/** * Copyright (c) Huawei Technologies Co., Ltd. 2023. All rights reserved. * * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); * you may not use this file except in compliance with the License. * You may obtain a copy of the License at * * http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 * * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. * See the License for the specific language governing permissions and * limitations under the License. */ #ifndef OP_API_INC_HARDTANH_BACKWARD_H_ #define OP_API_INC_HARDTANH_BACKWARD_H_ #include "aclnn/aclnn_base.h" #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif /** * @brief aclnnHardtanhBackward的第一段接口,根据具体的计算流程,计算workspace大小。 * @domain aclnn_ops_train * * 算子功能:完成Hardtanh的反向计算 * * 实现说明:api * 计算的基本路径:如下所示 * ```mermaid * graph LR * A[(gradOutput)] -->B([l0op::Contiguous]) * B -->C([l0op::HardtanhGrad]) * D[(self)] -->E([l0op::Contiguous]) * E -->C([l0op::HardtanhGrad]) * F((min)) --> C([l0op::HardtanhGrad]) * G((max)) --> C([l0op::HardtanhGrad]) * C --> H([l0op::ViewCopy]) * H --> K[(out)] * ``` * * @param [in] gradOutput: npu * device侧的aclTensor,数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16(仅昇腾910B和910C AI处理器支持),支持非连续的Tensor,数据格式支持ND。 * @param [in] self: npu * device侧的aclTensor,数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16(仅昇腾910B和910C AI处理器支持),支持非连续的Tensor,数据格式支持ND。 * @param [in] min: 下界。 * @param [in] max: 上界。 * @param [out] out: npu * device侧的aclTensor,数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16(仅昇腾910B和910C AI处理器支持),支持非连续的Tensor,数据格式支持ND。 * @param [out] workspace_size: 返回用户需要在npu device侧申请的workspace大小。 * @param [out] executor: 返回op执行器,包含算子计算流程。 * @return aclnnStatus: 返回状态码。 */ aclnnStatus aclnnHardtanhBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor *gradOutput, const aclTensor *self, const aclScalar *min, const aclScalar *max, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor) ; /** * @brief aclnnHardtanhBackward的第一段接口,根据具体的计算流程,计算workspace大小。 * * 算子功能:完成Hardtanh的反向计算 * * 实现说明:api * 计算的基本路径:如下所示 * ```mermaid * graph LR * A[(gradOutput)] -->B([l0op::Contiguous]) * B -->C([l0op::HardtanhGrad]) * D[(self)] -->E([l0op::Contiguous]) * E -->C([l0op::HardtanhGrad]) * F((min)) --> C([l0op::HardtanhGrad]) * G((max)) --> C([l0op::HardtanhGrad]) * C --> H([l0op::ViewCopy]) * H --> K[(out)] * ``` * * @param [in] gradOutput: npu * device侧的aclTensor,数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16(仅昇腾910B和910C AI处理器支持),支持非连续的Tensor,数据格式支持ND。 * @param [in] self: npu * device侧的aclTensor,数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16(仅昇腾910B和910C AI处理器支持),支持非连续的Tensor,数据格式支持ND。 * @param [in] min: 下界。 * @param [in] max: 上界。 * @param [out] out: npu * device侧的aclTensor,数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16(仅昇腾910B和910C AI处理器支持),支持非连续的Tensor,数据格式支持ND。 * @param [out] workspace_size: 返回用户需要在npu device侧申请的workspace大小。 * @param [out] executor: 返回op执行器,包含算子计算流程。 * @return aclnnStatus: 返回状态码。 */ aclnnStatus aclnnHardtanhBackward(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream); #ifdef __cplusplus } #endif #endif // OP_API_INC_HARDTANH_BACKWARD_H_