DeConv2DGradFilter

计算反卷积（转置卷积）对权重的梯度。dy、x 为 NHWC。 实现上先对 dy 做 im2row（image to row，图像块按行展开成矩阵），再与 x 做 GEMM（GEneral Matrix Multiply，通用矩阵乘），并按 batch、group 累加得到 dw。

令 \(C_o' = C_{out}/G\)，\(C_i' = C_{in}/G\)。对输入空间位置 \((i_h, i_w)\)、核偏移 \((k_h, k_w)\)，对应 dy 坐标为：

\[\begin{split}\begin{aligned} o_h &= i_h \cdot s_h + k_h \cdot d_h - pad_u \\ o_w &= i_w \cdot s_w + k_w \cdot d_w - pad_l \end{aligned}\end{split}\]

当 \((o_h, o_w)\) 落在 dy 有效范围内时取值，否则为 0。 dw 按组展平，元素总数为 \(C_{out} \cdot K_h \cdot K_w \cdot C_i'\)。

输入：

  • dy_data - 输出梯度地址，形状 [batch, out_h, out_w, out_c]

  • x_data - 前向输入地址，形状 [batch, in_h, in_w, in_c]

  • param - long long 参数数组地址，字段见下

  • core_mask - 核掩码（仅共享存储版本）

param 布局（``long long param[20]``）：

 1/* 每个槽位 8 字节；param[17] 存工作区指针 */
 2param[0]  = input_batch;
 3param[1]  = in_h;
 4param[2]  = in_w;
 5param[3]  = in_c;
 6param[4]  = output_batch;  /* 算子循环使用该值；通常与 input_batch 相同 */
 7param[5]  = out_h;
 8param[6]  = out_w;
 9param[7]  = out_c;
10param[8]  = kernel_h;
11param[9]  = kernel_w;
12param[10] = stride_h;
13param[11] = stride_w;
14param[12] = pad_u;
15param[13] = pad_l;
16param[14] = dilation_h;
17param[15] = dilation_w;
18param[16] = group;
19param[17] = (long long)workspace;
20/* 工作区指针，元素数见下；再乘 sizeof(dtype) 为字节数。
21 * 令 mat = (out_c/G)*Kh*Kw*in_h*in_w，dw = group*(out_c/G)*Kh*Kw*(in_c/G)：
22 *   私有存储 (_p)：mat（仅 im2row）
23 *   共享存储 (_s)：core_num*mat + (core_num-1)*dw
24 *     前段每核一份 im2row；后段给核 1..N-1 各一份局部 dw，规约进 dw_data
25 */
输出：

  • dw_data - 权重梯度；算子内部会先清零再累加

支持平台：

FT78NE MT7004

备注

  • FT78NE 支持 fp32

  • MT7004 支持 fp16、fp32

  • workspace 元素数见 param[17] 注释；按元素数乘 sizeof(dtype) 分配

共享存储版本:

void hp_deconv_grad_filter_s(float16 *dy_data, float16 *x_data, float16 *dw_data, long long *param, int core_mask)
void fp_deconv_grad_filter_s(float *dy_data, float *x_data, float *dw_data, long long *param, int core_mask)

C调用示例：

 1// MT7004 示例（共享存储多核，DDR 地址）
 2void TestDeconvGradFilterSMCFp32(int core_mask) {
 3    int core_id = get_core_id();
 4    int logic_core_id = GetLogicCoreId(core_mask, core_id);
 5    int core_num = GetCoreNum(core_mask);
 6    float *x = (float *)0x81000000;
 7    float *dy = (float *)0x82000000;
 8    float *dw = (float *)0x83000000;
 9    float *temp_space = (float *)0x85000000;
10    long long params[20];
11    if (logic_core_id == 0) {
12        params[0] = 4;
13        params[1] = 4;
14        params[2] = 4;
15        params[3] = 4;
16        params[4] = 4;
17        params[5] = 4;
18        params[6] = 4;
19        params[7] = 4;
20        params[8] = 4;
21        params[9] = 4;
22        params[10] = 1;
23        params[11] = 1;
24        params[12] = 0;
25        params[13] = 0;
26        params[14] = 1;
27        params[15] = 1;
28        params[16] = 1;
29        params[17] = (long long)temp_space;
30    }
31    sys_bar(0, core_num);
32    fp_deconv_grad_filter_s(dy, x, dw, params, core_mask);
33}
34
35void main() {
36    int core_mask = 0b1111;
37    TestDeconvGradFilterSMCFp32(core_mask);
38}

私有存储版本:

void hp_deconv_grad_filter_p(float16 *dy_data, float16 *x_data, float16 *dw_data, long long *param)
void fp_deconv_grad_filter_p(float *dy_data, float *x_data, float *dw_data, long long *param)

C调用示例：

 1// MT7004 示例（私有存储单核，AM 地址）
 2void TestDeconvGradFilterAMFp32(void) {
 3    float *x = (float *)0x10010000;
 4    float *dy = (float *)0x10020000;
 5    float *dw = (float *)0x10030000;
 6    float *temp_space = (float *)0x10050000;
 7    long long params[20];
 8    params[0] = 4;
 9    params[1] = 4;
10    params[2] = 4;
11    params[3] = 4;
12    params[4] = 4;
13    params[5] = 4;
14    params[6] = 4;
15    params[7] = 4;
16    params[8] = 4;
17    params[9] = 4;
18    params[10] = 1;
19    params[11] = 1;
20    params[12] = 0;
21    params[13] = 0;
22    params[14] = 1;
23    params[15] = 1;
24    params[16] = 1;
25    params[17] = (long long)temp_space;
26    fp_deconv_grad_filter_p(dy, x, dw, params);
27}
28
29void main() {
30    TestDeconvGradFilterAMFp32();
31}