函数：get_tensor_desc_by_index
函数：set_tensor_shape_range
| C函数原型 | aclError aclSetTensorShapeRange(aclTensorDesc* desc, size_t dimsCount, int64_t dimsRange[][ACL_TENSOR_SHAPE_RANGE_NUM]****) |
|---|---|
| Python函数 | ret = acl.set_tensor_shape_range(desc, dims_range) |
| 函数功能 | 调用acl.create_tensor_desc接口创建Tensor描述信息后，可通过本接口设置Tensor的各个维度的取值范围。同步接口。 使用场景：动态Shape的算子，其输入Shape中变化维度用-1表示，但每个变化维度的范围是不一样的，需要显式设置。 如Shape为[16, -1, 20, -1]，对应的shape range可以是[[16, 16], [1, 128], [20, 20], [1, 10]]，表示第一维的Shape范围固定为16，第二维的Shape范围为1到128，第三维的Shape范围固定为20，第四维的Shape范围为1到10。 |
| 输入说明 | desc：int，Tensor描述数据的指针地址。 dims_range：list，“dims_range”为每个维度的取值范围，用二维list表示范围。 |
| 返回值说明 | ret：int，错误码。 - 返回0表示成功。 - 返回其它值表示失败。 |
| 约束说明 | 无 |
父主题： 公共接口
函数：set_tensor_dynamic_input
| C函数原型 | aclError aclSetTensorDynamicInput(aclTensorDesc *desc, const char *dynamicInputName) |
|---|---|
| Python函数 | ret = acl.set_tensor_dynamic_input(desc, dynamic_input_name) |
| 函数功能 | 调用acl.create_tensor_desc接口创建Tensor描述信息后，可通过acl.set_tensor_dynamic_input接口设置算子动态输入的动态输入属性的名称。 |
| 输入说明 | desc：int，Tensor描述数据的指针地址。 dynamic_input_name：int，设置“desc”中的动态输入属性的名称。 |
| 返回值说明 | ret：int，错误码。 - 返回0表示成功。 - 返回其它值表示失败。 |
| 约束说明 | 无 |
父主题： 公共接口
函数：get_tensor_desc_by_index
| C函数原型 | aclTensorDesc *aclGetTensorDescByIndex(aclTensorDesc *desc, size_t index) |
|---|---|
| Python函数 | tensor_desc = acl.get_tensor_desc_by_index(desc, index) |
| 函数功能 | 获取算子的指定Index的Tensor描述信息。 |
| 输入说明 | desc：int，Tensor描述数据的指针地址。调用acl.mdl.create_and_get_op_desc接口。获取算子所有输入/输出的Tensor描述作为本接口的输入。 index：int，指定获取第几个维度的大小，“index”值从0开始。 用户调用acl.mdl.create_and_get_op_desc接口获取的算子输入/输出的数量后，该“index”的取值范围：[0, (算子输入/输出的数量 - 1)]。 |
| 返回值说明 | tensor_desc ：返回指定输入/输出的Tensor描述信息的指针地址。 |
| 约束说明 | 无 |
父主题： 公共接口
函数：get_tensor_desc_address
| C函数原型 | void *aclGetTensorDescAddress(const aclTensorDesc *desc) |
|---|---|
| Python函数 | addr = acl.get_tensor_desc_address(desc) |
| 函数功能 | 获取指定算子输入/输出的Tensor数据的指针地址。 |
| 输入说明 | desc：int，Tensor描述信息的指针地址。调用acl.get_tensor_desc_by_index接口获取算子所有输入/输出的Tensor描述，作为本接口的输入。 |
| 返回值说明 | addr：int，返回指定算子输入/输出的Tensor数据的指针地址。 |
| 约束说明 | 无 |
父主题： 公共接口
函数：set_tensor_place_ment
| C函数原型 | aclError aclSetTensorPlaceMent(aclTensorDesc *desc, aclMemType memType) |
|---|---|
| Python函数 | ret = acl.set_tensor_place_ment**(desc, mem_type)** |
| 函数功能 | 设置Tensor描述的placement属性，用于标识存放Tensor数据的内存为Host内存或Device内存。同步接口。 |
| 输入说明 | desc：int，Tensor描述信息的指针地址。 需提前调用acl.create_tensor_desc接口创建算子输入/输出的Tensor描述，作为本接口的输入。 mem_type：int，指定placement属性值，其取值参考aclMemType。 |
| 返回值说明 | ret：int，错误码。 - 返回0表示成功。 - 返回其它值表示失败。 |
| 约束说明 | 无 |
父主题： 公共接口
函数：set_tensor_value_range
| C函数原型 | aclError aclSetTensorValueRange(aclTensorDesc* desc, size_t valueCount, int64_t valueRange[][ACL_TENSOR_VALUE_RANGE_NUM]) |
|---|---|
| Python函数 | ret = acl.set_tensor_value_range**(desc, value_range)** |
| 函数功能 | 调用acl.create_tensor_desc接口创建Tensor描述信息后，可通过本接口设置Tensor的数据值的范围。同步接口。 使用场景：部分算子input的值就是该算子的输出Shape，在动态Shape场景下，这个Shape的值就有一个取值范围，在执行算子时，需要在input上设置Shape值的范围（例如：[[16, 16], [1, 128], [20, 20], [1, 10]]），pyACL才能正常执行算子。 |
| 输入说明 | desc：int，aclTensorDesc类型的指针地址。需提前调用函数：create_tensor_desc接口创建aclTensorDesc类型。 value_range：list，“value_range”为每个数据值的范围，用二维列表表示范围。 text<br>ACL_TENSOR_VALUE_RANGE_NUM = 2<br> |
| 返回值说明 | ret：int，错误码。 - 返回0表示成功。 - 返回其它值表示失败。 |
| 约束说明 | 无 |
父主题： 公共接口
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