pypto.div#

产品支持情况#

  • Ascend 950PR/Ascend 950DT：支持

  • Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品：支持

  • Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品：支持

功能说明#

将input的每个元素除以other中对应位置的元素，计算公式如下：

\[ res_i = input_i \div other_i \]

函数原型#

div(input: Tensor, other: Union[Tensor, float, int], precision_type: PrecisionType = PrecisionType.HIGH_PRECISION) -> Tensor

参数说明#

参数名

输入/输出

说明

input

输入

源操作数。
支持的类型为：Tensor。
Tensor支持的数据类型为：DT_FP16，DT_FP32，DT_BF16，DT_INT16，DT_INT32。
不支持空Tensor；支持的维度：1-4维；支持多维度广播到相同形状；Shape Size不大于2147483647（即INT32_MAX）。

other

输入

源操作数。
支持的类型为float以及Tensor类型。
Tensor支持的数据类型为：DT_FP16，DT_FP32，DT_BF16，DT_INT16，DT_INT32。
不支持空Tensor；支持的维度：1-4维；支持多维度广播到相同形状；Shape Size不大于2147483647（即INT32_MAX）。

precision_type

输入

精度模式枚举类型，用以控制除法计算的精度模式，具体定义为：PrecisionType。
默认为HIGH_PRECISION（高精度模式）。

返回值说明#

返回输出Tensor，Shape为input和other广播后大小。当输入为浮点类型时，输出数据类型与输入相同；当输入为整型（DT_INT16/DT_INT32）时，输出数据类型为DT_FP32。

约束说明#

  1. input和other都为Tensor时，数据类型应该相同。

  2. other为scalar时，若input为浮点类型，则scalar支持整型（自动转为浮点）；若input为整型，则scalar不支持浮点类型（会报错）。

  3. 精度模式说明：

    • HIGH_PRECISION（高精度模式）：默认模式，在底层实现中会使用更高精度的计算方式，在不同型号上的支持情况：

      • Ascend 950PR/Ascend 950DT：支持

      • Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品：不支持

      • Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品：不支持

    • INTRINSIC（指令模式）：直接使用芯片指令进行计算。

  4. Tensor类型输入不支持TileOpFormat.TILEOP_NZ格式。

  5. 整型输入约束：当输入为DT_INT16或DT_INT32时，内部会将输入转换为DT_FP32进行计算（float32尾数为24位）。在 \([-2^{24},\ 2^{24}]\) 范围内的整数可精确转换，超出范围的整数在转换时可能丢失低位精度。

调用示例#

TileShape设置示例#

调用该operation接口前，应通过set_vec_tile_shapes设置TileShape。

TileShape维度应和输出一致。

如非广播场景，输入input shape为[m, n]，other为[m, n]，输出为[m, n]，TileShape设置为[m1, n1]，则m1, n1分别用于切分m, n轴。

广播场景，输入input shape为[m, n]，other为[m, 1]，输出为[m, n]，TileShape设置为[m1, n1]，则m1, n1分别用于切分m, n轴。

pypto.set_vec_tile_shapes(4, 16)

接口调用示例#

基本用法（默认使用高精度模式）#

a = pypto.tensor([1, 3], pypto.DT_FP32)
b = pypto.tensor([1, 3], pypto.DT_FP32)
out = pypto.div(a, b)  # 默认使用HIGH_PRECISION模式

结果示例如下：

输入数据a:    [[2.0 4.0 6.0]]
输入数据b:    [[2.0 2.0 2.0]]
输出数据out:  [[1.0 2.0 3.0]]

显式指定高精度模式#

a = pypto.tensor([1, 3], pypto.DT_FP16)
b = pypto.tensor([1, 3], pypto.DT_FP16)
out = pypto.div(a, b, pypto.PrecisionType.HIGH_PRECISION)

使用指令模式#

a = pypto.tensor([1, 3], pypto.DT_FP32)
b = pypto.tensor([1, 3], pypto.DT_FP32)
out = pypto.div(a, b, pypto.PrecisionType.INTRINSIC)

使用运算符（自动使用高精度模式）#

a = pypto.tensor([1, 3], pypto.DT_FP16)
b = pypto.tensor([1, 3], pypto.DT_FP16)
out = a / b  # 自动使用HIGH_PRECISION模式
out = a.div(b)  # 自动使用HIGH_PRECISION模式