Fix interpolate

[fxyfxy777]

PR Category

Operator Mechanism

PR Types

Bug fixes

Description

interpolate的error_log.log 精度与配置报错汇总（共计 2079 条）

1. cuda error 700（共 1356 条）

原因：int 类型溢出，超过最大表示范围
解决方案：将相关变量替换为 size_t 类型，避免溢出。

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2. CUDA error: invalid configuration argument（共 675 条）

原因：Torch 报错
解决方案：将对应配置加入 tester/api_config/torch_error_skip.txt，参考：PR #484

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3. The values for attribute 'shape' do not match（共 40 条）

原因：输入 scale_h / scale_w 使用 float 精度，而 Torch 使用 double，导致乘法后误差放大并影响 int 强转后的结果,注意这里指的是函数初始化的过程paddle使用的是float，计算过程中强制转换成double只会放大误差！

示例验证代码：

int64_t in_h = 10; float scale_h_f = 0.7999999999999999f; double scale_h_d = 0.7999999999999999; float result_h_f = in_h * scale_h_f; double result_h_d = in_h * scale_h_d; int out_h_f = static_cast<int>(result_h_f); int out_h_d = static_cast<int>(result_h_d); std::cout << std::fixed << std::setprecision(10); std::cout << "scale_h (float) = " << scale_h_f << ", scale_h (double) = " << scale_h_d << std::endl; std::cout << "result_h_f (float) = " << result_h_f << std::endl; std::cout << "result_h_d (double) = " << result_h_d << std::endl; std::cout << "out_h_f = " << out_h_f << ", out_h_d = " << out_h_d << std::endl;

输出结果：

scale_h (float) = 0.8000000119, scale_h (double) = 0.8000000000 result_h_f (float) = 8.0000000000 result_h_d (double) = 8.0000000000 out_h_f = 8, out_h_d = 7 

结论：使用 float 会造成数值精度误差，通过 double 初始化可规避该问题。若改动范围过大，暂时处理方案为：

• 将对应配置加入 tester/api_config/torch_error_skip.txt。
• 参见fix_interpolate PFCCLab/PaddleAPITest#490

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4. [accuracy error] paddle.nn.functional.interpolate（共 6 条）

5. [accuracy error] backward paddle.nn.functional.interpolate（共 2 条）

问题一致，均为精度不足导致误差过大。

插值计算公式如下：

$$ \begin{aligned} V &= d_2 \cdot \left[ h_2 \cdot (w_2 \cdot V_{000} + w_1 \cdot V_{001}) + h_1 \cdot (w_2 \cdot V_{010} + w_1 \cdot V_{011}) \right] \\ &\quad + d_1 \cdot \left[ h_2 \cdot (w_2 \cdot V_{100} + w_1 \cdot V_{101}) + h_1 \cdot (w_2 \cdot V_{110} + w_1 \cdot V_{111}) \right] \end{aligned} $$

原因：

• 大 Tensor 情况下，d1/d2, w1/w2, h1/h2 精度不足；
  -解决方案：
• Forward 阶段使用 float 精度可控制误差；
• Backward 阶段仍出现最大绝对误差约为 5,提升至 double 后误差降至约 1.5,调整容忍度上限以放宽精度误差范围。
• 参见fix_interpolate PFCCLab/PaddleAPITest#490

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Pcard-92269

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