CANN ops-nn Sigmoid梯度算子

SigmoidGrad【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产品支持情况产品是否支持Ascend 950PR/Ascend 950DT√Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品√Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品√Atlas 200I/500 A2 推理产品×Atlas 推理系列产品√Atlas 训练系列产品√功能说明接口功能完成sigmoid的反向传播根据sigmoid反向传播梯度与正向输出计算sigmoid的梯度输入。计算公式$$ out {\frac{1} {1{e}^{-input}}} $$$$ grad_input grad_output * \sigma(x) * (1 - \sigma(x)) $$其中$\sigma(x)$为sigmoid函数的正向输出$\sigma(x)*(1-\sigma(x))$为sigmoid函数的导数。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TensorgradOutput输入损失函数对sigmoid输出的梯度公式中的grad\_output。支持空Tensor。shape需要与outputgrad_input一致。FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128ND1-8√output输入前向sigmoid的输出公式中的out。支持空Tensor。shape需要与grad_outputgrad_input一致。FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128ND1-8√gradInput输出为self的梯度值公式中的grad\_input。数据类型、shape需要与grad_outputoutput一致。FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128ND1-8√Atlas 推理系列产品 、 Atlas 训练系列产品 数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。约束说明无调用说明调用方式样例代码说明aclnn接口test_aclnn_sigmoid_grad.cpp通过aclnnSigmoidBackward接口方式调用SigmoidGrad算子。图模式-通过算子IR构图方式调用SigmoidGrad算子。【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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考