CANN最近邻精确上采样2D梯度
UpsampleNearestExact2dGrad
【免费下载链接】ops-cv本项目是CANN提供的图像处理、目标检测相关的算子库，实现网络在NPU上加速计算。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-cv
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
算子功能：UpsampleNearest在exact_mode为true时的反向传播。
计算公式：
$$ grad_input(N, C, H, W) += grad_output( N, C, ceil ( scales_h * H - 0.5 ), ceil ( scales_w * W - 0.5 )) $$
参数说明
| 参数名 | 输入/输出/属性 | 描述 | 数据类型 | 数据格式 |
|---|---|---|---|---|
| grad_output | 输入 | 表示反向计算的梯度Tensor，对应公式中的`grad_output`。 | FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16 | ND |
| output_size | 属性 | 表示输入`grad_output`在H和W维度上的空间大小。size为2，且各元素均大于零。 | LISTINT | - |
| input_size | 属性 | 表示输出`grad_input`分别在N、C、H和W维度上的空间大小。size为4，且各元素均大于零。 | LISTINT | - |
| scales_h | 可选属性 |
| FLOAT32 | - |
| scales_w | 可选属性 |
| FLOAT32 | - |
| grad_input | 输出 | 表示反向计算的输出张量，对应公式中的`grad_input`。数据类型和数据格式与入参`grad_output`的数据类型和数据格式保持一致。 | FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16 | ND |
约束说明
无
调用说明
| 调用方式 | 样例代码 | 说明 |
|---|---|---|
| aclnn接口 | test_aclnn_upsample_nearest_exact1d_backward | 通过aclnnUpsampleNearestExact1dBackward接口方式调用UpsampleNearestExact2dGrad算子。 |
| aclnn接口 | test_aclnn_upsample_nearest_exact2d_grad | 通过aclnnUpsampleNearestExact2dBackward接口方式调用UpsampleNearestExact2dGrad算子。 |
【免费下载链接】ops-cv本项目是CANN提供的图像处理、目标检测相关的算子库，实现网络在NPU上加速计算。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-cv
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考