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aclnnReflectionPad1d

aclnnReal​

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 aclnnRealGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • **第二段接口：**aclnnstatus aclnnReal(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述​

  • 算子功能：对输入张量的每一个元素取实数部分。

  • 计算公式：

    input是复数型输入张量，ai是复数实部，bi是复数虚部。

aclnnRealGetWorkspaceSize​

  • 接口定义：

    aclnnstatus aclnnRealGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)

  • 参数说明：

    • self(aclTensor*, 计算输入)：公式中的输入input，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、COMPLEX64、COMPLEX32、COMPLEX128。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
    • out(aclTensor*, 计算输出)：公式中的output，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
    • workspaceSize(uint64_t*, 出参)：返回用户需要在Device侧申请的workspace大小。
    • executor(aclOpExecutor**, 出参)：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和oout的数据类型和数据格式不在支持的范围内。 :::

aclnnReal​

  • 接口定义：

    aclnnstatus aclnnReal(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

  • 参数说明：

    • workspace(void*, 入参)：在Device侧申请的workspace内存起址。
    • workspaceSize(uint64_t, 入参)：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnRealGetWorkspaceSize获取。
    • executor(aclOpExecutor*, 入参)：op执行器，包含了算子计算流程。
    • stream(aclrtStream, 入参)：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​

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_real.h"

#define CHECK_RET(cond, return_expr) \
  do &#123;                               \
    if (!(cond)) &#123;                   \
      return_expr;                   \
    &#125;                                \
  &#125; while (0)

#define LOG_PRINT(message, ...)     \
  do &#123;                              \
    printf(message, ##__VA_ARGS__); \
  &#125; while (0)

int64_t GetShapeSize(const std::vector<int64_t>& shape) &#123;
  int64_t shapeSize = 1;
  for (auto i : shape) &#123;
    shapeSize *= i;
  &#125;
  return shapeSize;
&#125;

void PrintOutResult(std::vector<int64_t> &shape, void** deviceAddr) &#123;
  auto size = GetShapeSize(shape);
  std::vector<float> resultData(size, 0);
  auto ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]),
                         *deviceAddr, 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);
  for (int64_t i = 0; i < size; i++) &#123;
    LOG_PRINT("mean result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]);
  &#125;
&#125;

int Init(int32_t deviceId, aclrtContext* context, aclrtStream* stream) &#123;
  // 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;
&#125;

template <typename T>
int CreateAclTensor(const std::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_t>& shape, void** deviceAddr,
                    aclDataType dataType, aclTensor** tensor) &#123;
  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--) &#123;
    strides[i] = shape[i + 1] * strides[i + 1];
  &#125;

  // 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;
&#125;

int main() &#123;
  // 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 = &#123;4, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> outShape = &#123;4, 2&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;1, -1, -1, -2, 2, -2, -3, 3&#125;;
  std::vector<float> outHostData = &#123;1, -1, -1, -2, 2, -2, -3, 3&#125;;
  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，需要修改为具体的API名称
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  // 调用aclnnReal第一段接口
  ret = aclnnRealGetWorkspaceSize(self, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnRealGetWorkspaceSize 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) &#123;
    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);
  &#125;
  // 调用aclnnReal第二段接口
  ret = aclnnReal(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnReal 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;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnReciprocal​

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 aclnnReciprocalGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • 第二段接口：aclnnStatus aclnnReciprocal(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述​

  • 算子功能：计算张量每个元素的倒数，并返回一个新张量。

  • 计算公式：

  • 示例：

    x = tensor([1, 2, 3, 4])
    // 经过reciprocal计算后
    x = tensor([1.00, 0.50, 0.33, 0.25])

aclnnReciprocalGetWorkspaceSize​

  • 接口定义：

    aclnnStatus aclnnReciprocalGetWorkspaceSize(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FLOAT16、FLOAT32、INT32、INT64、INT8、UINT8、INT16、BOOL、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持）。支持空Tensor传入，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FLOAT16、FLOAT32、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），对应关系如表1所示。shape与self的大小一致。支持非连续的Tensor，支持空Tensor传入，数据格式支持ND。

      表1 out与self数据类型对应关系

      self的数据类型FLOAT16FLOAT32INT32INT64INT8UINT8INT16BOOLBFLOAT16
      out的数据类型FLOAT16FLOAT32FLOAT32FLOAT32FLOAT32FLOAT32FLOAT32FLOAT32BFLOAT16

    • 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、out的数据类型或数据格式不在支持的范围内。
      • self的维度超过8维。
      • self或out的数据格式不一致。 :::

aclnnReciprocal​

  • 接口定义：

    aclnnStatus aclnnReciprocal(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aclnnReciprocalGetWorkspaceSize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​

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_reciprocal.h"

#define CHECK_RET(cond, return_expr) \
  do &#123;                               \
    if (!(cond)) &#123;                   \
      return_expr;                   \
    &#125;                                \
  &#125; while (0)

#define LOG_PRINT(message, ...)     \
  do &#123;                              \
    printf(message, ##__VA_ARGS__); \
  &#125; while (0)

int64_t GetShapeSize(const std::vector<int64_t>& shape) &#123;
  int64_t shapeSize = 1;
  for (auto i : shape) &#123;
    shapeSize *= i;
  &#125;
  return shapeSize;
&#125;

int Init(int32_t deviceId, aclrtContext* context, aclrtStream* stream) &#123;
  // 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;
&#125;

template <typename T>
int CreateAclTensor(const std::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_t>& shape, void** deviceAddr,
                    aclDataType dataType, aclTensor** tensor) &#123;
  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--) &#123;
    strides[i] = shape[i + 1] * strides[i + 1];
  &#125;

  // 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;
&#125;

int main() &#123;
  // 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 = &#123;1, 2, 4&#125;;
  std::vector<int64_t> outShape = &#123;1, 2, 4&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7&#125;;
  std::vector<float> outHostData = &#123;0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7&#125;;
  // 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aclnnReciprocal第一段接口
  ret = aclnnReciprocalGetWorkspaceSize(self, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnReciprocalGetWorkspaceSize 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) &#123;
    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);
  &#125;
  // 调用aclnnReciprocal第二段接口
  ret = aclnnReciprocal(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnReciprocal 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++) &#123;
    LOG_PRINT("result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]);
  &#125;

  // 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;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnReduceSum​

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 aclnnReduceSumGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclIntArray *dims, bool keepDims, aclDataType dtype, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • **第二段接口：**aclnnStatus aclnnReduceSum(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述​

算子功能：在指定维度下计算张量每行的和。

aclnnReduceSumGetWorkspaceSize​

  • 接口定义：

    aclnnStatus aclnnReduceSumGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclIntArray *dims, bool keepDims, aclDataType dtype, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)

  • 参数说明：

    • self(aclTensor*, 计算输入)：Device侧的aclTensor，输入张量，数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持）。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
    • dims(aclIntArray*, 计算输入)：Host侧的aclIntArray，数据类型支持INT32、INT64，取值范围[-self.dim(), self.dim())。
    • keepDims(bool, 计算输入)：Host侧的BOOL值，是否在输出张量中保留输入张量的维度。
    • dtype(aclDataType, 计算输入)：Host侧的aclDataType，表示输出张量所需的数据类型，支持FLOAT16、FLOAT32、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持）。
    • out(aclTensor*, 计算输出)：Device侧的aclTensor，输出张量，数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持）。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
    • workspaceSize(uint64_t*, 出参)：返回用户需要在Device侧申请的workspace大小。
    • executor(aclOpExecutor**, 出参)：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。
      • 参数self、out的数据格式不在支持的范围内。 :::

aclnnReduceSum​

  • 接口定义：

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

  • 参数说明：

    • workspace(void*, 入参)：在Device侧申请的workspace内存起址。
    • workspaceSize(uint64_t, 入参)：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnReduceSumGetWorkspaceSize获取。
    • executor(aclOpExecutor*, 入参)：op执行器，包含了算子计算流程。
    • stream(aclrtStream, 入参)：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​

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_reduce_sum.h"

#define CHECK_RET(cond, return_expr) \
  do &#123;                               \
    if (!(cond)) &#123;                   \
      return_expr;                   \
    &#125;                                \
  &#125; while (0)

#define LOG_PRINT(message, ...)     \
  do &#123;                              \
    printf(message, ##__VA_ARGS__); \
  &#125; while (0)

int64_t GetShapeSize(const std::vector<int64_t>& shape) &#123;
  int64_t shapeSize = 1;
  for (auto i : shape) &#123;
    shapeSize *= i;
  &#125;
  return shapeSize;
&#125;

int Init(int32_t deviceId, aclrtContext* context, aclrtStream* stream) &#123;
  // 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;
&#125;

template <typename T>
int CreateAclTensor(const std::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_t>& shape, void** deviceAddr,
                    aclDataType dataType, aclTensor** tensor) &#123;
  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--) &#123;
    strides[i] = shape[i + 1] * strides[i + 1];
  &#125;

  // 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;
&#125;

int main() &#123;
  // 1. （固定写法）device/context/stream初始化，参考acl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 = &#123;4, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> outShape = &#123;2&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclIntArray* dims = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7&#125;;
  std::vector<float> outHostData = &#123;0, 0&#125;;
  std::vector<int64_t> dimsData = &#123;0&#125;;
  bool keepDims = false;
  auto dtype = aclDataType::ACL_FLOAT;
  // 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);
  // 创建dims aclIntArray
  dims = aclCreateIntArray(dimsData.data(), 1);
  CHECK_RET(dims != nullptr, 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aclnnReduceSum第一段接口
  ret = aclnnReduceSumGetWorkspaceSize(self, dims, keepDims, dtype, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnReduceSumGetWorkspaceSize 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) &#123;
    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);
  &#125;
  // 调用aclnnReduceSum第二段接口
  ret = aclnnReduceSum(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnReduceSum 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++) &#123;
    LOG_PRINT("result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]);
  &#125;

  // 6. 释放aclTensor和aclIntArray，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyIntArray(dims);
  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) &#123;
    aclrtFree(workspaceAddr);
  &#125;
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtDestroyContext(context);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnReflectionPad1d​

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 aclnnReflectionPad1dGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclIntArray *padding, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • **第二段接口：**aclnnStatus aclnnReflectionPad1d(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

功能描述​

  • 算子功能：使用输入边界的反射值填充张量（1D）。

  • 示例：

    输入self=([[0,1,2]])
    输入padding=([2,2])
    输出out=([[2,1,0,1,2,1,0]])

aclnnReflectionPad1dGetWorkspaceSize​

  • 接口定义：

    aclnnStatus aclnnReflectionPad1dGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclIntArray *padding, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)

  • 参数说明：

    • self：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL，数据格式支持ND，维度支持二维或三维，在最后一维做padding。
    • padding：Host侧的aclIntArray，数据类型为INT64，长度为2，两个数值依次代表左右两边需要填充的值，且均需小于self最后一维度的数值。
    • out：Device侧的aclTensor，数据类型、数据格式、维度与self一致，out最后一维度的数值等于self最后一维度的数值加padding的两个值。
    • 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）：传入的张量为空指针。
    • 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
      • self、padding和out的数据类型或数据格式不在支持的范围内。
      • self、padding和out的输入shape不在支持的范围内。
      • self、padding和out为空tensor。
      • padding的数值≥self最后一维度的值。
      • out最后一维的值不等于self最后一维的值加padding的两个值。 :::

aclnnReflectionPad1d​

  • 接口定义：

    aclnnStatus aclnnReflectionPad1d(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aclnnReflectionPad1dGetWorkspaceSize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​

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_reflection_pad1d.h"

#define CHECK_RET(cond, return_expr) \
  do &#123;                               \
    if (!(cond)) &#123;                   \
      return_expr;                   \
    &#125;                                \
  &#125; while (0)

#define LOG_PRINT(message, ...)     \
  do &#123;                              \
    printf(message, ##__VA_ARGS__); \
  &#125; while (0)

int64_t GetShapeSize(const std::vector<int64_t>& shape) &#123;
  int64_t shape_size = 1;
  for (auto i : shape) &#123;
    shape_size *= i;
  &#125;
  return shape_size;
&#125;

int Init(int32_t deviceId, aclrtContext* context, aclrtStream* stream) &#123;
  // 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;
&#125;

template <typename T>
int CreateAclTensor(const std::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_t>& shape, void** deviceAddr,
                    aclDataType dataType, aclTensor** tensor) &#123;
  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--) &#123;
    strides[i] = shape[i + 1] * strides[i + 1];
  &#125;

  // 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;
&#125;

int main() &#123;
  // 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> selfShape = &#123;1, 3&#125;;
  std::vector<int64_t> outShape = &#123;1, 7&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclIntArray* padding = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;1, 2, 3&#125;;
  std::vector<int64_t> paddingData  = &#123;2, 2&#125;;
  std::vector<float> outHostData = &#123;0, 0, 0, 0, 0, 0, 0&#125;;
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建padding aclIntArray
  padding = aclCreateIntArray(paddingData.data(), 2);
  CHECK_RET(padding != nullptr, 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aclnnReflectionPad1d第一段接口
  ret = aclnnReflectionPad1dGetWorkspaceSize(self, padding, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnReflectionPad1dGetWorkspaceSize 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) &#123;
    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;);
  &#125;
  // 调用aclnnReflectionPad1d第二段接口
  ret = aclnnReflectionPad1d(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnReflectionPad1d 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++) &#123;
    LOG_PRINT("result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]);
  &#125;

  // 6. 释放aclTensor，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyIntArray(padding);
  aclDestroyTensor(out);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnReflectionPad1dBackward​

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 aclnnReflectionPad1dBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor *gradOutput, const aclTensor *self, const aclIntArray *padding, aclTensor *gradInput, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • **第二段接口：**aclnnStatus aclnnReflectionPad1dBackward(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

功能描述​

  • 算子功能：1D反射填充函数（aclnnReflectionPad1d）的反向传播。

  • 示例：

    输入gradOutput([[1, 1, 1, 1, 1]])
    self([[0, 1, 2]])
    padding([1, 1])
    输出为([[1, 3, 1]])

aclnnReflectionPad1dBackwardGetWorkspaceSize​

  • 接口定义：

    aclnnStatus aclnnReflectionPad1dBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor *gradOutput, const aclTensor *self, const aclIntArray *padding, aclTensor *gradInput, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)

  • 参数说明：

    • gradOutput：Device侧的aclTensor，计算输入，数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。维度支持二维或三维且与self、gradInput一致，shape需要与aclnnReflectionPad1d正向传播的输出一致。
    • self：Device侧的aclTensor，计算输入，数据类型与gradOutput一致，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。维度支持二维或三维且与gradOutput、gradInput一致，shape与gradInput一致。
    • padding：Host侧的aclIntArray，计算输入，数据类型支持INT64，长度为2。padding的两个数值需小于self最后一维度的数值。
    • gradInput：Device侧的aclTensor，数据类型与gradOutput一致，shape与self一致，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Tensor是空指针。
    • 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
      • gradOutput、self、padding和gradInput的数据类型或数据格式不在支持的范围之内。
      • gradOutput、self、padding和gradInput的输入shape不在支持的范围内。
      • self为空tensor且存在非第一维度的值为0。
      • padding内的数值大于等于self的维度。
      • gradOutput shape与aclnnReflectionPad1d正向传播的输出不一致。 :::

aclnnReflectionPad1dBackward​

  • 接口定义：

    aclnnStatus aclnnReflectionPad1dBackward(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aclnnReflectionPad1dBackwardGetWorkspaceSize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​

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_reflection_pad1d_backward.h"

#define CHECK_RET(cond, return_expr) \
  do &#123;                               \
    if (!(cond)) &#123;                   \
      return_expr;                   \
    &#125;                                \
  &#125; while (0)

#define LOG_PRINT(message, ...)     \
  do &#123;                              \
    printf(message, ##__VA_ARGS__); \
  &#125; while (0)

int64_t GetShapeSize(const std::vector<int64_t>& shape) &#123;
  int64_t shape_size = 1;
  for (auto i : shape) &#123;
    shape_size *= i;
  &#125;
  return shape_size;
&#125;

int Init(int32_t deviceId, aclrtContext* context, aclrtStream* stream) &#123;
  // 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;
&#125;

template <typename T>
int CreateAclTensor(const std::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_t>& shape, void** deviceAddr,
                    aclDataType dataType, aclTensor** tensor) &#123;
  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--) &#123;
    strides[i] = shape[i + 1] * strides[i + 1];
  &#125;

  // 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;
&#125;

int main() &#123;
  // 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> gradOutputShape = &#123;1, 4&#125;;
  std::vector<int64_t> selfShape = &#123;1, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> gradInputShape = &#123;1, 2&#125;;
  void* gradOutputDeviceAddr = nullptr;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* gradInputDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* gradOutput = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclIntArray* padding = nullptr;
  aclTensor* gradInput = nullptr;
  std::vector<float> gradOutputHostData = &#123;1, 1, 1, 1&#125;;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;1, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> paddingData = &#123;1, 1&#125;;
  std::vector<float> gradInputHostData = &#123;0, 0&#125;;
  // 创建gradOutput aclTensor
  ret = CreateAclTensor(gradOutputHostData, gradOutputShape, &gradOutputDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &gradOutput);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建padding aclIntArray
  padding = aclCreateIntArray(paddingData.data(), 2);
  CHECK_RET(padding != nullptr, 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，需要修改为具体的算子接口
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  // 调用aclnnReflectionPad1dBackward第一段接口
  ret = aclnnReflectionPad1dBackwardGetWorkspaceSize(gradOutput, self, padding, gradInput, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnReflectionPad1dBackwardGetWorkspaceSize 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) &#123;
    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;);
  &#125;
  // 调用aclnnReflectionPad1dBackward第二段接口
  ret = aclnnReflectionPad1dBackward(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnReflectionPad1dBackward 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::vector<float> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), gradInputDeviceAddr, 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++) &#123;
    LOG_PRINT("result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]);
  &#125;

  // 6. 释放aclTensor，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(gradOutput);
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyIntArray(padding);
  aclDestroyTensor(gradInput);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnReflectionPad2d​

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 aclnnReflectionPad2dGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclIntArray *padding, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • 第二段接口：aclnnStatus aclnnReflectionPad2d(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

功能描述​

  • 算子功能：使用输入边界的反射值填充张量（2D）。

  • 示例：

    输入self=([[[[0,1,2],
                 [3,4,5],
                 [6,7,8]]]])
    输入padding=([2,2,2,2])
    输出out=([[[[8,7,6,7,8,7,6],
                [5,4,3,4,5,4,3],
                [2,1,0,1,2,1,0],
                [5,4,3,4,5,4,3],
                [8,7,6,7,8,7,6],
                [5,4,3,4,5,4,3],
                [2,1,0,1,2,1,0]]]])

aclnnReflectionPad2dGetWorkspaceSize​

  • 接口定义：

    aclnnStatus aclnnReflectionPad2dGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclIntArray *padding, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)

  • 参数说明：

    • self：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL，数据格式支持ND，维度支持三维或四维。
    • padding：Host侧的aclIntArray，数据类型为INT64，长度为4，数值依次代表左右上下需要填充的值。padding前两个数值需小于self最后一维度的数值，后两个数值需小于self倒数第二维度的数值。
    • out：Device侧的aclTensor，数据类型、数据格式、维度与self一致。out倒数第二维度的数值等于self倒数第二维度的数值加padding后两个值，out最后一维度的数值等于self最后一维度的数值加padding前两个值。
    • 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Tensor是空指针。
    • 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
      • self、padding和out的数据类型或数据格式不在支持的范围内。
      • self、padding和out的输入shape不在支持范围内。
      • self、padding和out为空。
      • padding的数值≥self对应维度的值。
      • out后两维度的值不等于self后两维度的值加对应padding。 :::

aclnnReflectionPad2d​

  • 接口定义：

    aclnnStatus aclnnReflectionPad2d(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aclnnReflectionPad2dGetWorkspaceSize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​

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_reflection_pad2d.h"

#define CHECK_RET(cond, return_expr) \
  do &#123;                               \
    if (!(cond)) &#123;                   \
      return_expr;                   \
    &#125;                                \
  &#125; while (0)

#define LOG_PRINT(message, ...)     \
  do &#123;                              \
    printf(message, ##__VA_ARGS__); \
  &#125; while (0)

int64_t GetShapeSize(const std::vector<int64_t>& shape) &#123;
  int64_t shape_size = 1;
  for (auto i : shape) &#123;
    shape_size *= i;
  &#125;
  return shape_size;
&#125;

int Init(int32_t deviceId, aclrtContext* context, aclrtStream* stream) &#123;
  // 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;
&#125;

template <typename T>
int CreateAclTensor(const std::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_t>& shape, void** deviceAddr,
                    aclDataType dataType, aclTensor** tensor) &#123;
  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--) &#123;
    strides[i] = shape[i + 1] * strides[i + 1];
  &#125;

  // 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;
&#125;

int main() &#123;
  // 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> selfShape = &#123;1, 1, 2, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> outShape = &#123;1, 1, 4, 4&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclIntArray* padding = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;1, 2, 3, 4&#125;;
  std::vector<int64_t> paddingData  = &#123;1, 1, 1, 1&#125;;
  std::vector<float> outHostData = &#123;0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0&#125;;
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建padding aclIntArray
  padding = aclCreateIntArray(paddingData.data(), 4);
  CHECK_RET(padding != nullptr, 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aclnnReflectionPad2d第一段接口
  ret = aclnnReflectionPad2dGetWorkspaceSize(self, padding, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnReflectionPad2dGetWorkspaceSize 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) &#123;
    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;);
  &#125;
  // 调用aclnnReflectionPad2d第二段接口
  ret = aclnnReflectionPad2d(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnReflectionPad2d 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++) &#123;
    LOG_PRINT("result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]);
  &#125;

  // 6. 释放aclTensor，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyIntArray(padding);
  aclDestroyTensor(out);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnReflectionPad2dBackward​

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 aclnnReflectionPad2dBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor *gradOutput, const aclTensor *self, const aclIntArray *padding, aclTensor *gradInput, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • 第二段接口：aclnnStatus aclnnReflectionPad2dBackward(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

功能描述​

  • 算子功能：2D反射填充函数（aclnnReflectionPad2d）的反向传播。

  • 计算公式：

    其中a为原张量，b为reflection_pad2d的正向结果，c为所有元素之和。

aclnnReflectionPad2dBackwardGetWorkspaceSize​

  • 接口定义：

    aclnnStatus aclnnReflectionPad2dBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor *gradOutput, const aclTensor *self, const aclIntArray *padding, aclTensor *gradInput, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)

  • 参数说明：

    • gradOutput：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128，数据格式支持ND，维度支持三维或四维且与self和gradInput一致，shape需要与reflectionPad2d正向传播的output一致。
    • self：Device侧的aclTensor，数据类型与gradOutput一致，数据格式支持ND，维度支持三维或四维且与gradOutput和gradInput一致，shape与gradInput一致。
    • padding：Host侧的aclIntArray，数据类型为INT64，仅支持四维输入。padding前两维度的数值需小于self最后一维度的数值，后两维度的数值需小于self倒数第二维度的数值。
    • gradInput：Device侧的aclTensor，数据类型与gradOutput一致，shape与self一致，数据格式支持ND，维度支持三维或四维且与gradOutput和self一致，shape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tensor为空指针。
    • 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
      • gradOutput、self、padding和gradInput的数据类型或数据格式不在支持的范围内。
      • gradOutput、self、padding和gradInput的输入shape在支持范围之外。
      • gradOutput、self、padding和gradInput为空tensor。
      • padding内的数值≥self的维度。
      • gradOutput shape需要与reflectionPad2d正向传播的output一致。 :::

aclnnReflectionPad2dBackward​

  • 接口定义：

    aclnnStatus aclnnReflectionPad2dBackward(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aclnnReflectionPad2dBackwardGetWorkspaceSize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​

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_pad2d_backward.h"

#define CHECK_RET(cond, return_expr) \
  do &#123;                               \
    if (!(cond)) &#123;                   \
      return_expr;                   \
    &#125;                                \
  &#125; while (0)

#define LOG_PRINT(message, ...)     \
  do &#123;                              \
    printf(message, ##__VA_ARGS__); \
  &#125; while (0)

int64_t GetShapeSize(const std::vector<int64_t>& shape) &#123;
  int64_t shape_size = 1;
  for (auto i : shape) &#123;
    shape_size *= i;
  &#125;
  return shape_size;
&#125;

int Init(int32_t deviceId, aclrtContext* context, aclrtStream* stream) &#123;
  // 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;
&#125;

template <typename T>
int CreateAclTensor(const std::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_t>& shape, void** deviceAddr,
                    aclDataType dataType, aclTensor** tensor) &#123;
  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--) &#123;
    strides[i] = shape[i + 1] * strides[i + 1];
  &#125;

  // 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;
&#125;

int main() &#123;
  // 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> gradOutputShape = &#123;1, 1, 4, 4&#125;;
  std::vector<int64_t> selfShape = &#123;1, 1, 2, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> gradInputShape = &#123;1, 1, 2, 2&#125;;
  void* gradOutputDeviceAddr = nullptr;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* gradInputDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* gradOutput = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclIntArray* padding = nullptr;
  aclTensor* gradInput = nullptr;
  std::vector<float> gradOutputHostData = &#123;1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1&#125;;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;1, 2, 3, 4&#125;;
  std::vector<int64_t> paddingData = &#123;1, 1, 1, 1&#125;;
  std::vector<float> gradInputHostData = &#123;0, 0, 0, 0&#125;;
  // 创建gradOutput aclTensor
  ret = CreateAclTensor(gradOutputHostData, gradOutputShape, &gradOutputDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &gradOutput);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建padding aclIntArray
  padding = aclCreateIntArray(paddingData.data(), 4);
  CHECK_RET(padding != nullptr, 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，需要修改为具体的算子接口
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  // 调用aclnnReflectionPad2dBackward第一段接口
  ret = aclnnReflectionPad2dBackwardGetWorkspaceSize(gradOutput, self, padding, gradInput, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnReflectionPad2dBackwardGetWorkspaceSize 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) &#123;
    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;);
  &#125;
  // 调用aclnnReflectionPad2dBackward第二段接口
  ret = aclnnReflectionPad2dBackward(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnReflectionPad2dBackward 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::vector<float> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), gradInputDeviceAddr, 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++) &#123;
    LOG_PRINT("result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]);
  &#125;

  // 6. 释放aclTensor，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(gradOutput);
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyIntArray(padding);
  aclDestroyTensor(gradInput);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

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