函数：trans_tensor_desc_format

函数：trans_tensor_desc_format

C函数原型	aclError aclTransTensorDescFormat(const aclTensorDesc *srcDesc, aclFormat dstFormat, aclTensorDesc **dstDesc**)**
Python函数	dstDesc, ret = acl.trans_tensor_desc_format(srcDesc, dstFormat)
函数功能	按指定dstFormat转换源aclTensorDesc中的Format，生成新的目标aclTensorDesc，源aclTensorDesc中的Format保持不变。同步接口。当前版本不支持该接口，预留接口。
输入说明	srcDesc：int，输入源aclTensorDesc数据的指针地址。需提前调用函数：create_tensor_desc接口创建aclTensorDesc类型。 dstFormat：int，需要设置的目标Format。
输出说明	dstDesc：int，输出aclTensorDesc的指针地址。需提前调用aclCreateTensorDesc接口创建aclTensorDesc类型。
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：app_log

C函数原型	ACL_APP_LOG(aclLogLevel logLevel, const char *message)
Python函数	acl.app_log(log_level, message)
函数功能	将日志记录到系统相应的日志文件中。
输入说明	log_level：int，设定日志级别。 - 0：DEBUG - 1：INFO - 2：WARNING - 3：ERROR message：str，记录的日志信息。
返回值说明	无
约束说明	无

父主题： 公共接口

函数：numpy_to_ptr

备注

须知

该接口即将废弃，建议使用acl.util.bytes_to_ptr接口。

C函数原型	无
Python函数	ptr = acl.util.numpy_to_ptr(data)
函数功能	获取numpy.ndarry数组的内存数据指针地址。
输入说明	data：numpy.ndarray类型数据。
返回值说明	ptr：int，numpy数组的内存数据指针地址。
约束说明	无
注意事项	- 若要继续使用该接口，需要运行环境为python ≥ 3.8且numpy ≥ 1.22.0。 - 修改示例如下： text<br> np_ptr = acl.util.numpy_to_ptr(np_arr_in)<br> 修改后使用： text<br> bytes_in = np_arr_in.tobytes()<br> bytes_ptr = acl.util.bytes_to_ptr(bytes_in)<br> - 使用本函数返回的指针地址前，需要确保传入的numpy.ndarry对象生命周期还没有结束（没有被删除或被Python的GC回收），否则将会产生未定行为。 - 若传入的numpy.ndarry数组在内存上是非行连续的，在接口调用时会打印如下提示信息： text<br> Warning：The input ndarray is discontiguous. Please use acl.util.numpy_contiguous_to_ptr instead.<br> 请使用acl.util.numpy_contiguous_to_ptr接口获取numpy数组的地址对象，否则在使用acl.rt.memcpy拷贝数据时，由于acl.rt.memcpy拷贝的是连续内存地址，会导致拷贝的数据和目标拷贝数据不一致的问题。 - 可以通过numpy数组的flags属性来查看numpy数组在内存上是否连续： python<br> print(data.flags)<br> 得到结果如下： text<br> C_CONTIGUOUS : True<br> F_CONTIGUOUS : False<br> OWNDATA : True<br> WRITEABLE : True<br> ALIGNED : True<br> WRITEBACKIFCOPY : False<br> UPDATEIFCOPY : False<br> 其中“C_CONTIGUOUS：True”，则说明numpy数组在内存上行连续。“F_CONTIGUOUS : False”，则说明numpy数组在内存上列不连续。

父主题： Util模块

函数：numpy_contiguous_to_ptr

备注

须知

该接口即将废弃，建议使用acl.util.bytes_to_ptr接口。

C函数原型	无
Python函数	ptr, data_out = acl.util.numpy_contiguous_to_ptr(data_in)
函数功能	获取numpy.ndarry数组的内存数据指针地址。 若传入的numpy.ndarry数组在内存上是非行连续的，则先将其内存转行连续，然后再获取转换后的numpy.ndarry数组转换成为内存数据指针地址。
输入说明	data****_in：numpy类型数据。
返回值说明	ptr：int，可以被C语言访问的数据。 data****_out：numpy类型数据，若传入的numpy数组“data_in”内存非行连续，则返回值“data_out”即为其内存转行连续后的numpy数组。
约束说明	访问的是int类型的数据，需要将numpy.ndarray对象的内存数据指针地址转换为int。
注意事项	- 修改示例如下： text<br> np_ptr, data_out = acl.util.numpy_contiguous_to_ptr(np_arr_in)<br> 修改后使用： text<br> bytes_in = np_arr_in.tobytes()<br> bytes_ptr = acl.util.bytes_to_ptr(bytes_in)<br> - 若要继续使用该接口，需要运行环境为python ≥ 3.8且numpy ≥ 1.22.0。 - 使用本函数返回的指针地址前，需要确保传入的numpy.ndarry对象生命周期还没有结束（没有被删除或被Python的GC回收），否则将会产生未定行为。

父主题： Util模块

函数：ptr_to_numpy

备注

须知

该接口即将废弃，建议使用acl.util.ptr_to_bytes接口。

C函数原型	无
Python函数	output = acl.util.ptr_to_numpy(ptr, shape, type)
函数功能	将指针地址数据转换为numpy数组，可以使Python代码直接访问。
输入说明	ptr：int，C语言中的指针地址，是能够访问的数据的首地址。 shape：tuple，需要构造的numpy的shape。 type：int，表示ptr中数据的数据类型。 下面举例一些常用的类型（未列出类型详见Numpy手册，NumPy C-API中的数据类型API，以下列出类型以手册中数据为准）： - 0：NPY_BOOL - 1：NPY_BYTE，NPY_INT8 - 2：NPY_UINT8 - 3：NPY_SHORT，NPY_INT16 - 4：NPY_USHORT，NPY_UINT16 - 5：NPY_INT，NPY_INT32 - 6：NPY_UINT，NPY_UINT32 - 7：NPY_INT64 - 8：NPY_UINT64 - 9：NPY_LONGLONG - 10：NPY_ULONGLONG - 11：NPY_FLOAT32 - 12：NPY_DOUBLE - 23：NPY_HALF，NPY_FLOAT16
返回值说明	output：numpy类型。
约束说明	无
注意事项	- 修改示例如下： text<br> np_arr_out = acl.util.ptr_to_numpy(host_ptr, np_arr_in.shape, NPY_INT32)<br> 修改后使用： text<br> bytes_out = acl.util.ptr_to_bytes(ptr, size)<br> np_arr_out = np.frombuffer(bytes_out, dtype=np.int32).reshape(np_arr_in.shape)<br> - 若要继续使用该接口，需要运行环境为python ≥ 3.8且numpy ≥ 1.22.0。

父主题： Util模块

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