pypto_pro.language.sub#
产品支持情况#
Ascend 950PR&950DT系列产品:支持
Atlas A3系列产品:不支持
Atlas A2系列产品:不支持
功能说明#
两个操作数对应位置逐元素做减法。支持Tile-Tile和Tile-Scalar两种模式,其中Scalar为标量;同时支持原地计算。
Tile-Tile模式:将lhs对应位置的元素减去rhs中的元素,将结果写入out。
Tile-Scalar模式:将lhs中的每个元素减去rhs标量,将结果写入out。
函数原型#
pypto_pro.language.sub(
out: Tile,
lhs: Tile,
rhs: Union[Tile, Scalar],
) -> None
参数说明#
参数 |
输入/输出 |
说明 |
|---|---|---|
out |
输出 |
目的操作数,Tile类型,存放逐元素减法的结果。数据类型与lhs一致,支持DT_INT8、DT_UINT8、DT_INT16、DT_UINT16、DT_INT32、DT_UINT32、DT_INT64、DT_UINT64、DT_FP16、DT_BF16和DT_FP32。可与lhs或Tile类型的rhs为同一Tile,实现原地计算。 |
lhs |
输入 |
左操作数(被减数),Tile类型。数据类型与out一致。 |
rhs |
输入 |
右操作数(减数),Tile或Scalar类型。传入Tile时执行Tile-Tile计算,数据类型与out一致,且shape与out、lhs一致;传入Scalar时执行Tile-Scalar计算。 |
约束说明#
无。
返回值说明#
无。
调用示例#
Tile-Tile模式#
import pypto_pro.language as pl
@pl.jit(auto_mutex=True)
def sub_kernel(a: pl.Tensor[[64, 64], pl.DT_FP32], b: pl.Tensor[[64, 64], pl.DT_FP32],
out: pl.Tensor[[64, 64], pl.DT_FP32]):
tt = pl.TileType(shape=[64, 64], dtype=pl.DT_FP32, target_memory=pl.MemorySpace.Vec)
tile_a = pl.make_tile_group(type=tt, addrs=0x0000, mutex_ids=[0])
tile_b = pl.make_tile_group(type=tt, addrs=0x4000, mutex_ids=[1])
tile_out = pl.make_tile_group(type=tt, addrs=0x8000, mutex_ids=[2])
with pl.section_vector():
cur_a = tile_a.current()
cur_b = tile_b.current()
cur_out = tile_out.current()
pl.load(cur_a, a, [0, 0])
pl.load(cur_b, b, [0, 0])
pl.sub(cur_out, cur_a, cur_b)
pl.store(out, cur_out, [0, 0])
实测结果示例如下。
输入数据a:[[1 1.25 1.5 1.75 2 2.25 2.5 2.75 ...], [17 17.25 17.5 17.75 18 18.25 18.5 18.75 ...], [33 33.25 33.5 33.75 34 34.25 34.5 34.75 ...], [49 49.25 49.5 49.75 50 50.25 50.5 50.75 ...], ...]
输入数据b:[[10 10.5 11 11.5 12 12.5 13 13.5 ...], [42 42.5 43 43.5 44 44.5 45 45.5 ...], [74 74.5 75 75.5 76 76.5 77 77.5 ...], [106 106.5 107 107.5 108 108.5 109 109.5 ...], ...]
输出数据out:[[-9 -9.25 -9.5 -9.75 -10 -10.25 -10.5 -10.75 ...], [-25 -25.25 -25.5 -25.75 -26 -26.25 -26.5 -26.75 ...], [-41 -41.25 -41.5 -41.75 -42 -42.25 -42.5 -42.75 ...], [-57 -57.25 -57.5 -57.75 -58 -58.25 -58.5 -58.75 ...], ...]
Tile-Scalar模式#
# Tile每个元素减去Scalar值。
pl.sub(out, lhs, 1.0)