aclnnRsqrt/aclnnInplaceRsqrt

aclnnRound/aclnnInplaceRound

接口原型

:::note 说明

aclnnRound和aclnnInplaceRound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。
- aclnnRound：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
- aclnnInplaceRound：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。 :::
aclnnRound两段式接口如下：
- **第一段接口：**aclnnStatus aclnnRoundGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
- **第二段接口：**aclnnStatus aclnnRound(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)
aclnnInplaceRound两段式接口如下：
- **第一段接口：**aclnnStatus aclnnInplaceRoundGetWorkspaceSize(const aclTensor *selfRef, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
- **第二段接口：**aclnnStatus aclnnInplaceRound(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：将输入的值舍入到最接近的整数，若该值与两个整数距离一样则向偶数取整。

aclnnRoundGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnRoundGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、INT32、INT64，数据格式支持ND，shape不支持9D及以上。
- out：Device侧的aclTensor，数据类型、shape与self一致，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和out的数据类型或数据格式不在支持的范围内。
  - self和out的shape不一致。 :::

aclnnRound

接口定义：

aclnnStatus aclnnRound(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const 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aclnnRoundGetWorkspaceSize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。

aclnnInplaceRoundGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnInplaceRoundGetWorkspaceSize(const aclTensor *selfRef, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- selfRef：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、INT32、INT64，数据格式支持ND，shape不支持9D及以上。
- 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的数据类型或数据格式不在支持的范围内。 :::

aclnnInplaceRound

接口定义：

aclnnStatus aclnnInplaceRound(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const 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aclnnInplaceRoundGetWorkspaceSize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_round.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;1, 3&#125;;
  std::vector<int64_t> outShape = &#123;1, 3&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;1.1, 2.8, 3.5&#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);
  // 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aclnnRound第一段接口
  ret = aclnnRoundGetWorkspaceSize(self, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnRoundGetWorkspaceSize 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aclnnRound第二段接口
  ret = aclnnRound(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnRound 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，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

aclnnRReluWithNoise/aclnnInplaceRReluWithNoise

接口原型

:::note 说明

aclnnRReluWithNoise和aclnnInplaceRReluWithNoise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。
- aclnnRReluWithNoise：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
- aclnnInplaceRReluWithNoise：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。 :::
aclnnRReluWithNoise两段式接口如下：
- **第一段接口：**aclnnStatus aclnnRReluWithNoiseGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *noiseRef, const aclScalar *lower, const aclScalar *upper, bool training, int64_t seed, int64_t offset, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
- 第二段接口：aclnnStatus aclnnRReluWithNoise(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)
aclnnInplaceRReluWithNoise两段式接口如下：
- **第一段接口：**aclnnStatus aclnnInplaceRReluWithNoiseGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *noiseRef, const aclScalar *lower, const aclScalar *upper, bool training, int64_t seed, int64_t offset, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
- **第二段接口：**aclnnStatus aclnnInplaceRReluWithNoise(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：带有noise的RRelu激活函数。
计算公式：

其中a是随机变量，服从均匀分布U（lower, upper）。如果是训练模式（training=true），noiseRef计算公式如下：

aclnnRReluWithNoiseGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnRReluWithNoiseGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *noiseRef, const aclScalar *lower, const aclScalar *upper, bool training, int64_t seed, int64_t offset, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧的aclTensor。数据类型支持FLOAT16、FLOAT，数据格式支持ND。
- noiseRef：Device侧的aclTensor。数据类型支持FLOAT16、FLOAT，且数据类型需要与self一致，数据格式支持ND。当training=true时，size需要不小于self（shape建议与self一致）。
- lower：Host侧的aclScalar ，均匀分布U的下界。数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL。
- upper：Host侧的aclScalar ，均匀分布U的上界。数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL。
- training：bool类型变量，是否是训练场景。
- seed：int64_t 类型变量，随机数生成器的种子，它影响生成的随机数序列。
- offset：int64_t 类型变量，随机数生成器的偏移量，它影响生成的随机数序列的位置。设置偏移量后，生成的随机数序列会从指定位置开始。
- out：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT，且数据类型需要与self构成互推导关系，shape需要与self一致，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、noiseRef或out是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - self和noiseRef的数据类型和数据格式不在支持的范围内。
  - 当training=true且self的size大于noiseRef的size。
  - self、noiseRef和out数据类型不一致。 :::

aclnnRReluWithNoise

接口定义：

aclnnStatus aclnnRReluWithNoise(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const 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aclnnRReluWithNoiseGetWorkspaceSize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。

aclnnInplaceRReluWithNoiseGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnInplaceRReluWithNoiseGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *noiseRef, const aclScalar *lower, const aclScalar *upper, bool training, int64_t seed, int64_t offset, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧的aclTensor。数据类型支持FLOAT16、FLOAT，数据格式支持ND。
- noiseRef：Device侧的aclTensor。数据类型支持FLOAT16、FLOAT，且数据类型需要与self一致，数据格式支持ND。当training=true时，size需要不小于self（shape建议与self一致）。
- lower：Host侧的aclScalar ，均匀分布U的下界。数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL。
- upper：Host侧的aclScalar ，均匀分布U的上界。数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL。
- training：bool类型变量，是否是训练场景。
- seed：int64_t 类型变量，随机数生成器的种子，它影响生成的随机数序列。
- offset：int64_t 类型变量，随机数生成器的偏移量，它影响生成的随机数序列的位置。设置偏移量后，生成的随机数序列会从指定位置开始。
- 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、noiseRef是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - self和noiseRef的数据类型和数据格式不在支持的范围内。
  - 当training=true且self的size大于noiseRef的size。
  - self、noiseRef的数据类型不一致。 :::

aclnnInplaceRReluWithNoise

接口定义：

aclnnStatus aclnnInplaceRReluWithNoise(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const 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aclnnInplaceRReluWithNoiseGetWorkspaceSize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_rrelu_with_noise.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;2, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> noiseShape = &#123;2, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> outShape = &#123;2, 2&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* noiseDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* noise = nullptr;
  aclScalar* lower = nullptr;
  aclScalar* upper = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;1, 2, 3, 4&#125;;
  std::vector<float> noiseHostData = &#123;4, 3, 2, 1&#125;;
  std::vector<float> outHostData = &#123;0, 0, 0, 0&#125;;
  float lowerValue = 0.1f;
  float upperValue = 0.3f;
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建noise aclTensor
  ret = CreateAclTensor(noiseHostData, noiseShape, &noiseDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &noise);
  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);
  // 创建lower aclScalar
  lower = aclCreateScalar(&lowerValue, aclDataType::ACL_FLOAT);
  CHECK_RET(lower != nullptr, return ret);
  // 创建upper aclScalar
  upper = aclCreateScalar(&upperValue, aclDataType::ACL_FLOAT);
  CHECK_RET(upper != nullptr, return ret);
  bool training = false;
  int64_t seed = 0;
  int64_t offset = 0;

  // 3. 调用CANN算子库API
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  // 调用aclnnRReluWithNoise第一段接口
  ret = aclnnRReluWithNoiseGetWorkspaceSize(self, noise, lower, upper, training, seed, offset, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnRReluWithNoiseGetWorkspaceSize 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aclnnRReluWithNoise第二段接口
  ret = aclnnRReluWithNoise(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnRReluWithNoise 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(noise);
  aclDestroyTensor(out);
  aclDestroyScalar(lower);
  aclDestroyScalar(upper);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnRsqrt/aclnnInplaceRsqrt

接口原型

:::note 说明

aclnnRsqrt和aclnnInplaceRsqrt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。
- aclnnRsqrt：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
- aclnnInplaceRsqrt：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。 :::
aclnnRsqrt两段式接口如下：
- **第一段接口：**aclnnStatus aclnnRsqrtGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
- **第二段接口：**aclnnStatus aclnnRsqrt(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)
aclnnInplaceRsqrt两段式接口如下：
- **第一段接口：**aclnnStatus aclnnInplaceRsqrtGetWorkspaceSize(aclTensor *selfRef, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
- **第二段接口：**aclnnStatus aclnnInplaceRsqrt(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：对输入张量每个元素计算其平方根的倒数。
计算公式：

aclnnRsqrtGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnRsqrtGetWorkspaceSize(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FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持）。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，且shape需要与out一致。
- out：Device侧的aclTensor，输出张量，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持）。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，且shape需要与self一致。
- 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和out的数据类型不在支持的范围之内。
  - self和out的shape不匹配。 :::

aclnnRsqrt

接口定义：

aclnnStatus aclnnRsqrt(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aclnnRsqrtGetWorkspaceSize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。

aclnnInplaceRsqrtGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnInplaceRsqrtGetWorkspaceSize(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FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持）。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的数据类型或数据格式不在支持的范围之内。 :::

aclnnInplaceRsqrt

接口定义：

aclnnStatus aclnnInplaceRsqrt(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aclnnInplaceRsqrtGetWorkspaceSize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_rsqrt.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;2, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> outShape = &#123;2, 2&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;1, 2, 3, 4&#125;;
  std::vector<float> outHostData = &#123;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aclnnRsqrt第一段接口
  ret = aclnnRsqrtGetWorkspaceSize(self, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnRsqrtGetWorkspaceSize 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aclnnRsqrt第二段接口
  ret = aclnnRsqrt(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnRsqrt 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(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，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

aclnnRsub

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 aclnnRsubGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclTensor *other, const aclScalar *alpha, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
**第二段接口：**aclnnStatus aclnnRsub(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：完成张量other与张量self的减法计算。
计算公式：

aclnnRsubGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnRsubGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclTensor *other, const aclScalar *alpha, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧的aclTensor，减数，数据类型支持INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64、FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），且数据类型与other需满足数据类型推导规则，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，被减数，数据类型支持INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64、FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），且数据类型与self需满足数据类型推导规则，shape需要与self满足broadcast关系。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- alpha：Host侧的aclScalar，数据类型支持INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64、FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），且数据类型需要可转换成self与other推导后的数据类型。
- out：Device侧的aclTensor，数据类型支持INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64、FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），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。
- 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、alpha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。
  - 推导出的数据类型无法转换为out的类型。
  - alpha无法转换为self和other推导后的数据类型。
  - self和other的shape无法做broadcast。
  - out的shape不是self与other broadcast之后的shape。
  - self或other的shape大于8维。 :::

aclnnRsub

接口定义：

aclnnStatus aclnnRsub(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aclnnRsubGetWorkspaceSize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_rsub.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;
  aclScalar* alpha = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7&#125;;
  std::vector<float> otherHostData = &#123;1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3&#125;;
  std::vector<float> outHostData = &#123;0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0&#125;;
  float alphaValue = 1.2f;
  // 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alpha aclScalar
  alpha = aclCreateScalar(&alphaValue, aclDataType::ACL_FLOAT);
  CHECK_RET(alpha != nullptr, 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aclnnRsub第一段接口
  ret = aclnnRsubGetWorkspaceSize(self, other, alpha, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnRsubGetWorkspaceSize 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aclnnRsub第二段接口
  ret = aclnnRsub(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnRsub 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);
  aclDestroyScalar(alpha);
  aclDestroyTensor(out);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnRsubs

接口原型

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

功能描述

算子功能：完成标量other与张量self的减法计算。
计算公式：

aclnnRsubsGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnRsubsGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclScalar *other, const aclScalar *alpha, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧的aclTensor，减数，数据类型支持INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64、FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），且数据类型与other需满足数据类型推导规则。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- other：Host侧的aclScalar，被减数，数据类型支持INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64、FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），且数据类型与self需满足数据类型推导规则。
- alpha：Host侧的aclScalar，数据类型支持INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64、FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），且数据类型需要可转换成self与other推导后的数据类型。
- out：Device侧的aclTensor，数据类型支持INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64、FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），且数据类型需要是self与other推导之后可转换的数据类型。shape需要与self的shape一致。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、alpha或out是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - self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。
  - 推导出的数据类型无法转换为out的类型。
  - alpha无法转换为self和other推导后的数据类型。
  - self和out的shape不一致。
  - self的shape大于8维。 :::

aclnnRsubs

接口定义：

aclnnStatus aclnnRsubs(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aclnnRsubsGetWorkspaceSize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_rsub.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;4, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> outShape = &#123;4, 2&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclScalar* other = nullptr;
  aclScalar* alpha = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7&#125;;
  std::vector<float> outHostData(8, 0);
  float otherValue = 2.0f;
  float alphaValue = 1.2f;
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建other aclScalar
  other = aclCreateScalar(&otherValue, aclDataType::ACL_FLOAT);
  CHECK_RET(other != nullptr, return ret);
  // 创建alpha aclScalar
  alpha = aclCreateScalar(&alphaValue, aclDataType::ACL_FLOAT);
  CHECK_RET(alpha != nullptr, 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aclnnRsubs第一段接口
  ret = aclnnRsubsGetWorkspaceSize(self, other, alpha, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnRsubsGetWorkspaceSize 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aclnnRsubs第二段接口
  ret = aclnnRsubs(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnRsubs 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(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，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyScalar(other);
  aclDestroyScalar(alpha);
  aclDestroyTensor(out);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnScatter

接口原型

第一段接口：aclnnStatus aclnnScatterGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, int64_t dim, const aclTensor *index, const aclTensor *src, int64_t reduce, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
第二段接口：aclnnStatus aclnnScatter(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：将源张量src中的值按指定轴方向和对应的位置关系逐个填入张量self中。
示例：

对于一个3D tensor，self会按照如下规则进行更新：
```
self[index[i][j][k]][j][k] = src[i][j][k]  # 如果dim == 0
self[i][index[i][j][k]][k] = src[i][j][k]  # 如果dim == 1
self[i][j][index[i][j][k]] = src[i][j][k]  # 如果dim == 2 
```
在计算时需要满足以下要求：
- self、index和src的维度数量必须相同。
- 对于每一个维度d，需满足index.size(d)≤src.size(d)。
- 对于每一个维度d，如果d!=dim，需满足index.size(d)≤self.size(d)。
- dim的值大小必须在[-self的维度数量, self的维度数量-1]之间。
- self的维度数应该≤8。
- index中对应维度dim的值必须在[0, self.size(dim)-1]之间。

aclnnScatterGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnScatterGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, int64_t dim, const aclTensor *index, const aclTensor *src, int64_t reduce, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧的aclTensor，数据类型支持UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。self的维度数量需要与index、src相同，并且不超过8。self的数据类型需要与src一致。支持空Tensor，支持非连续的Tensor。数据格式支持ND。
- dim：指定scatter的维度，数据类型为INT64，取值范围为[-self.dim(), self.dim()-1]。
- index：Device侧的aclTensor，数据类型支持INT32、INT64。index的维度数量需要与self、src相同。支持空Tensor，支持非连续的Tensor。数据格式支持ND。
- src：Device侧的aclTensor，数据类型支持UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。src的维度数量需要与self、index相同。src的数据类型需要与self一致。支持空Tensor，支持非连续的Tensor。数据格式支持ND。
- reduce：选择应用的reduction操作。可选的操作选项以及对应的int值为 (add, 1), (mul, 2)，(none, 0)：
  - 0：表示替换操作，将src中对应位置的值按照index替换到out中的对应位置。
  - 1：表示累加操作，将src中对应位置的值按照index累加到out的对应位置。
  - 2：表示累乘操作，将src中对应位置的值按照index累乘到out的对应位置。
- out： Device侧的aclTensor，数据类型支持UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。数据格式、数据类型、shape需要与self一致。
- 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、index、src或out是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - self、index、src或out的数据类型不在支持范围内。
  - self、src、out的数据类型不一样。
  - self、index、src的维度数不一致。
  - self和out的shape不一致。
  - self、index、src的shape不满足限制：对于每一个维度d，需满足index.size(d)≤src.size(d)；若d!=dim，需满足index.size(d)<=self.size(d)。
  - dim值不在支持的范围内。
  - self的维度数超过8。 :::

aclnnScatter

接口定义：

aclnnStatus aclnnScatter(void *workspace、uint64_t workspaceSize、aclOpExecutor *executor、const 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aclnnScatterGetWorkspaceSize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_scatter.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
  int64_t dim = 1;
  int64_t reduce = 1;
  std::vector<int64_t> selfShape = &#123;3, 4&#125;;
  std::vector<int64_t> indexShape = &#123;2, 3&#125;;
  std::vector<int64_t> srcShape = &#123;2, 3&#125;;
  std::vector<int64_t> outShape = &#123;3, 4&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* indexDeviceAddr = nullptr;
  void* srcDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* index = nullptr;
  aclTensor* src = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11&#125;;
  std::vector<int64_t> indexHostData = &#123;0, 0, 2, 1, 0, 2&#125;;
  std::vector<float> srcHostData = &#123;-1, -2, -3, -4, -5, -6&#125;;
  std::vector<float> outHostData = &#123;0, 0, 0, 0, 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index aclTensor
  ret = CreateAclTensor(indexHostData, indexShape, &indexDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT64, &index);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建src aclTensor
  ret = CreateAclTensor(srcHostData, srcShape, &srcDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &src);
  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aclnnScatter第一段接口
  ret = aclnnScatterGetWorkspaceSize(self, dim, index, src, reduce, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnScatterGetWorkspaceSize 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aclnnScatter第二段接口
  ret = aclnnScatter(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnScatter 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(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，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyTensor(index);
  aclDestroyTensor(src);
  aclDestroyTensor(out);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

在线提单

aclnnRound/aclnnInplaceRound​

接口原型​

功能描述​

aclnnRoundGetWorkspaceSize​

aclnnRound​

aclnnInplaceRoundGetWorkspaceSize​

aclnnInplaceRound​

调用示例​

aclnnRReluWithNoise/aclnnInplaceRReluWithNoise​

接口原型​

功能描述​

aclnnRReluWithNoiseGetWorkspaceSize​

aclnnRReluWithNoise​

aclnnInplaceRReluWithNoiseGetWorkspaceSize​

aclnnInplaceRReluWithNoise​

调用示例​

aclnnRsqrt/aclnnInplaceRsqrt​

接口原型​

功能描述​

aclnnRsqrtGetWorkspaceSize​

aclnnRsqrt​

aclnnInplaceRsqrtGetWorkspaceSize​

aclnnInplaceRsqrt​

调用示例​

aclnnRsub​

接口原型​

功能描述​

aclnnRsubGetWorkspaceSize​

aclnnRsub​

调用示例​

aclnnRsubs​

接口原型​

功能描述​

aclnnRsubsGetWorkspaceSize​

aclnnRsubs​

调用示例​

aclnnScatter​

接口原型​

功能描述​

aclnnScatterGetWorkspaceSize​

aclnnScatter​

调用示例​

aclnnRound/aclnnInplaceRound

接口原型

功能描述

aclnnRoundGetWorkspaceSize

aclnnRound

aclnnInplaceRoundGetWorkspaceSize

aclnnInplaceRound

调用示例

aclnnRReluWithNoise/aclnnInplaceRReluWithNoise

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功能描述

aclnnRReluWithNoiseGetWorkspaceSize

aclnnRReluWithNoise

aclnnInplaceRReluWithNoiseGetWorkspaceSize

aclnnInplaceRReluWithNoise

调用示例

aclnnRsqrt/aclnnInplaceRsqrt

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功能描述

aclnnRsqrtGetWorkspaceSize

aclnnRsqrt

aclnnInplaceRsqrtGetWorkspaceSize

aclnnInplaceRsqrt

调用示例

aclnnRsub

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aclnnRsubGetWorkspaceSize

aclnnRsub

调用示例

aclnnRsubs

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功能描述

aclnnRsubsGetWorkspaceSize

aclnnRsubs

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aclnnScatter

接口原型

功能描述

aclnnScatterGetWorkspaceSize

aclnnScatter

调用示例