rms_norm对外接口

前向接口：

输入：

• x：必选输入，数据类型float16, bfloat16, float32
• gamma：必选输入，数据类型float16, bfloat16, float32

输出：

• rstd：中间变量，数据类型float32
• out：必选输出，数据类型float16, bfloat16, float32

属性：

• epsilon：可选属性，数据类型float，缺省1e-6。

反向接口：

输入：

• dy：必选输入，数据类型float16, bfloat16, float32
• x：必选输入，数据类型float16, bfloat16, float32
• rstd：必选输入，数据类型float32
• gamma：必选输入，数据类型float16, bfloat16, float32

输出：

• dx：必选输出，数据类型float16, bfloat16, float32
• dgammma：必选输出，数据类型float32

案例

import os
import torch
import torch_npu
import numpy as np
import math
from mindspeed.op_builder import RmsNormOpBuilder

x = torch.rand([2, 4]).to(torch.float).npu()
gamma = torch.rand([4]).to(torch.float).npu()
# 正向接口案例
mindspeed_ops = RmsNormOpBuilder().load()
out = mindspeed_ops.rms_norm(x, gamma)
# 反向接口案例
out.backward(torch.ones(out.shape).npu())