aclnnUpsampleBilinear2dBackward

aclnnUnique2

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 aclnnUnique2GetWorkspaceSize( const aclTensor *self, bool sorted, bool returnInverse, bool returnCounts, aclTensor *valueOut, aclTensor *inverseOut, aclTensor *countsOut, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
**第二段接口：**aclnnStatus aclnnUnique2(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：返回输入张量中的唯一元素。算子aclnnUnique功能的增强，新增输出countsOut，表示valueOut中各元素在输入self中出现的次数，用returnCounts参数控制。

aclnnUnique2GetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnUnique2GetWorkspaceSize( const aclTensor *self, bool sorted, bool returnInverse, bool returnCounts, aclTensor *valueOut, aclTensor *inverseOut, aclTensor *countsOut, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧的aclTensor，数据类型支持BOOL、FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、UINT8、INT8、UINT16、INT16、INT32、UINT32、UINT64、INT64，数据格式支持ND。
- sorted：Host侧的布尔型，数据类型支持BOOL，表示是否对valueOut按升序进行排序。
- returnInversie：Host侧的布尔型，表示是否返回输入数据中各个元素在valueOut中的下标。
- returnCounts：Host侧的布尔型，表示是否返回valueOut中每个独特元素在原输入张量中的数目。
- valueOut：Device侧的aclTensor, 第一个输出张量，输入张量中的唯一元素。数据类型支持BOOL、FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、UINT8、INT8、UINT16、INT16、INT32、UINT32、UINT64、INT64，数据格式支持ND。
- inverseOut：Device侧的aclTensor，第二个输出张量，仅当returnInversie为True时该参数才生效，返回self中各元素在valueOut中出现的位置下标。数据类型支持INT64，shape与self保持一致。
- countsOut：Device侧的aclTensor，第三个输出张量，仅当returnCounts为True时该参数才生效，返回valueOut中各元素在self中出现的次数。数据类型支持INT64，shape与valueOut保持一致。
- 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、valueOut、inverseOut、countsOut是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - self或valueOut的数据类型不在支持的范围内。
  - self为非连续的Tensor。
  - returnInvese为True时，inverseOut与self的shape不一致。
  - returnCounts为True时，countsOut与alueOut的shape不一致。 :::

aclnnUnique2

接口定义：

aclnnStatus aclnnUnique2(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aclnnUnique2GetWorkspaceSize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_unique2.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> valueShape = &#123;8&#125;;
  std::vector<int64_t> inverseShape = &#123;4, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> countsShape = &#123;8&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* valueDeviceAddr = nullptr;
  void* inverseDeviceAddr = nullptr;
  void* countsDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* valueOut = nullptr;
  aclTensor* inverseOut = nullptr;
  aclTensor* countsOut = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;0, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3&#125;;
  std::vector<float> valueHostData = &#123;0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0&#125;;
  std::vector<int64_t> inverseHostData = &#123;0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0&#125;;
  std::vector<int64_t> countsHostData = &#123;0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0&#125;;
  bool sorted = false;
  bool returnInverse = false;
  bool returnCounts = false;

  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建valueOut aclTensor
  ret = CreateAclTensor(valueHostData, valueShape, &valueDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &valueOut);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建inverseOut aclTensor
  ret = CreateAclTensor(inverseHostData, inverseShape, &inverseDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT64, &inverseOut);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建countsOut aclTensor
  ret = CreateAclTensor(countsHostData, countsShape, &countsDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT64, &countsOut);
  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aclnnUnique2第一段接口
  ret = aclnnUnique2GetWorkspaceSize(self, sorted, returnInverse, returnCounts, valueOut, inverseOut, countsOut, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnUnique2GetWorkspaceSize 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aclnnUnique2第二段接口
  ret = aclnnUnique2(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnUnique2 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(valueShape);
  std::vector<float> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), valueDeviceAddr, 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(valueOut);
  aclDestroyTensor(inverseOut);
  aclDestroyTensor(countsOut);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnUniqueConsecutive

接口原型

**第一段接口：**aclnnStatus aclnnUniqueConsecutiveGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, bool returnInverse, bool returnCounts, int dim, aclTensor *valueOut, aclTensor *inverseOut, aclTensor *countsOut, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
**第二段接口：**aclnnStatus aclnnUniqueConsecutive(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：去除每一个元素后的重复元素。当dim不为空时，去除对应维度上的每一个张量后的重复张量。

aclnnUniqueConsecutiveGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnUniqueConsecutiveGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, bool returnInverse, bool returnCounts, int dim, aclTensor *valueOut, aclTensor *inverseOut, aclTensor *countsOut, 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、UINT16、UINT32、UINT64、COMPLEX64、COMPLEX128、BOOL，数据格式支持ND。
- returnInverse：Host侧的布尔型，数据类型支持BOOL，表示是否返回self中各元素在valueOut中对应元素的位置下标。若为True则返回，False则不返回。
- returnCounts：Host侧的布尔型，数据类型支持BOOL，表示是否返回valueOut中各元素在self中连续重复出现的次数。若为True则返回，False则不返回。
- dim：Host侧的整型，数据类型支持INT64，表示去重的维度，取值范围为[-self.dim(), self.dim())。
- valueOut：Device侧的aclTensor，第一个输出张量，返回消除连续重复元素后的结果。数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、UINT16、UINT32、UINT64、COMPLEX64、COMPLEX128、BOOL，数据格式支持ND。
- inverseOut：Device侧的aclTensor，第二个输出张量，当returnInverse为True时有意义，返回self中各元素在valueOut中对应元素的位置下标，数据类型支持INT64，数据格式支持ND。
- countsOut：Device侧的aclTensor，第三个输出张量，当returnCounts为True时有意义，返回valueOut中各元素在self中连续重复出现的次数，数据类型支持INT64，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、valueOut、inverseOut、countsOut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valueOut的数据类型不一致。
  - inverseOut或countsOut的数据类型不在支持的范围之内。
  - inverseOut和countsOut的数据类型不一致。 :::

aclnnUniqueConsecutive

接口定义：

aclnnStatus aclnnUniqueConsecutive(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aclnnUniqueConsecutiveGetWorkspaceSize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_unique_consecutive.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> valueShape = &#123;8&#125;;
  std::vector<int64_t> inverseShape = &#123;4, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> countsShape = &#123;8&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* valueDeviceAddr = nullptr;
  void* inverseDeviceAddr = nullptr;
  void* countsDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* valueOut = nullptr;
  aclTensor* inverseOut = nullptr;
  aclTensor* countsOut = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;0, 1, 1, 3, 3, 1, 1, 3&#125;;
  std::vector<float> valueHostData = &#123;0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0&#125;;
  std::vector<int64_t> inverseHostData = &#123;0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0&#125;;
  std::vector<int64_t> countsHostData = &#123;0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0&#125;;
  bool returnInverse = false;
  bool returnCounts = false;
  int64_t dim = 0;

  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建valueOut aclTensor
  ret = CreateAclTensor(valueHostData, valueShape, &valueDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &valueOut);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建inverseOut aclTensor
  ret = CreateAclTensor(inverseHostData, inverseShape, &inverseDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT64, &inverseOut);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建countsOut aclTensor
  ret = CreateAclTensor(countsHostData, countsShape, &countsDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT64, &countsOut);
  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aclnnUniqueConsecutive第一段接口
  ret = aclnnUniqueConsecutiveGetWorkspaceSize(self, returnInverse, returnCounts, dim, valueOut, inverseOut, countsOut, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnUniqueConsecutiveGetWorkspaceSize 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aclnnUniqueConsecutive第二段接口
  ret = aclnnUniqueConsecutive(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnUniqueConsecutive 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(valueShape);
  std::vector<float> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), valueDeviceAddr, 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(valueOut);
  aclDestroyTensor(inverseOut);
  aclDestroyTensor(countsOut);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnUpsampleBilinear2d

接口原型

第一段接口：aclnnStatus aclnnUpsampleBilinear2dGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclIntArray *outputSize, bool alignCorners, double scalesH, double scalesW, aclTensor *outRef, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
第二段接口：aclnnStatus aclnnUpsampleBilinear2d(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：对由多个输入通道组成的输入信号应用采用2D双线性上采样。

对于输入张量shape有三种情况：
- 指定了scalesH、scalesW，如果输入shape为（N, C, H, W)，则输出shape为（N, C, ⌊H∗scalesH⌋, ⌊W∗scalesW⌋）。
- 指定了输出outputSize，如果输入shape为（N, C, H, W)，则输出shape为（N, C, outputSizep[0], outputSizep[1]）。
- 指定了scalesH、scalesW和输出outputSize，以outputSize为准。
对于中心对齐的选择：
- 当alignCorners=True时，像素被视为网格格子上的点，拐角处的像素对齐，因此点与点之间是等间距的。
- 当alignCorners=False时，像素被视为网格交叉线上的点，拐角处的点依然是原图像的拐角像素，但是差值的点间却按照上述方法取，因此点与点之间是不等距的。
以下图上采样为例：

aclnnUpsampleBilinear2dGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnUpsampleBilinear2dGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclIntArray *outputSize, bool alignCorners, double scalesH, double scalesW, aclTensor *outRef, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE，支持非连续Tensor，数据格式支持NCHW、NHWC。
- outputSize：Host侧的aclIntArray，输出空间的大小，数据类型支持INT64。
- alignCorners：Host侧的布尔类型。若为True，输入和输出张量按其角像素的中心点对齐，保留角像素处的值。若为False，输入和输出张量通过其角像素的角点对齐，并且插值使用边缘值填充用于边界外值，使此操作在保持不变时独立于输入的scalesW、scalesH大小。
- scalesH：double常量，表示输出outRef的height维度乘数。
- scalesW：double常量，表示输出outRef的width维度乘数。
- outRef：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE，支持非连续Tensor，数据格式支持NCHW、NHWC。
- 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）：参数self是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - 参数self的数据类型不在支持的范围内。
  - 参数self的数据格式不在支持的范围内。 :::

aclnnUpsampleBilinear2d

接口定义：

aclnnStatus aclnnUpsampleBilinear2d(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aclnnUpsampleBilinear2dGetWorkspaceSize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_upsample_bilinear_2d.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_NCHW,
                            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, 1, 3, 3&#125;;
  std::vector<int64_t> outShape = &#123;1, 1, 5, 5&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9&#125;;
  std::vector<float> outHostData = &#123;0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0&#125;;
  std::vector<int64_t> outputSizeData = &#123;5, 5&#125;;
  bool alignCorners = true;
  double scalesH = 1.0;
  double scalesW = 1.0;
  // 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);
  // 创建outputSize aclIntArray
  aclIntArray *outputSize = aclCreateIntArray(outputSizeData.data(), 2);

  // 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aclnnUpsampleBilinear2d第一段接口
  ret = aclnnUpsampleBilinear2dGetWorkspaceSize(self, outputSize, alignCorners, scalesH, scalesW, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnUpsampleBilinear2dGetWorkspaceSize 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aclnnUpsampleBilinear2d第二段接口
  ret = aclnnUpsampleBilinear2d(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnUpsampleBilinear2d 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aclIntArray，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyIntArray(outputSize);
  aclDestroyTensor(out);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnUpsampleBilinear2dBackward

接口原型

**第一段接口：**aclnnStatus aclnnUpsampleBilinear2dBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor* gradOut, const aclIntArray* outputSize, const aclIntArray* inputSize, bool alignCorners, double scalesH, double scalesW, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
**第二段接口：**aclnnStatus aclnnUpsampleBilinear2dBackward(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：2D双线性上采样（aclnnUpsampleBilinear2d）的反向计算。

aclnnUpsampleBilinear2dBackwardGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnUpsampleBilinear2dBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor* gradOut, const aclIntArray* outputSize, const aclIntArray* inputSize, bool alignCorners, double scalesH, double scalesW, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
参数说明：
- gradOut：Device侧的aclTensor，计算输入，数据类型支持FLOAT、FLOAT16，支持非连续的Tensor，数据格式支持NCHW和NHWC。
- outputSize：Host侧的aclIntArray，计算输入，size大小为2，表示输入gradOut在H和W维度上的空间大小。数据类型支持INT64。
- inputSize：Host侧的aclIntArray，计算输入，size大小为4，表示输出out分别在N、C、H和W维度上的空间大小。数据类型支持INT64。
- alignCorners：Host侧的布尔型，表示中心对齐的设置。如果设为True，则输入和输出张量按其角像素的中心点对齐，保留角像素处的值；如果设为False，则输入和输出张量通过其角像素的角点对齐，并且插值使用边缘值填充用于边界外值，使此操作在保持不变时独立于输入大小scalesH和scalesW。
- scalesH：double常量，表示输出out的height维度乘数。
- scalesW：double常量，表示输出out的width维度乘数。
- out：Device侧的aclTensor，计算输出，数据类型支持FLOAT、FLOAT16，数据类型与gradOut的数据类型一致。支持非连续的Tensor，数据格式支持NCHW和NHWC。
- 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gradOut、outputSize、inputSize或out是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - gradOut的数据类型和数据格式不在支持的范围之内。
  - gradOut和out的数据类型不一致。
  - gradOut的维度不为4维。
  - outputSize的size大小不等于2。
  - outputSize的某个元素值小于1。
  - inputSize的size大小不等于4。
  - inputSize的某个元素值小于1。
  - gradOut与inputSize在N、C维度上的size大小不同。
  - gradOut在H、W维度上的size大小与outputSize[0]和outputSize[1]未完全相同。 :::

aclnnUpsampleBilinear2dBackward

接口定义：

aclnnStatus aclnnUpsampleBilinear2dBackward(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aclnnUpsampleBilinear2dBackwardGetWorkspaceSize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_upsample_bilinear_2d_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 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_NCHW,
                            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;1, 1, 2, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> outShape = &#123;1, 1, 3, 3&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;1, 2, 3, 4.1&#125;;
  std::vector<float> outHostData = &#123;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out aclTensor
  ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &out);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  std::vector<int64_t> outArraySize = &#123;2, 2&#125;;
  const aclIntArray *outputSize = aclCreateIntArray(outArraySize.data(), outArraySize.size());
  CHECK_RET(outputSize != nullptr, return ACL_ERROR_INTERNAL_ERROR);
  std::vector<int64_t> inputArraySize = &#123;1, 1, 3, 3&#125;;
  const aclIntArray *inputSize = aclCreateIntArray(inputArraySize.data(), inputArraySize.size());
  CHECK_RET(inputSize != nullptr, return ACL_ERROR_INTERNAL_ERROR);

  // 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aclnnUpsampleBilinear2dBackward第一段接口
  ret = aclnnUpsampleBilinear2dBackwardGetWorkspaceSize(self, outputSize, inputSize, 1, 1.1, 1.1, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnUpsampleBilinear2dBackwardGetWorkspaceSize 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aclnnUpsampleBilinear2dBackward第二段接口
  ret = aclnnUpsampleBilinear2dBackward(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnUpsampleBilinear2dBackward 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);
  aclDestroyIntArray(outputSize);
  aclDestroyIntArray(inputSize);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnUpsampleLinear1d

接口原型

**第一段接口：**aclnnStatus aclnnUpsampleLinear1dGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclIntArray *outputSize, const bool alignCorners, const double scales, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
**第二段接口：**aclnnStatus aclnnUpsampleLinear1d(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：对由多个输入通道组成的输入信号应用采用1D线性插值法上采样。如果输入shape为 (N, C, L) ，则输出shape为 (N, C, outputSize) 。

aclnnUpsampleLinear1dGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnUpsampleLinear1dGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclIntArray *outputSize, const bool alignCorners, const double scales, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧的aclTensor，shape仅支持3维，数据类型支持FLOAT、FLOAT16，支持非连续Tensor，数据格式支持NCL。
- outputSize：Host侧的aclIntArray，size大小为1，表示输出在L维度上的空间大小，数据类型支持INT64。
- alignCorners：Host侧的布尔类型。若为True，输入和输出张量按其角像素的中心点对齐，保留角像素处的值。若为False，输入和输出张量通过其角像素的角点对齐，并且插值使用边缘值填充用于外界边值，使此操作在保持不变时独立于输入scales大小。
- scales：Host侧的double常量，表示输出out的height维度乘数（暂不生效）。
- out：Device侧的aclTensor，输出张量，数据类型支持FLOAT、FLOAT16，且数据类型与self一致。支持非连续Tensor，数据格式支持NCL。
- 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、outputSize或out是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - self的数据类型和数据格式不在支持的范围之内。
  - self和out的数据类型不一致。
  - self和out的维度不为3维。
  - outputSize的size大小不等于1。
  - outputSize的某个元素值小于1。
  - out在L维度上的size大小与outputSize[0]未完全相同。 :::

aclnnUpsampleLinear1d

接口定义：

aclnnStatus aclnnUpsampleLinear1d(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aclnnUpsampleLinear1dGetWorkspaceSize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_upsample_linear_1d.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;1, 1, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> outShape = &#123;1, 1, 3&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;1, 4,1&#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);
  std::vector<int64_t> outArraySize = &#123;3&#125;;
  const aclIntArray *outputSize = aclCreateIntArray(outArraySize.data(), outArraySize.size());
  CHECK_RET(outputSize != nullptr, return ACL_ERROR_INTERNAL_ERROR);

  // 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aclnnUpsampleLinear1d第一段接口
  ret = aclnnUpsampleLinear1dGetWorkspaceSize(self, outputSize, false, 1.1, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnUpsampleLinear1dGetWorkspaceSize 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aclnnUpsampleLinear1d第二段接口
  ret = aclnnUpsampleLinear1d(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnUpsampleLinear1d 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);
  aclDestroyIntArray(outputSize);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnUpsampleLinear1dBackward

接口原型

**第一段接口：**aclnnStatus aclnnUpsampleLinear1dBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor* gradOut, const aclIntArray* outputSize, const aclIntArray* inputSize, bool alignCorners, double scales, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
**第二段接口：**aclnnStatus aclnnUpsampleLinear1dBackward(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：1D线性插值法上采样（aclnnUpsampleLinear1d）的反向计算。

aclnnUpsampleLinear1dBackwardGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnUpsampleLinear1dBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor* gradOut, const aclIntArray* outputSize, const aclIntArray* inputSize, bool alignCorners, double scales, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
参数说明：
- gradOut：Device侧的aclTensor，shape仅支持3维，数据类型支持FLOAT、FLOAT16，支持非连续的Tensor，数据格式支持NCL。
- outputSize：Host侧的aclIntArray，数据类型支持INT64、INT32。size大小为1，表示输入gradOut在L维度上的空间大小。
- inputSize：Host侧的aclIntArray，数据类型支持INT64、INT32。size大小为3，表示输出out分别在N、C、L维度上的空间大小。
- alignCorners：Host侧的布尔类型。若为True，输入和输出张量按其角像素的中心点对齐，保留角像素处的值。若为False，输入和输出张量通过其角像素的角点对齐，并且插值使用边缘值填充用于外界边值，使此操作在保持不变时独立于输入scales大小。
- scales：Host侧的double常量，表示输出out的第三维度乘数。
- out：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16，数据类型与gradOut的数据类型一致。支持非连续的Tensor，数据格式支持NCL。
- 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gradOut、outputSize、inputSize或out是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - gradOut的数据类型和数据格式不在支持的范围内。
  - gradOut和out的数据类型不一致。
  - gradOut的维度不为3维。
  - outputSize的size大小不等于1。
  - outputSize的某个元素值小于1。
  - inputSize的size大小不等于3。
  - inputSize的某个元素值小于1。
  - gradOut与inputSize在N、C维度上的size大小不同。
  - gradOut在L维度上的size大小与outputSize[0]不相同。 :::

aclnnUpsampleLinear1dBackward

接口定义：

aclnnStatus aclnnUpsampleLinear1dBackward(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aclnnUpsampleLinear1dBackwardGetWorkspaceSize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_upsample_linear_1d_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 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;1, 1, 3&#125;;
  std::vector<int64_t> outShape = &#123;1, 1, 6&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;1, 2, 3&#125;;
  std::vector<float> outHostData = &#123;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);
  std::vector<int64_t> outArraySize = &#123;3&#125;;
  const aclIntArray *outputSize = aclCreateIntArray(outArraySize.data(), outArraySize.size());
  CHECK_RET(outputSize != nullptr, return ACL_ERROR_INTERNAL_ERROR);
  std::vector<int64_t> inputArraySize = &#123;1, 1, 6&#125;;
  const aclIntArray *inputSize = aclCreateIntArray(inputArraySize.data(), inputArraySize.size());
  CHECK_RET(inputSize != nullptr, return ACL_ERROR_INTERNAL_ERROR);

  // 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aclnnUpsampleLinear1dBackward第一段接口
  ret = aclnnUpsampleLinear1dBackwardGetWorkspaceSize(self, outputSize, inputSize, true, 1.1, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnUpsampleLinear1dBackwardGetWorkspaceSize 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aclnnUpsampleLinear1dBackward第二段接口
  ret = aclnnUpsampleLinear1dBackward(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnUpsampleLinear1dBackward 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);
  aclDestroyIntArray(outputSize);
  aclDestroyIntArray(inputSize);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnUpsampleNearest1d

接口原型

第一段接口：aclnnStatus aclnnUpsampleNearest1dGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclIntArray *outputSize, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
第二段接口：aclnnStatus aclnnUpsampleNearest1d(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：对由多个输入通道组成的输入信号应用采用1D最近邻插值上采样。如果输入shape为（N, C, L)，则输出shape为（N, C, outputSize)。

aclnnUpsampleNearest1dGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnUpsampleNearest1dGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclIntArray *outputSize, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧的aclTensor，shape仅支持3维，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、UINT8。支持非连续的Tensor，数据格式支持NCL。
- outputSize：Host侧的aclIntArray，指定输出张量的大小，数据类型支持INT64。
- out：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、UINT8。支持非连续的Tensor，数据格式支持NCL。
- 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的shape不是3维。 :::

aclnnUpsampleNearest1d

接口定义：

aclnnStatus aclnnUpsampleNearest1d(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aclnnUpsampleNearest1dGetWorkspaceSize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_upsample_nearest_1d.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_NCL,
                            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, 3&#125;;
  std::vector<int64_t> outShape = &#123;1, 5, 5&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9&#125;;
  std::vector<float> outHostData = &#123;0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0&#125;;
  std::vector<int64_t> outputSizeData = &#123;5&#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);
  // 创建outputSize aclIntArray
  aclIntArray *outputSize = aclCreateIntArray(outputSizeData.data(), 1);

  // 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aclnnUpsampleNearest1d第一段接口
  ret = aclnnUpsampleNearest1dGetWorkspaceSize(self, outputSize, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnUpsampleNearest1dGetWorkspaceSize 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aclnnUpsampleNearest1d第二段接口
  ret = aclnnUpsampleNearest1d(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnUpsampleNearest1d 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aclIntArray，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyIntArray(outputSize);
  aclDestroyTensor(out);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

在线提单

aclnnUnique2​

接口原型​

功能描述​

aclnnUnique2GetWorkspaceSize​

aclnnUnique2​

调用示例​

aclnnUniqueConsecutive​

接口原型​

功能描述​

aclnnUniqueConsecutiveGetWorkspaceSize​

aclnnUniqueConsecutive​

调用示例​

aclnnUpsampleBilinear2d​

接口原型​

功能描述​

aclnnUpsampleBilinear2dGetWorkspaceSize​

aclnnUpsampleBilinear2d​

调用示例​

aclnnUpsampleBilinear2dBackward​

接口原型​

功能描述​

aclnnUpsampleBilinear2dBackwardGetWorkspaceSize​

aclnnUpsampleBilinear2dBackward​

调用示例​

aclnnUpsampleLinear1d​

接口原型​

功能描述​

aclnnUpsampleLinear1dGetWorkspaceSize​

aclnnUpsampleLinear1d​

调用示例​

aclnnUpsampleLinear1dBackward​

接口原型​

功能描述​

aclnnUpsampleLinear1dBackwardGetWorkspaceSize​

aclnnUpsampleLinear1dBackward​

调用示例​

aclnnUpsampleNearest1d​

接口原型​

功能描述​

aclnnUpsampleNearest1dGetWorkspaceSize​

aclnnUpsampleNearest1d​

调用示例​

aclnnUnique2

接口原型

功能描述

aclnnUnique2GetWorkspaceSize

aclnnUnique2

调用示例

aclnnUniqueConsecutive

接口原型

功能描述

aclnnUniqueConsecutiveGetWorkspaceSize

aclnnUniqueConsecutive

调用示例

aclnnUpsampleBilinear2d

接口原型

功能描述

aclnnUpsampleBilinear2dGetWorkspaceSize

aclnnUpsampleBilinear2d

调用示例

aclnnUpsampleBilinear2dBackward

接口原型

功能描述

aclnnUpsampleBilinear2dBackwardGetWorkspaceSize

aclnnUpsampleBilinear2dBackward

调用示例

aclnnUpsampleLinear1d

接口原型

功能描述

aclnnUpsampleLinear1dGetWorkspaceSize

aclnnUpsampleLinear1d

调用示例

aclnnUpsampleLinear1dBackward

接口原型

功能描述

aclnnUpsampleLinear1dBackwardGetWorkspaceSize

aclnnUpsampleLinear1dBackward

调用示例

aclnnUpsampleNearest1d

接口原型

功能描述

aclnnUpsampleNearest1dGetWorkspaceSize

aclnnUpsampleNearest1d

调用示例