outputDeviceAddr); aclrtFree(gradInputDeviceAddr); 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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考