函数:get_tensor_desc_name
函数:get_tensor_desc_dim_range
| C函数原型 | aclError aclGetTensorDescDimRange(const aclTensorDesc *desc, size_t index, size_t dimRangeNum, int64_t *dimRange) |
|---|---|
| Python函数 | dim_range, ret = acl.get_tensor_desc_dim_range(desc, index, dim_range_num) |
| 函数功能 | 获取Tensor描述中指定维度的范围,[1, -1]表示全Shape范围。 |
| 输入说明 | desc:int,aclTensorDesc类型的指针地址。 需提前调用acl.create_tensor_desc接口创建aclTensorDesc类型。 index:int,指定获取第几个维度的大小,“index”值从0开始。 用户调用acl.get_tensor_desc_num_dims接口获取Shape维度个数,该“index”的取值范围:[0, (shape维度个数-1)]。 dim_range_num:int,“dim_range”的长度,该值必须大于或等于2。 |
| 返回值说明 | dim_range:list,Tensor描述中“index”指定维度的Shape范围。 - 第一个元素值表示Shape范围的最小值,第二个元素值表示Shape范围的最大值。该数组中仅前2个元素值有效。 - 当“dim_range”数组的值为[1, -1]时,表示全Shape范围。 ret:int,错误码。 - 返回0表示成功。 - 返回其它值表示失败。 |
| 约束说明 | 当acl.get_tensor_desc_num_dims接口的返回值为**ACL_UNKNOWN_RANK(0xFFFFFFFFFFFFFFFE)**时,表示动态Shape场景下维度个数未知,则不能调用acl.get_tensor_desc_dim_range接口获取指定维度的范围。 |
父主题: 公共接口
函数:set_tensor_desc_name
| C函数原型 | **void aclSetTensorDescName(**aclTensorDesc *desc, const char *name) |
|---|---|
| Python函数 | acl.set_tensor_desc_name(desc, name) |
| 函数功能 | 设置TensorDesc的名称,同步接口。 |
| 输入说明 | desc:int,aclTensorDesc类型的指针地址。 需提前调用acl.create_tensor_desc接口创建aclTensorDesc类型。 name:str,Tensor描述的名称。 |
| 返回值说明 | 无 |
| 约束说明 | 无 |
父主题: 公共接口
函数:get_tensor_desc_name
| C函数原型 | **const char *aclGetTensorDescName(**aclTensorDesc *desc) |
|---|---|
| Python函数 | name = acl.get_tensor_desc_name(desc) |
| 函数功能 | 获取tensor描述的名称,同步接口。 |
| 输入说明 | desc:int,aclTensorDesc类型的指针地址。 需提前调用acl.create_tensor_desc接口创建aclTensorDesc类型。 |
| 返回值说明 | name:str,Tensor描述的名称。 |
| 约束说明 | 无 |
父主题: 公共接口
函数:set_tensor_storage_shape
备注
须知
此接口后续版本会废弃,请使用acl.set_tensor_shape接口。
| C函数原型 | aclError aclSetTensorStorageShape(aclTensorDesc *desc, int numDims, const int64_t *dims) |
|---|---|
| Python函数 | ret = acl.set_tensor_storage_shape(desc, dims) |
| 函数功能 | 调用acl.create_tensor_desc接口创建Tensor描述信息后,可通过acl.set_tensor_storage_shape设置Tensor的实际“dims”信息,当前主要用于PyTorch场景下,同步接口。 |
| 输入说明 | desc:int,aclTensorDesc类型的指针地址。 需提前调用acl.create_tensor_desc接口创建aclTensorDesc类型。 dims:list,要设置的“dims”维度数。 |
| 返回值说明 | ret:int,错误码。 - 返回0表示成功。 - 返回其它值表示失败。 |
| 约束说明 | 无 |
父主题: 公共接口
函数:set_tensor_storage_format
备注
须知
此接口后续版本会废弃,请使用acl.set_tensor_format接口。
| C函数原型 | aclError aclSetTensorStorageFormat(aclTensorDesc *desc, aclFormat format) |
|---|---|
| Python函数 | ret = acl.set_tensor_storage_format(desc, format) |
| 函数功能 | 调用acl.create_tensor_desc接口创建Tensor描述信息后,可通过acl.set_tensor_storage_format设置Tensor的实际Format信息,当前主要用于PyTorch场景下,同步接口。 |
| 输入说明 | desc:int,aclTensorDesc类型的指针地址。 需提前调用acl.create_tensor_desc接口创建aclTensorDesc类型。 format:int, 指定Tensor描述的格式。 |
| 返回值说明 | ret:int,错误码。 - 返回0表示成功。 - 返回其它值表示失败。 |
| 约束说明 | 无 |
父主题: 公共接口
函数:set_tensor_origin_shape
| C函数原型 | aclError aclSetTensorOriginShape(aclTensorDesc *desc, int numDims, const int64_t *dims) |
|---|---|
| Python函数 | ret = acl.set_tensor_origin_shape(desc, dims) |
| 函数功能 | 调用acl.create_tensor_desc接口创建Tensor描述信息后,可通过acl.set_tensor_origin_shape设置Tensor的原始维度信息,当前主要用于PyTorch场景下,同步接口。 (说明:例如,某算子的原始Format为NHWC(原始Shape为4维)或者NDHWC(原始Shape为5维),为了提高数据访问效率,在进行模型转换或者在线构建网络时会自动转换Format,将原始数据Format转化为 昇腾AI处理器 内部计算数据时用的Format(NC1HWC0或者NDC1HWC0),同时进行推导Shape用于内部计算。) |
| 输入说明 | desc:int,Tensor描述数据的指针地址。 dims:list,待设置的维度。 |
| 返回值说明 | ret:int,错误码。 - 返回0表示成功。 - 返回其它值表示失败。 |
| 约束说明 | 无 |
父主题: 公共接口
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