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aclnnSoftmaxCrossEntropyWithLogits

【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

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产品支持情况

功能说明

• 接口功能：计算softmax和cross entropy的交叉熵损失，并给出对输入logits的反向梯度。

• 计算公式：

  $$ \text{loss} = - \sum_i y_i \cdot \log(\text{softmax}(x_i)) $$

$$ \text{backprop} = \text{softmax}(x_i) - y_i $$

其中，$x_i$对应输入的features，$y_i$对应输入的labels。

函数原型

每个算子分为两段式接口，必须先调用“aclnnSoftmaxCrossEntropyWithLogitsGetWorkspaceSize”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“aclnnSoftmaxCrossEntropyWithLogits”接口执行计算。

aclnnStatus aclnnSoftmaxCrossEntropyWithLogitsGetWorkspaceSize( const aclTensor* features, aclTensor* labels, aclTensor* loss, aclTensor* backprop, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)

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

aclnnSoftmaxCrossEntropyWithLogits

• 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Tensor
  features（aclTensor*）	输入	表示模型的输出logits，公式中x_i。	支持空Tensor。	FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16	ND	2	√
  labels（aclTensor*）	输入	表示输入的labels，公式中y_i。	shape和数据类型与features保持一致。 支持空Tensor。	FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16	ND	2	√
  loss（aclTensor*）	输出	表示softmax和cross entropy的交叉熵损失，公式中loss。	数据类型与features一致。 支持空Tensor。	FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16	ND	1	√
  backprop（aclTensor*）	输出	表示输入logits的反向梯度，公式中backprop。	数据类型与features一致。 支持空Tensor。	FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16	ND	2	√
  workspaceSize（uint64_t*）	输出	返回需要在Device侧申请的workspace大小。	-	-	-	-	-
  executor（aclOpExecutor**）	输出	返回op执行器，包含了算子计算流程。	-	-	-	-	-

  • Atlas 训练系列产品 、 Atlas 推理系列产品 ：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。

• 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_NULLPTR	161001	传入的features、labels、loss或backprop是空指针。
  ACLNN_ERR_PARAM_INVALID	161002	features和labels的数据类型不在支持的范围之内。

aclnnSoftmaxCrossEntropyWithLogits

• 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aclnnSoftmaxCrossEntropyWithLogitsGetWorkspaceSize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：
  • aclnnSoftmaxCrossEntropyWithLogits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_softmax_cross_entropy_with_logits.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; } void PrintOutResult(std::vector<int64_t> &shape, void** deviceAddr) { auto size = GetShapeSize(shape); std::vector<int8_t> 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++) { LOG_PRINT("mean result[%ld] is: %d\n", i, resultData[i]); } } 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::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/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::vector<int64_t> featuresShape = {16, 4}; std::vector<int64_t> labelsShape = {16, 4}; std::vector<float> featuresHostData(16*4, 1); std::vector<float> labelsHostData(16*4, 2); void* featuresDeviceAddr = nullptr; void* labelsDeviceAddr = nullptr; aclTensor* features = nullptr; aclTensor* labels = nullptr; ret = CreateAclTensor(featuresHostData, featuresShape, &featuresDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &features); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); ret = CreateAclTensor(labelsHostData, labelsShape, &labelsDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &labels); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); std::vector<int64_t> lossShape = {16}; std::vector<int16_t> lossHostData(16, 8); aclTensor* loss = nullptr; void* lossDeviceAddr = nullptr; std::vector<int64_t> backpropShape = {16,4}; std::vector<int16_t> backpropHostData(16*4, 9); aclTensor* backprop = nullptr; void* backpropDeviceAddr = nullptr; ret = CreateAclTensor(lossHostData, lossShape, &lossDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &loss); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); ret = CreateAclTensor(backpropHostData, backpropShape, &backpropDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &backprop); 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aclnnSoftmaxCrossEntropyWithLogits第一段接口 ret = aclnnSoftmaxCrossEntropyWithLogitsGetWorkspaceSize(features, labels, loss, backprop, &workspaceSize, &executor); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnDequantBiasGetWorkspaceSize 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aclnnSoftmaxCrossEntropyWithLogits第二段接口 ret = aclnnSoftmaxCrossEntropyWithLogits(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnDequantBias 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(lossShape, &lossDeviceAddr); auto size = GetShapeSize(lossShape); std::vector<float> resultData(size, 0); ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), lossDeviceAddr, 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(features); aclDestroyTensor(labels); aclDestroyTensor(loss); aclDestroyTensor(backprop); // 7. 释放device资源，需要根据具体API的接口定义修改 aclrtFree(featuresDeviceAddr); aclrtFree(labelsDeviceAddr); aclrtFree(lossDeviceAddr); aclrtFree(backpropDeviceAddr); 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