aclnnLogdet

aclnnLogAddExp

接口原型

每个算子有两段接口，必须先调用“aclnnXxxGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnXxx”接口执行计算。两段式接口如下：

**第一段接口：**aclnnStatus aclnnLogAddExpGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclTensor *other, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
**第二段接口：**aclnnStatus aclnnLogAddExp(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：计算指数和（e为底）的对数。
计算公式：

aclnnLogAddExpGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnLogAddExpGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclTensor *other, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧的aclTensor，公式中的输入x，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、BOOL，且数据类型与other需满足数据类型推导规则，shape与other满足broadcast关系。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，维度不大于8。
- other：Device侧的aclTensor，公式中的输入y，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、BOOL，且数据类型与self需满足数据类型推导规则，shape与self满足broadcast关系。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，维度不大于8。
- out：Device侧的aclTensor，公式中的输出out，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE，且数据类型需要是self与other推导之后可转换的数据类型，shape需要是self与other broadcast之后的shape。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，维度不大于8。
- workspaceSize：返回用户需要在Device侧申请的workspace大小。
- executor：返回op执行器，包含了算子计算流程。
返回值：

返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

:::note 说明第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
- 返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：传入的self、other或out是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - self和other的数据类型不在支持的范围之内。
  - self和other不满足数据类型推导规则。
  - self和other推导出的数据类型无法转换为指定输出out的数据类型。
  - self和other的shape无法做broadcast。
  - out的shape不是self与other broadcast之后的shape。
  - self、other和out的维度大于8。 :::

aclnnLogAddExp

接口定义：

aclnnStatus aclnnLogAddExp(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)
参数说明：
- workspace：在Device侧申请的workspace内存起址。
- workspaceSize：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnLogAddExpGetWorkspaceSize获取。
- executor：op执行器，包含了算子计算流程。
- stream：指定执行任务的AscendCL stream流。
返回值：

返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

调用示例

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_logaddexp.h"

#define CHECK_RET(cond, return_expr) \
  do &#123;                               \
    if (!(cond)) &#123;                   \
      return_expr;                   \
    &#125;                                \
  &#125; while (0)

#define LOG_PRINT(message, ...)     \
  do &#123;                              \
    printf(message, ##__VA_ARGS__); \
  &#125; while (0)

int64_t GetShapeSize(const std::vector<int64_t>& shape) &#123;
  int64_t shape_size = 1;
  for (auto i : shape) &#123;
    shape_size *= i;
  &#125;
  return shape_size;
&#125;

int Init(int32_t deviceId, aclrtContext* context, aclrtStream* stream) &#123;
  // 固定写法，AscendCL初始化
  auto ret = aclInit(nullptr);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclInit failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtSetDevice(deviceId);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetDevice failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtCreateContext(context, deviceId);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateContext failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtSetCurrentContext(*context);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetCurrentContext failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtCreateStream(stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  return 0;
&#125;

template <typename T>
int CreateAclTensor(const std::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_t>& shape, void** deviceAddr,
                    aclDataType dataType, aclTensor** tensor) &#123;
  auto size = GetShapeSize(shape) * sizeof(T);
  // 调用aclrtMalloc申请device侧内存
  auto ret = aclrtMalloc(deviceAddr, size, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMalloc failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 调用aclrtMemcpy将Host侧数据拷贝到device侧内存上
  ret = aclrtMemcpy(*deviceAddr, size, hostData.data(), size, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMemcpy failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 计算连续tensor的strides
  std::vector<int64_t> strides(shape.size(), 1);
  for (int64_t i = shape.size() - 2; i >= 0; i--) &#123;
    strides[i] = shape[i + 1] * strides[i + 1];
  &#125;

  // 调用aclCreateTensor接口创建aclTensor
  *tensor = aclCreateTensor(shape.data(), shape.size(), dataType, strides.data(), 0, aclFormat::ACL_FORMAT_ND,
                            shape.data(), shape.size(), *deviceAddr);
  return 0;
&#125;

int main() &#123;
  // 1. （固定写法）device/context/stream初始化, 参考AscendCL对外接口列表
  // 根据自己的实际device填写deviceId
  int32_t deviceId = 0;
  aclrtContext context;
  aclrtStream stream;
  auto ret = Init(deviceId, &context, &stream);
  // check根据自己的需要处理
  CHECK_RET(ret == 0, LOG_PRINT("Init acl failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 2. 构造输入与输出，需要根据API的接口自定义构造
  std::vector<int64_t> selfShape = &#123;4, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> otherShape = &#123;4, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> outShape = &#123;4, 2&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* otherDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* other = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7&#125;;
  std::vector<float> otherHostData = &#123;0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7&#125;;
  std::vector<float> outHostData = &#123;0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0&#125;;
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建other aclTensor
  ret = CreateAclTensor(otherHostData, otherShape, &otherDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &other);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建out aclTensor
  ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &out);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  // 3.调用CANN算子库API，需要修改为具体的算子接口
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  // 调用aclnnLogAddExp第一段接口
  ret = aclnnLogAddExpGetWorkspaceSize(self, other, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnLogAddExpGetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  // 根据第一段接口计算出的workspaceSize申请device内存
  void* workspaceAddr = nullptr;
  if (workspaceSize > 0) &#123;
    ret = aclrtMalloc(&workspaceAddr, workspaceSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("allocate workspace failed. ERROR: %d\n", ret); return ret;);
  &#125;
  // 调用aclnnLogAddExp第二段接口
  ret = aclnnLogAddExp(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnLogAddExp failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 4. （固定写法）同步等待任务执行结束
  ret = aclrtSynchronizeStream(stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSynchronizeStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 5. 获取输出的值，将device侧内存上的结果拷贝至Host侧，需要根据具体API的接口定义修改
  auto size = GetShapeSize(outShape);
  std::vector<float> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), outDeviceAddr, size * sizeof(float),
                    ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy result from device to host failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  for (int64_t i = 0; i < size; i++) &#123;
    LOG_PRINT("result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]);
  &#125;

  // 6. 释放aclTensor和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyTensor(other);
  aclDestroyTensor(out);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnLogAddExp2

接口原型

**第一段接口：**aclnnStatus aclnnLogAddExp2GetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclTensor *other, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
**第二段接口：**aclnnStatus aclnnLogAddExp2(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：计算指数和（2为底）的对数（log2）。
计算公式：

aclnnLogAddExp2GetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnLogAddExp2GetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclTensor *other, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧的aclTensor，公式中的输入x，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、BOOL，且数据类型与other需满足数据类型推导规则，shape与other满足broadcast关系。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，维度不大于8。
- other：Device侧的aclTensor，公式中的输入y，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、BOOL，且数据类型与self需满足数据类型推导规则，shape与self满足broadcast关系。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，维度不大于8。
- out：Device侧的aclTensor，公式中的输出out，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE，且数据类型需要是self与other推导之后可转换的数据类型，shape需要是self与other broadcast之后的shape。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，维度不大于8。
- workspaceSize：返回用户需要在Device侧申请的workspace大小。
- executor：返回op执行器，包含了算子计算流程。
返回值：

返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

:::note 说明第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
- 返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：传入的self、other或out是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - self和other的数据类型不在支持的范围之内。
  - self和other不满足数据类型推导规则。
  - self和other推导出的数据类型无法转换为指定输出out的数据类型。
  - self和other的shape无法做broadcast。
  - out的shape不是self与other broadcast之后的shape。
  - self、other和out的维度大于8。 :::

aclnnLogAddExp2

接口定义：

aclnnStatus aclnnLogAddExp2(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)
参数说明：
- workspace：在Device侧申请的workspace内存起址。
- workspaceSize：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnLogAddExp2GetWorkspaceSize获取。
- executor：op执行器，包含了算子计算流程。
- stream：指定执行任务的AscendCL stream流。
返回值：

返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

调用示例

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_logaddexp2.h"

#define CHECK_RET(cond, return_expr) \
  do &#123;                               \
    if (!(cond)) &#123;                   \
      return_expr;                   \
    &#125;                                \
  &#125; while (0)

#define LOG_PRINT(message, ...)     \
  do &#123;                              \
    printf(message, ##__VA_ARGS__); \
  &#125; while (0)

int64_t GetShapeSize(const std::vector<int64_t>& shape) &#123;
  int64_t shape_size = 1;
  for (auto i : shape) &#123;
    shape_size *= i;
  &#125;
  return shape_size;
&#125;

int Init(int32_t deviceId, aclrtContext* context, aclrtStream* stream) &#123;
  // 固定写法，AscendCL初始化
  auto ret = aclInit(nullptr);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclInit failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtSetDevice(deviceId);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetDevice failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtCreateContext(context, deviceId);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateContext failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtSetCurrentContext(*context);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetCurrentContext failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtCreateStream(stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  return 0;
&#125;

template <typename T>
int CreateAclTensor(const std::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_t>& shape, void** deviceAddr,
                    aclDataType dataType, aclTensor** tensor) &#123;
  auto size = GetShapeSize(shape) * sizeof(T);
  // 调用aclrtMalloc申请device侧内存
  auto ret = aclrtMalloc(deviceAddr, size, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMalloc failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 调用aclrtMemcpy将Host侧数据拷贝到device侧内存上
  ret = aclrtMemcpy(*deviceAddr, size, hostData.data(), size, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMemcpy failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 计算连续tensor的strides
  std::vector<int64_t> strides(shape.size(), 1);
  for (int64_t i = shape.size() - 2; i >= 0; i--) &#123;
    strides[i] = shape[i + 1] * strides[i + 1];
  &#125;

  // 调用aclCreateTensor接口创建aclTensor
  *tensor = aclCreateTensor(shape.data(), shape.size(), dataType, strides.data(), 0, aclFormat::ACL_FORMAT_ND,
                            shape.data(), shape.size(), *deviceAddr);
  return 0;
&#125;

int main() &#123;
  // 1. （固定写法）device/context/stream初始化, 参考AscendCL对外接口列表
  // 根据自己的实际device填写deviceId
  int32_t deviceId = 0;
  aclrtContext context;
  aclrtStream stream;
  auto ret = Init(deviceId, &context, &stream);
  // check根据自己的需要处理
  CHECK_RET(ret == 0, LOG_PRINT("Init acl failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 2. 构造输入与输出，需要根据API的接口自定义构造
  std::vector<int64_t> selfShape = &#123;4, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> otherShape = &#123;4, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> outShape = &#123;4, 2&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* otherDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* other = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7&#125;;
  std::vector<float> otherHostData = &#123;0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7&#125;;
  std::vector<float> outHostData = &#123;0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0&#125;;
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建other aclTensor
  ret = CreateAclTensor(otherHostData, otherShape, &otherDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &other);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建out aclTensor
  ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &out);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  // 3.调用CANN算子库API，需要修改为具体的算子接口
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  // 调用aclnnLogAddExp2第一段接口
  ret = aclnnLogAddExp2GetWorkspaceSize(self, other, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnLogAddExp2GetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  // 根据第一段接口计算出的workspaceSize申请device内存
  void* workspaceAddr = nullptr;
  if (workspaceSize > 0) &#123;
    ret = aclrtMalloc(&workspaceAddr, workspaceSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("allocate workspace failed. ERROR: %d\n", ret); return ret;);
  &#125;
  // 调用aclnnLogAddExp2第二段接口
  ret = aclnnLogAddExp2(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnLogAddExp2 failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 4. （固定写法）同步等待任务执行结束
  ret = aclrtSynchronizeStream(stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSynchronizeStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 5. 获取输出的值，将device侧内存上的结果拷贝至Host侧，需要根据具体API的接口定义修改
  auto size = GetShapeSize(outShape);
  std::vector<float> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), outDeviceAddr, size * sizeof(float),
                    ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy result from device to host failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  for (int64_t i = 0; i < size; i++) &#123;
    LOG_PRINT("result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]);
  &#125;

  // 6. 释放aclTensor和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyTensor(other);
  aclDestroyTensor(out);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnLogdet

接口原型

**第一段接口：**aclnnStatus aclnnLogdetGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
**第二段接口：**aclnnStatus aclnnLogdet(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：计算张量self的行列式的自然对数。
计算公式：

其中det表示行列式计算。如果det(self)=0，则out=−inf；如果det(self)<0，则out=nan。

aclnnLogdetGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnLogdetGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self(aclTensor*, 计算输入)：公式中的输入self，数据类型支持FLOAT、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。shape满足(*, n, n)形式，其中*表示0或更多维度的batch。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- out(aclTensor*, 计算输出)：公式中的out，数据类型支持FLOAT、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128，且需要和self满足互推导关系，shape与self的batch一致。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- workspaceSize(uint64_t*, 出参)：返回用户需要在Device侧申请的workspace大小。
- executor(aclOpExecutor**, 出参)：返回op执行器，包含了算子计算流程。
返回值：

返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

:::note 说明第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
- 返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：传入的self或out是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - self或out的数据类型和数据格式不在支持的范围内。
  - self或out的shape不满足约束。 :::

aclnnLogdet

接口定义：

aclnnStatus aclnnLogdet(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)
参数说明：
- workspace：在Device侧申请的workspace内存起址。
- workspaceSize：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnLogdetGetWorkspaceSize获取。
- executor：op执行器，包含了算子计算流程。
- stream：指定执行任务的AscendCL stream流。
返回值：

返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

调用示例

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_logdet.h"

#define CHECK_RET(cond, return_expr) \
  do &#123;                               \
    if (!(cond)) &#123;                   \
      return_expr;                   \
    &#125;                                \
  &#125; while (0)

#define LOG_PRINT(message, ...)     \
  do &#123;                              \
    printf(message, ##__VA_ARGS__); \
  &#125; while (0)

int64_t GetShapeSize(const std::vector<int64_t>& shape) &#123;
  int64_t shapeSize = 1;
  for (auto i : shape) &#123;
    shapeSize *= i;
  &#125;
  return shapeSize;
&#125;

int Init(int32_t deviceId, aclrtContext* context, aclrtStream* stream) &#123;
  // 固定写法，AscendCL初始化
  auto ret = aclInit(nullptr);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclInit failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtSetDevice(deviceId);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetDevice failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtCreateContext(context, deviceId);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateContext failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtSetCurrentContext(*context);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetCurrentContext failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtCreateStream(stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  return 0;
&#125;

template <typename T>
int CreateAclTensor(const std::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_t>& shape, void** deviceAddr,
                    aclDataType dataType, aclTensor** tensor) &#123;
  auto size = GetShapeSize(shape) * sizeof(T);
  // 调用aclrtMalloc申请device侧内存
  auto ret = aclrtMalloc(deviceAddr, size, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMalloc failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  // 调用aclrtMemcpy将host侧数据拷贝到device侧内存上
  ret = aclrtMemcpy(*deviceAddr, size, hostData.data(), size, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMemcpy failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 计算连续tensor的strides
  std::vector<int64_t> strides(shape.size(), 1);
  for (int64_t i = shape.size() - 2; i >= 0; i--) &#123;
    strides[i] = shape[i + 1] * strides[i + 1];
  &#125;

  // 调用aclCreateTensor接口创建aclTensor
  *tensor = aclCreateTensor(shape.data(), shape.size(), dataType, strides.data(), 0, aclFormat::ACL_FORMAT_ND,
                            shape.data(), shape.size(), *deviceAddr);
  return 0;
&#125;

int main() &#123;
  // 1. （固定写法）device/context/stream初始化，参考AscendCL对外接口列表
  // 根据自己的实际device填写deviceId
  int32_t deviceId = 0;
  aclrtContext context;
  aclrtStream stream;
  auto ret = Init(deviceId, &context, &stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("Init acl failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 2. 构造输入与输出，需要根据API的接口自定义构造
  std::vector<int64_t> selfShape = &#123;3, 2, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> outShape = &#123;3&#125;;
  void *selfDeviceAddr = nullptr;
  void *outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor *self = nullptr;
  aclTensor *out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11&#125;;
  std::vector<float> outHostData = &#123;0, 0, 0&#125;;
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建out aclTensor
  ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &out);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  // 3. 调用CANN算子库API，需要修改为具体的Api名称
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  // 调用aclnnLogdet第一段接口
  ret = aclnnLogdetGetWorkspaceSize(self, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnLogdetGetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  // 根据第一段接口计算出的workspaceSize申请device内存
  void* workspaceAddr = nullptr;
  if (workspaceSize > 0) &#123;
    ret = aclrtMalloc(&workspaceAddr, workspaceSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("allocate workspace failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  &#125;
  // 调用aclnnLogdet第二段接口
  ret = aclnnLogdet(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnLogdet failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 4. （固定写法）同步等待任务执行结束
  ret = aclrtSynchronizeStream(stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSynchronizeStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 5. 获取输出的值，将device侧内存上的结果拷贝至host侧，需要根据具体API的接口定义修改
  size = GetShapeSize(outShape);
  std::vector<float> outResultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(outResultData.data(), outResultData.size() * sizeof(outResultData[0]), outDeviceAddr,
                    size * sizeof(outResultData[0]), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy result from device to host failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  for (int64_t i = 0; i < size; i++) &#123;
    LOG_PRINT("outResult[%ld] is: %f\n", i, outResultData[i]);
  &#125;

  // 6. 释放aclTensor和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyTensor(out);

  // 7. 释放device资源，需要根据具体API的接口定义参数
  aclrtFree(selfDeviceAddr);
  aclrtFree(outDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) &#123;
      aclrtFree(workspaceAddr);
  &#125;
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtDestroyContext(context);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnLogicalAnd

接口原型

第一段接口：aclnnStatus aclnnLogicalAndGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclTensor *other, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
第二段接口：aclnnStatus aclnnLogicalAnd(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：完成张量元素的逻辑与运算。当张量self和张量other为非BOOL类型时，0被视为False，非0被视为True。

aclnnLogicalAndGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnLogicalAndGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclTensor *other, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128，shape需要与other满足broadcast关系。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- other：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128，shape需要与self满足broadcast关系。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- out：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128，shape需要是self与other broadcast之后的shape。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- workspaceSize：返回用户需要在Device侧申请的workspace大小。
- executor：返回op执行器，包含了算子计算流程。
返回值：

返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

:::note 说明第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
- 返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：传入的self、other或out是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - self和other的数据类型和数据格式不在支持的范围内。
  - self和other的shape无法做broadcast。 :::

aclnnLogicalAnd

接口定义：

aclnnStatus aclnnLogicalAnd(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)
参数说明：
- workspace：在Device侧申请的workspace内存起址。
- workspaceSize：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnLogicalAndGetWorkspaceSize获取。
- executor：op执行器，包含了算子计算流程。
- stream：指定执行任务的AscendCL stream流。
返回值：

返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

调用示例

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_logical_and.h"

#define CHECK_RET(cond, return_expr) \
  do &#123;                               \
    if (!(cond)) &#123;                   \
      return_expr;                   \
    &#125;                                \
  &#125; while (0)

#define LOG_PRINT(message, ...)     \
  do &#123;                              \
    printf(message, ##__VA_ARGS__); \
  &#125; while (0)

int64_t GetShapeSize(const std::vector<int64_t>& shape) &#123;
  int64_t shapeSize = 1;
  for (auto i : shape) &#123;
    shapeSize *= i;
  &#125;
  return shapeSize;
&#125;

int Init(int32_t deviceId, aclrtContext* context, aclrtStream* stream) &#123;
  // 固定写法，AscendCL初始化
  auto ret = aclInit(nullptr);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclInit failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtSetDevice(deviceId);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetDevice failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtCreateContext(context, deviceId);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateContext failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtSetCurrentContext(*context);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetCurrentContext failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtCreateStream(stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  return 0;
&#125;

template <typename T>
int CreateAclTensor(const std::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_t>& shape, void** deviceAddr,
                    aclDataType dataType, aclTensor** tensor) &#123;
  auto size = GetShapeSize(shape) * sizeof(T);
  // 调用aclrtMalloc申请device侧内存
  auto ret = aclrtMalloc(deviceAddr, size, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMalloc failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  // 调用aclrtMemcpy将Host侧数据拷贝到device侧内存上
  ret = aclrtMemcpy(*deviceAddr, size, hostData.data(), size, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMemcpy failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 计算连续tensor的strides
  std::vector<int64_t> strides(shape.size(), 1);
  for (int64_t i = shape.size() - 2; i >= 0; i--) &#123;
    strides[i] = shape[i + 1] * strides[i + 1];
  &#125;

  // 调用aclCreateTensor接口创建aclTensor
  *tensor = aclCreateTensor(shape.data(), shape.size(), dataType, strides.data(), 0, aclFormat::ACL_FORMAT_ND,
                            shape.data(), shape.size(), *deviceAddr);
  return 0;
&#125;

int main() &#123;
  // 1. （固定写法）device/context/stream初始化，参考AscendCL对外接口列表
  int32_t deviceId = 0;
  aclrtContext context;
  aclrtStream stream;
  auto ret = Init(deviceId, &context, &stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("Init acl failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 2. 构造输入与输出，需要根据API的接口自定义构造
  std::vector<int64_t> selfShape = &#123;4, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> otherShape = &#123;4, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> outShape = &#123;4, 2&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* otherDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* other = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;0, 1, 2, 3, 4, 5, 0, 0&#125;;
  std::vector<float> otherHostData = &#123;1, 1, 1, 0, 2, 2, 3, 0&#125;;
  std::vector<float> outHostData(8, 0);

  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建other aclTensor
  ret = CreateAclTensor(otherHostData, otherShape, &otherDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &other);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建out aclTensor
  ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &out);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  // 3. 调用CANN算子库API
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  // 调用aclnnLogicalAnd第一段接口
  ret = aclnnLogicalAndGetWorkspaceSize(self, other, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnLogicalAndGetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  // 根据第一段接口计算出的workspaceSize申请device内存
  void* workspaceAddr = nullptr;
  if (workspaceSize > 0) &#123;
    ret = aclrtMalloc(&workspaceAddr, workspaceSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("allocate workspace failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  &#125;
  // 调用aclnnLogicalAnd第二段接口
  ret = aclnnLogicalAnd(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnLogicalAnd failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 4. （固定写法）同步等待任务执行结束
  ret = aclrtSynchronizeStream(stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSynchronizeStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 5. 获取输出的值，将device侧内存上的结果拷贝至Host侧
  auto size = GetShapeSize(outShape);
  std::vector<float> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), outDeviceAddr,
                    size * sizeof(resultData[0]), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy result from device to host failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  for (int64_t i = 0; i < size; i++) &#123;
    LOG_PRINT("result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]);
  &#125;

  // 6. 释放aclTensor和aclScalar
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyTensor(other);
  aclDestroyTensor(out);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnLogicalNot/aclnnInplaceLogicalNot

接口原型

:::note 说明

aclnnLogicalNot和aclnnInplaceLogicalNot实现相同的功能，其使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。
- aclnnLogicalNot：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
- aclnnInplaceLogicalNot：无需新建输出张量对象，直接在输入张量的内存中存储计算结果。
每个算子分为两段接口，必须先调用“aclnnXxxGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnXxx”接口执行计算。 :::
aclnnLogicalNot两段式接口如下：
- **第一段接口：**aclnnStatus aclnnLogicalNotGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
- **第二段接口：**aclnnStatus aclnnLogicalNot(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor，aclrtStream stream)
aclnnInplaceLogicalNot两段式接口如下：
- **第一段接口：**aclnnStatus aclnnInplaceLogicalNotGetWorkspaceSize(aclTensor *selfRef, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
- **第二段接口：**aclnnStatus aclnnInplaceLogicalNot(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：完成给定输入张量元素的逻辑非运算。如果未指定输出类型，输出Tensor默认BOOL类型。如果输入Tensor不是BOOL类型，则将0视为False，非0视为True。

aclnnLogicalNotGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnLogicalNotGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧的aclTensor，输入张量，数据类型支持BOOL、UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、FLOAT、FLOAT16、DOUBLE，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- out：Device侧的aclTensor，输出张量，数据类型支持BOOL、UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、FLOAT、FLOAT16、DOUBLE，shape与self一致，支持非连续Tensor，数据格式支持ND。
- workspaceSize：返回用户需要在Device侧申请的workspace大小。
- executor：返回op执行器，包含了算子计算流程。
返回值：

返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

:::note 说明第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
- 返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：传入的self或out是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - self或out的数据类型不在支持的范围之内。
  - self和out的shape不一致。 :::

aclnnLogicalNot

接口定义：

aclnnStatus aclnnLogicalNot(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor，aclrtStream stream)
参数说明：
- workspace：在Device侧申请的workspace内存起址。
- workspaceSize：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnLogicalNotGetWorkspaceSize获取。
- executor：op执行器，包含了算子计算流程。
- stream：指定执行任务的AscendCL stream流。
返回值：

返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

aclnnInplaceLogicalNotGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnInplaceLogicalNotGetWorkspaceSize(aclTensor *selfRef, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- selfRef：Device侧的aclTensor，输入/输出张量，数据类型支持BOOL、UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、FLOAT、FLOAT16、DOUBLE，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- workspaceSize：返回用户需要在Device侧申请的workspace大小。
- executor：返回op执行器，包含了算子计算流程。
返回值：

返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

:::note 说明第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
- 返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：传入的selfRef是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：selfRef的数据类型不在支持的范围之内。 :::

aclnnInplaceLogicalNot

接口定义：

aclnnStatus aclnnInplaceLogicalNot(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)
参数说明：
- workspace：在Device侧申请的workspace内存起址。
- workspaceSize：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnInplaceLogicalNotGetWorkspaceSize获取。
- executor：op执行器，包含了算子计算流程。
- stream：指定执行任务的AscendCL stream流。
返回值：

返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

调用示例

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_logical_not.h"

#define CHECK_RET(cond, return_expr) \
  do &#123;                               \
    if (!(cond)) &#123;                   \
      return_expr;                   \
    &#125;                                \
  &#125; while (0)

#define LOG_PRINT(message, ...)     \
  do &#123;                              \
    printf(message, ##__VA_ARGS__); \
  &#125; while (0)

int64_t GetShapeSize(const std::vector<int64_t>& shape) &#123;
    int64_t shape_size = 1;
    for (auto i : shape) &#123;
        shape_size *= i;
    &#125;
    return shape_size;
&#125;

int Init(int32_t deviceId, aclrtContext* context, aclrtStream* stream) &#123;
  // 固定写法，AscendCL初始化
  auto ret = aclInit(nullptr);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclInit failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtSetDevice(deviceId);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetDevice failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtCreateContext(context, deviceId);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateContext failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtSetCurrentContext(*context);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetCurrentContext failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtCreateStream(stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  return 0;
&#125;

template <typename T>
int CreateAclTensor(const std::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_t>& shape, void** deviceAddr,
                    aclDataType dataType, aclTensor** tensor) &#123;
    auto size = GetShapeSize(shape) * sizeof(T);
    // 调用aclrtMalloc申请device侧内存
    auto ret = aclrtMalloc(deviceAddr, size, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMalloc failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
    // 调用aclrtMemcpy将Host侧数据拷贝到device侧内存上
    ret = aclrtMemcpy(*deviceAddr, size, hostData.data(), size, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMemcpy failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
    // 计算连续tensor的strides
    std::vector<int64_t> strides(shape.size(), 1);
    for (int64_t i = shape.size() - 2; i >= 0; i--) &#123;
        strides[i] = shape[i + 1] * strides[i + 1];
    &#125;
    // 调用aclCreateTensor接口创建aclTensor
    *tensor = aclCreateTensor(shape.data(), shape.size(), dataType, strides.data(), 0, aclFormat::ACL_FORMAT_ND,
                              shape.data(), shape.size(), *deviceAddr);
    return 0;
&#125;

int main() &#123;
    // 1. 固定写法，device/context/stream初始化, 参考AscendCL对外接口列表
    // 根据自己的实际device填写deviceId
    int32_t deviceId = 0;
    aclrtContext context;
    aclrtStream stream;
    auto ret = Init(deviceId, &context, &stream);
    // check根据自己的需要处理
    CHECK_RET(ret == 0, LOG_PRINT("Init acl failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

    // 2. 构造输入与输出，需要根据API的接口定义构造
    std::vector<int64_t> selfShape = &#123;3, 3&#125;;
    std::vector<int64_t> outShape = &#123;3, 3&#125;;
    void* selfDeviceAddr = nullptr;
    void* outDeviceAddr = nullptr;
    aclTensor* self = nullptr;
    aclTensor* out = nullptr;
    std::vector<int> selfHostData = &#123;0, 1, 0, 2, 0, 3, 4, 0, 0&#125;;
    std::vector<int> outHostData =&#123;0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0&#125;;
    // 创建self aclTensor
    ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT32, &self);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
    // 创建out aclTensor
    ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT32, &out);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

    // 3.调用CANN算子库API，需要修改为具体的算子接口
    uint64_t workspaceSize = 0;
    aclOpExecutor* executor;
    // 调用aclnnLogicalNot第一段接口
    ret = aclnnLogicalNotGetWorkspaceSize(self, out, &workspaceSize, &executor);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnLogicalNotGetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
    // 根据第一段接口计算出的workspaceSize申请device内存
    void* workspaceAddr = nullptr;
    if (workspaceSize > 0) &#123;
        ret = aclrtMalloc(&workspaceAddr, workspaceSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
        CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("allocate workspace failed. ERROR: %d\n", ret); return ret;);
    &#125;
    // 调用aclnnLogicalNot第二段接口
    ret = aclnnLogicalNot(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnLogicalNot failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

    // 4. 固定写法，同步等待任务执行结束
    ret = aclrtSynchronizeStream(stream);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSynchronizeStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

    // 5. 获取输出的值，将device侧内存上的结果拷贝至Host侧，需要根据具体API的接口定义修改
    auto size = GetShapeSize(outShape);
    std::vector<int> resultData(size, 0);
    ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), outDeviceAddr, size * sizeof(int),
                      ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy result from device to host failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
    for (int64_t i = 0; i < size; i++) &#123;
        LOG_PRINT("result[%ld] is: %d\n", i, resultData[i]);
    &#125;

    // 6. 释放aclTensor和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改
    aclDestroyTensor(self);
    aclDestroyTensor(out);
    return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnLogicalOr

接口原型

第一段接口：aclnnStatus aclnnLogicalOrGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclTensor *other, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
第二段接口：aclnnStatus aclnnLogicalOr(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：完成张量元素的逻辑或运算。当张量self和张量other为非BOOL类型时，0被视为False，非0被视为True。

aclnnLogicalOrGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnLogicalOrGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclTensor *other, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），shape需要与other满足broadcast关系。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- other：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），shape需要与self满足broadcast关系。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- out：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），shape需要是self与other broadcast之后的shape。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- workspaceSize：返回用户需要在Device侧申请的workspace大小。
- executor：返回op执行器，包含了算子计算流程。
返回值：

返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
- 返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：传入的self、other或out是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - self和other的数据类型和数据格式不在支持的范围内。
  - self和other的shape无法做broadcast。

aclnnLogicalOr

接口定义：

aclnnStatus aclnnLogicalOr(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)
参数说明：
- workspace：在Device侧申请的workspace内存起址。
- workspaceSize：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnLogicalOrGetWorkspaceSize获取。
- executor：op执行器，包含了算子计算流程。
- stream：指定执行任务的AscendCL stream流。
返回值：

返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

调用示例

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_logical_or.h"

#define CHECK_RET(cond, return_expr) \
  do &#123;                               \
    if (!(cond)) &#123;                   \
      return_expr;                   \
    &#125;                                \
  &#125; while (0)

#define LOG_PRINT(message, ...)     \
  do &#123;                              \
    printf(message, ##__VA_ARGS__); \
  &#125; while (0)

int64_t GetShapeSize(const std::vector<int64_t>& shape) &#123;
  int64_t shapeSize = 1;
  for (auto i : shape) &#123;
    shapeSize *= i;
  &#125;
  return shapeSize;
&#125;

int Init(int32_t deviceId, aclrtContext* context, aclrtStream* stream) &#123;
  // 固定写法，AscendCL初始化
  auto ret = aclInit(nullptr);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclInit failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtSetDevice(deviceId);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetDevice failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtCreateContext(context, deviceId);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateContext failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtSetCurrentContext(*context);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetCurrentContext failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtCreateStream(stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  return 0;
&#125;

template <typename T>
int CreateAclTensor(const std::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_t>& shape, void** deviceAddr,
                    aclDataType dataType, aclTensor** tensor) &#123;
  auto size = GetShapeSize(shape) * sizeof(T);
  // 调用aclrtMalloc申请device侧内存
  auto ret = aclrtMalloc(deviceAddr, size, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMalloc failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  // 调用aclrtMemcpy将Host侧数据拷贝到device侧内存上
  ret = aclrtMemcpy(*deviceAddr, size, hostData.data(), size, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMemcpy failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 计算连续tensor的strides
  std::vector<int64_t> strides(shape.size(), 1);
  for (int64_t i = shape.size() - 2; i >= 0; i--) &#123;
    strides[i] = shape[i + 1] * strides[i + 1];
  &#125;

  // 调用aclCreateTensor接口创建aclTensor
  *tensor = aclCreateTensor(shape.data(), shape.size(), dataType, strides.data(), 0, aclFormat::ACL_FORMAT_ND,
                            shape.data(), shape.size(), *deviceAddr);
  return 0;
&#125;

int main() &#123;
  // 1. （固定写法）device/context/stream初始化，参考AscendCL对外接口列表
  int32_t deviceId = 0;
  aclrtContext context;
  aclrtStream stream;
  auto ret = Init(deviceId, &context, &stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("Init acl failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 2. 构造输入与输出，需要根据API的接口自定义构造
  std::vector<int64_t> selfShape = &#123;4, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> otherShape = &#123;4, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> outShape = &#123;4, 2&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* otherDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* other = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;0, 1, 2, 3, 0, 5, 0, 0&#125;;
  std::vector<float> otherHostData = &#123;1, 1, 1, 0, 0, 2, 3, 0&#125;;
  std::vector<float> outHostData(8, 0);

  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建other aclTensor
  ret = CreateAclTensor(otherHostData, otherShape, &otherDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &other);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建out aclTensor
  ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &out);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  // 3. 调用CANN算子库API
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  // 调用aclnnLogicalOr第一段接口
  ret = aclnnLogicalOrGetWorkspaceSize(self, other, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnLogicalOrGetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  // 根据第一段接口计算出的workspaceSize申请device内存
  void* workspaceAddr = nullptr;
  if (workspaceSize > 0) &#123;
    ret = aclrtMalloc(&workspaceAddr, workspaceSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("allocate workspace failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  &#125;
  // 调用aclnnLogicalOr第二段接口
  ret = aclnnLogicalOr(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnLogicalOr failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 4. （固定写法）同步等待任务执行结束
  ret = aclrtSynchronizeStream(stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSynchronizeStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 5. 获取输出的值，将device侧内存上的结果拷贝至Host侧
  auto size = GetShapeSize(outShape);
  std::vector<float> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), outDeviceAddr,
                    size * sizeof(resultData[0]), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy result from device to host failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  for (int64_t i = 0; i < size; i++) &#123;
    LOG_PRINT("result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]);
  &#125;

  // 6. 释放aclTensor和aclScalar
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyTensor(other);
  aclDestroyTensor(out);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

在线提单

aclnnLogAddExp​

接口原型​

功能描述​

aclnnLogAddExpGetWorkspaceSize​

aclnnLogAddExp​

调用示例​

aclnnLogAddExp2​

接口原型​

功能描述​

aclnnLogAddExp2GetWorkspaceSize​

aclnnLogAddExp2​

调用示例​

aclnnLogdet​

接口原型​

功能描述​

aclnnLogdetGetWorkspaceSize​

aclnnLogdet​

调用示例​

aclnnLogicalAnd​

接口原型​

功能描述​

aclnnLogicalAndGetWorkspaceSize​

aclnnLogicalAnd​

调用示例​

aclnnLogicalNot/aclnnInplaceLogicalNot​

接口原型​

功能描述​

aclnnLogicalNotGetWorkspaceSize​

aclnnLogicalNot​

aclnnInplaceLogicalNotGetWorkspaceSize​

aclnnInplaceLogicalNot​

调用示例​

aclnnLogicalOr​

接口原型​

功能描述​

aclnnLogicalOrGetWorkspaceSize​

aclnnLogicalOr​

调用示例​

aclnnLogAddExp

接口原型

功能描述

aclnnLogAddExpGetWorkspaceSize

aclnnLogAddExp

调用示例

aclnnLogAddExp2

接口原型

功能描述

aclnnLogAddExp2GetWorkspaceSize

aclnnLogAddExp2

调用示例

aclnnLogdet

接口原型

功能描述

aclnnLogdetGetWorkspaceSize

aclnnLogdet

调用示例

aclnnLogicalAnd

接口原型

功能描述

aclnnLogicalAndGetWorkspaceSize

aclnnLogicalAnd

调用示例

aclnnLogicalNot/aclnnInplaceLogicalNot

接口原型

功能描述

aclnnLogicalNotGetWorkspaceSize

aclnnLogicalNot

aclnnInplaceLogicalNotGetWorkspaceSize

aclnnInplaceLogicalNot

调用示例

aclnnLogicalOr

接口原型

功能描述

aclnnLogicalOrGetWorkspaceSize

aclnnLogicalOr

调用示例