函数：set_tensor_storage_format

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

函数：set_tensor_origin_format

C函数原型	aclError aclSetTensorOriginFormat(aclTensorDesc *desc, aclFormat format)
Python函数	ret = acl.set_tensor_origin_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_origin_format设置Tensor的原始Format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。 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_shape

C函数原型	aclError aclSetTensorShape(aclTensorDesc *desc, int numDims, const int64_t *dims)
Python函数	ret = acl.set_tensor_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_shape设置昇腾AI处理器内部处理Tensor时的维度信息，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，要设置的维度。
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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