aclnnTan

aclnnSWhere

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 aclnnSWhereGetWorkspaceSize(const aclTensor *condition, const aclTensor *self, const aclTensor *other, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
第二段接口：aclnnStatus aclnnSWhere(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：根据张量condition选取张量self或other中元素，或者按照维度返回非零元素的位置。
计算公式：

aclnnSWhereGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnSWhereGetWorkspaceSize(const aclTensor *condition, const aclTensor *self, const aclTensor *other, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- condition：Device侧的aclTensor，数据类型支持UINT8、BOOL，shape需要与self和other满足broadcast关系。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- self：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、 INT8、 INT32、UINT8、INT16、INT64、DOUBLE、BOOL、COMPLEX64、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持）。shape需要与other和condition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、 INT8、 INT32、UINT8、INT16、INT64、DOUBLE、BOOL、COMPLEX64、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持）。shape需要与self和condition满足broadcast关系，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- out：Device侧的aclTensor，数据类型需与self相同，shape需要是selfother和condition broadcast之后的shape。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- workspace_size：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、condition、out是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - self、other、condition的数据类型不在支持的范围内。
  - self和other、out数据类型不相同。
  - self、other、condition broadcast推导失败或broadcast结果与out的shape不相同。 :::

aclnnSWhere

接口定义：

aclnnStatus aclnnSWhere(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aclnnSWhereGetWorkspaceSize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_s_where.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> conditionShape = &#123;4, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> outShape = &#123;4, 2&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* otherDeviceAddr = nullptr;
  void* conditionDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* other = nullptr;
  aclTensor* condition = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 7&#125;;
  std::vector<float> otherHostData = &#123;0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7&#125;;
  std::vector<int8_t> conditionHostData = &#123;false,false,false,false,true,true,true,true&#125;;
  std::vector<float> outHostData = &#123;10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10&#125;;

  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(otherHostData, otherShape, &otherDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &other);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建condition aclTensor
  ret = CreateAclTensor(conditionHostData, conditionShape, &conditionDeviceAddr, aclDataType::ACL_BOOL, &condition);
  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aclnnSWhere第一段接口
  ret = aclnnSWhereGetWorkspaceSize(condition, self, other, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnSWhereGetWorkspaceSize 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aclnnSWhere第二段接口
  ret = aclnnSWhere(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnSWhere 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(condition);
  aclDestroyTensor(out);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnTake

接口原型

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

功能描述

算子功能：将输入张量self视为一维数组，按索引张量indexc从中取值，返回shape与index一致的张量。
计算公式：

其中下标 i 表示从0遍历到（index的元素个数-1）。

aclnnTakeGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnTakeGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclTensor *index, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧的aclTensor，数据类型支持UINT64、INT64、UINT32、INT32、FLOAT32、UINT16、INT16、FLOAT16、INT8、UINT8、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BOOL，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，数据维度****支持高于8维的场景。
- index：Device侧的aclTensor，数据类型支持INT32、INT64。支持非连续的Tensor，数据维度不高于8，数据格式为ND。
- out：Device侧的aclTensor，数据类型同self，shape与index一致，支持非连续的Tensor，数据格式为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、index、out是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - 参数self、index、out的数据类型不在支持范围内。
  - 参数self、index、out的数据格式是私有格式。
  - self、out数据类型不一致。
  - index的维度高于8维。 :::

aclnnTake

接口定义：

aclnnStatus aclnnTake(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aclnnTakeGetWorkspaceSize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_take.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根据自己的需要处理
  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> indexShape = &#123;2, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> outShape = &#123;2, 2&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* indexDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* index = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;0, 1.123, -2.001, 303.45, 40009, -50.1234, 60.666, -7.6543&#125;;
  std::vector<int64_t> indexHostData = &#123;4, 1, 0, 5&#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index aclTensor
  ret = CreateAclTensor(indexHostData, indexShape, &indexDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT64, &index);
  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aclnnTake第一段接口
  ret = aclnnTakeGetWorkspaceSize(self, index, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnTakeGetWorkspaceSize 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aclnnTake第二段接口
  ret = aclnnTake(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnTake 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(out);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnTan

接口原型

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

功能描述

算子功能：计算张量中每个元素的正切值。
计算公式：

aclnnTanGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnTanGetWorkspaceSize(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FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128，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、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128，且数据类型与self的数据类型需满足互推导规则，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或out是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - self的数据类型不在支持范围内，self不能转为out数据类型。
  - self的shape超过8维。
  - self的shape与out的shape不相同。
  - self和out的数据类型不能满足数据类型推导规则。 :::

aclnnTan

接口定义：

aclnnStatus aclnnTan(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aclnnTanGetWorkspaceSize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_tan.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> outShape = &#123;4, 2&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8&#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aclnnTan第一段接口
  ret = aclnnTanGetWorkspaceSize(self, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnTanGetWorkspaceSize 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aclnnTan第二段接口
  ret = aclnnTan(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnTan 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
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyTensor(out);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnTanh/aclnnInplaceTanh

接口原型

:::note 说明

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

功能描述

算子功能：tanh激活函数，对输入张量进行elmentwise计算。
计算公式：

aclnnTanhGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnTanhGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧的aclTensor，输入张量x，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BOOL、UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、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。
- out：Device侧的aclTensor，输出张量，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BOOL、UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），且数据类型与self的数据类型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。
- 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、out的数据类型或数据格式不在支持的范围内。
  - self和out不满足数据类型推导规则。
  - self和out的shape超过8维。
  - self和out的shape无法做broadcast。 :::

aclnnTanh

接口定义：

aclnnStatus aclnnTanh(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aclnnTanhGetWorkspaceSize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。

aclnnInplaceTanhGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnInplaceTanhGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧的aclTensor，输入/输出张量，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BOOL、UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、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self是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - self的数据类型或数据格式不在支持的范围内。
  - self的shape超过8维。 :::

aclnnInplaceTanh

接口定义：

aclnnStatus aclnnInplaceTanh(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aclnnInplaceTanhGetWorkspaceSize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_tanh.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> outShape = &#123;4, 2&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8&#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aclnnTanh第一段接口
  ret = aclnnTanhGetWorkspaceSize(self, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnTanhGetWorkspaceSize 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aclnnTanh第二段接口
  ret = aclnnTanh(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnTanh 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
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyTensor(out);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnTanhBackward

接口原型

**第一段接口：**aclnnStatus aclnnTanhBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor *gradOutput, const aclTensor *output, aclTensor *gradInput, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
**第二段接口：**aclnnStatus aclnnTanhBackward(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：激活函数Tanh（aclnnTanh/aclnnInplaceTanh）的反向。
计算公式：

已知激活函数Tanh公式如下：

gradInput和gradOutput的关系可表示为：

aclnnTanhBackwardGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnTanhBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor *gradOutput, const aclTensor *output, aclTensor *gradInput, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- gradOutput：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），且数据类型与output、gradInput一致，shape需要与output、gradInput相同。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- output：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），且数据类型与gradOutput、gradInput一致，shape需要与gradOutput、gradInput相同。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- gradInput：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），且数据类型与gradOutput、output一致，shape需要与gradOutput、output相同。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gradOutput、output 、gradInput是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - gradOutput、output、gradInput的数据类型不在支持的范围内。
  - gradOutput、output和gradInput数据类型不同。
  - gradOutput、output和gradInput的shape不同。
  - gradOutput、output和gradInput的维度大于8。 :::

aclnnTanhBackward

接口定义：

aclnnStatus aclnnTanhBackward(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aclnnTanhBackwardGetWorkspaceSize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_tanh_backward.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> gradOutputShape = &#123;4, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> outputShape = &#123;4, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> gradInputShape = &#123;4, 2&#125;;
  void* gradOutputDeviceAddr = nullptr;
  void* outputDeviceAddr = nullptr;
  void* gradInputDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* gradOutput = nullptr;
  aclTensor* output = nullptr;
  aclTensor* gradInput = nullptr;
  std::vector<float> gradOutputHostData = &#123;0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7&#125;;
  std::vector<float> outputHostData = &#123;1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3&#125;;
  std::vector<float> gradInputHostData = &#123;0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0&#125;;
  // 创建gradOutput aclTensor
  ret = CreateAclTensor(gradOutputHostData, gradOutputShape, &gradOutputDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT,
                        &gradOutput);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建output aclTensor
  ret = CreateAclTensor(outputHostData, outputShape, &outputDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &output);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建gradInput aclTensor
  ret = CreateAclTensor(gradInputHostData, gradInputShape, &gradInputDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &gradInput);
  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aclnnTanhBackward第一段接口
  ret = aclnnTanhBackwardGetWorkspaceSize(gradOutput, output, gradInput, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnTanhBackwardGetWorkspaceSize 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aclnnTanhBackward第二段接口
  ret = aclnnTanhBackward(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnTanhBackward 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(gradInputShape);
  std::vector<float> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), outputDeviceAddr,
                    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(gradOutput);
  aclDestroyTensor(output);
  aclDestroyTensor(gradInput);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

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aclnnSWhere​

接口原型​

功能描述​

aclnnSWhereGetWorkspaceSize​

aclnnSWhere​

调用示例​

aclnnTake​

接口原型​

功能描述​

aclnnTakeGetWorkspaceSize​

aclnnTake​

调用示例​

aclnnTan​

接口原型​

功能描述​

aclnnTanGetWorkspaceSize​

aclnnTan​

调用示例​

aclnnTanh/aclnnInplaceTanh​

接口原型​

功能描述​

aclnnTanhGetWorkspaceSize​

aclnnTanh​

aclnnInplaceTanhGetWorkspaceSize​

aclnnInplaceTanh​

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aclnnTanhBackward​

接口原型​

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aclnnTanhBackwardGetWorkspaceSize​

aclnnTanhBackward​

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aclnnSWhere

接口原型

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aclnnSWhereGetWorkspaceSize

aclnnSWhere

调用示例

aclnnTake

接口原型

功能描述

aclnnTakeGetWorkspaceSize

aclnnTake

调用示例

aclnnTan

接口原型

功能描述

aclnnTanGetWorkspaceSize

aclnnTan

调用示例

aclnnTanh/aclnnInplaceTanh

接口原型

功能描述

aclnnTanhGetWorkspaceSize

aclnnTanh

aclnnInplaceTanhGetWorkspaceSize

aclnnInplaceTanh

调用示例

aclnnTanhBackward

接口原型

功能描述

aclnnTanhBackwardGetWorkspaceSize

aclnnTanhBackward

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