# Lrn — MindSpore Signal+ 使用手册 alpha 文档

# Lrn

执行局部响应归一化 (Local Response Normalization)。

\[\text{output}_{i,j} = \text{input}_{i,j} \times \left( \text{bias} + \alpha \sum_{k=\max(0, j-d)}^{\min(C-1, j+d)} (\text{input}_{i,k})^2 \right)^{-\beta}\]

其中，i 遍历每个 out_size 维度，j 表示当前通道，d 是 depth_radius，C 是总通道数 channel， :math:alpha 和 :math:beta 是缩放因子。

输入：

  - input - 输入张量数据地址，其逻辑布局为 (out_size, channel)。

  - out_size - 空间/批处理维度的乘积 (例如 N*H*W)。

  - channel - 通道数 (C)。

  - depth_radius - 归一化窗口的半径。总的窗口大小为 2 * depth_radius + 1。

  - alpha - 缩放因子 :math:alpha。

  - beta - 指数 :math:beta。

  - bias - 偏置项。

  - core_mask - 核掩码（仅共享存储版本需要）。

输出：

  - Output - 计算结果地址。

支持平台：

  `FT78NE` `MT7004`

备注

- FT78NE 支持fp32

- MT7004 支持fp16, fp32

共享存储版本:

void hp_lrn_s(half *input, half *output, int out_size, int channel, int depth_radius, float alpha, float beta, float bias, int core_mask)

void fp_lrn_s(float *input, float *output, int out_size, int channel, int depth_radius, float alpha, float beta, float bias, int core_mask)

C调用示例：

     1//FT78NE示例
     2#include <stdio.h>
     3#include <lrn.h> // 假设头文件名为 lrn.h
     4int main(int argc, char* argv[]) {
     5    float *input = (float *)0xA0000000;   //input在DDR空间
     6    float *output = (float *)0xC0000000;
     7    int out_size = 256; // 例如 N*H*W
     8    int channel = 96;
     9    int depth_radius = 5;
    10    float alpha = 0.0001f;
    11    float beta = 0.75f;
    12    float bias = 1.0f;
    13    int core_mask = 0xff;
    14    fp_lrn_s(input, output, out_size, channel, depth_radius, alpha, beta, bias, core_mask);
    15    return 0;
    16}

私有存储版本:

void hp_lrn_p(half *input, half *output, int out_size, int channel, int depth_radius, float alpha, float beta, float bias)

void fp_lrn_p(float *input, float *output, int out_size, int channel, int depth_radius, float alpha, float beta, float bias)

C调用示例：

     1//FT78NE示例
     2#include <stdio.h>
     3#include <lrn.h> // 假设头文件名为 lrn.h
     4int main(int argc, char* argv[]) {
     5    float *input = (float *)0x10000000;   //input在L2空间
     6    float *output = (float *)0x10010000;
     7    int out_size = 256; // 例如 N*H*W
     8    int channel = 96;
     9    int depth_radius = 5;
    10    float alpha = 0.0001f;
    11    float beta = 0.75f;
    12    float bias = 1.0f;
    13    fp_lrn_p(input, output, out_size, channel, depth_radius, alpha, beta, bias);
    14    return 0;
    15}