aclnnGtTensor

aclnnGridSampler2DBackward

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 aclnnGridSampler2DBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor *gradOutput, const aclTensor *input, const aclTensor *grid, int64_t interpolationMode, int64_t paddingMode, bool alignCorners, aclTensor *inputGrad, aclTensor *gridGrad, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
第二段接口：aclnnStatus aclnnGridSampler2DBackward(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：算子GridSampler2D（aclnnGridSampler2D）的反向计算。

aclnnGridSampler2DBackwardGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnGridSampler2DBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor *gradOutput, const aclTensor *input, const aclTensor *grid, int64_t interpolationMode, int64_t paddingMode, bool alignCorners, aclTensor *inputGrad, aclTensor *gridGrad, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- gradOutput：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE，需要和input类型保持一致，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- input：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- grid：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE，需要和input类型保持一致，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- interpolationMode：Host侧的int64_t，表示插值模式，分别是0：bilinear（双线性插值）、1：nearest（最邻近插值）。
- paddingMode：Host侧的string，表示填充模式。当（x, y）取值超过输入特征图采样范围，返回一个特定值，有0：zeros、1：border、2：reflection三种模式。
- alignCorners：Host侧的bool，表示设定特征图坐标与特征值的对应方式。设为True时，特征值位于像素中心。
- inputGrad：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE，需要和input类型保持一致，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- gridGrad：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE，需要和grid类型保持一致，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、input、grid、inputGrad、gridGrad是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - gradOutput、input、grid、inputGrad、gridGrad的数据类型或数据格式不在支持的范围内或数据类型不一致。
  - interpolationMode和paddingMode的值不在支持范围内。
  - gradOutput、input、grid的维度关系不匹配。
  - input最后两维为空。 :::

aclnnGridSampler2DBackward

接口定义：

aclnnStatus aclnnGridSampler2DBackward(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aclnnGridSampler2DBackwardGetWorkspaceSize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_grid_sampler2d_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
  int64_t interpolationMode = 0;
  int64_t paddingMode = 0;
  bool alignCorners = false;
  aclBoolArray* outputMask = nullptr;
  std::vector<int64_t> gradOutputShape = &#123;1, 1, 3, 3&#125;;
  std::vector<int64_t> inputShape = &#123;1, 1, 5, 8&#125;;
  std::vector<int64_t> gridShape = &#123;1, 3, 3, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> inputGradShape = &#123;1, 1, 5, 8&#125;;
  std::vector<int64_t> gridGradShape = &#123;1, 3, 3, 2&#125;;
  void* gradOutputDeviceAddr = nullptr;
  void* inputDeviceAddr = nullptr;
  void* gridDeviceAddr = nullptr;
  void* inputGradDeviceAddr = nullptr;
  void* gridGradDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* gradOutput = nullptr;
  aclTensor* input = nullptr;
  aclTensor* grid = nullptr;
  aclTensor* inputGrad = nullptr;
  aclTensor* gridGrad = nullptr;
  std::vector<float> gradOutputHostData = &#123;1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1&#125;;
  std::vector<float> inputHostData = &#123;1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23,
                                      24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40&#125;;
  std::vector<float> gridHostData = &#123;-1, -1, 0, -1, 1, -1, -1, 0, 0, 0, 1, 0, -1, 1, 0, 1, 1, 1&#125;;
  std::vector<float> inputGradHostData = &#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, 0,
                                          0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0&#125;;
  std::vector<float> gridGradHostData = &#123;0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0&#125;;
  bool maskValue[2] = &#123;true, true&#125;;
  outputMask = aclCreateBoolArray(&(maskValue[0]), 2);

  // 创建gradOutput aclTensor
  ret = CreateAclTensor(gradOutputHostData, gradOutputShape, &gradOutputDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &gradOutput);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建input aclTensor
  ret = CreateAclTensor(inputHostData, inputShape, &inputDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &input);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建grid aclTensor
  ret = CreateAclTensor(gridHostData, gridShape, &gridDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &grid);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建inputGrad aclTensor
  ret = CreateAclTensor(inputGradHostData, inputGradShape, &inputGradDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &inputGrad);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建gridGrad aclTensor
  ret = CreateAclTensor(gridGradHostData, gridGradShape, &gridGradDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &gridGrad);
  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aclnnGridSampler2DBackward第一段接口
  ret = aclnnGridSampler2DBackwardGetWorkspaceSize(gradOutput, input, grid, interpolationMode, paddingMode,
                                                   alignCorners, outputMask, inputGrad, gridGrad,
                                                   &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnGridSampler2DBackwardGetWorkspaceSize 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aclnnGridSampler2DBackward第二段接口
  ret = aclnnGridSampler2DBackward(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnGridSampler2DBackward 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 inputGradSize = GetShapeSize(inputGradShape);
  std::vector<float> inputGradResultData(inputGradSize, 0);
  ret = aclrtMemcpy(inputGradResultData.data(), inputGradResultData.size() * sizeof(inputGradResultData[0]),
                    inputGradDeviceAddr, inputGradSize * sizeof(inputGradResultData[0]), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy inputGradResultData from device to host failed. ERROR: %d\n", ret);
            return ret);
  for (int64_t i = 0; i < inputGradSize; i++) &#123;
    LOG_PRINT("inputGradResultData[%ld] is: %f\n", i, inputGradResultData[i]);
  &#125;

  auto gridGradSize = GetShapeSize(gridGradShape);
  std::vector<float> gridGradResultData(gridGradSize, 0);
  ret = aclrtMemcpy(gridGradResultData.data(), gridGradResultData.size() * sizeof(gridGradResultData[0]),
                    gridGradDeviceAddr, gridGradSize * sizeof(gridGradResultData[0]), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy gridGradResultData from device to host failed. ERROR: %d\n", ret);
            return ret);
  for (int64_t i = 0; i < gridGradSize; i++) &#123;
    LOG_PRINT("gridGradResultData[%ld] is: %f\n", i, gridGradResultData[i]);
  &#125;

  // 6. 释放aclTensor和aclBoolArray，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(gradOutput);
  aclDestroyTensor(input);
  aclDestroyTensor(grid);
  aclDestroyTensor(inputGrad);
  aclDestroyTensor(gridGrad);
  aclDestroyBoolArray(outputMask);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnGtScalar

接口原型

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

功能描述

算子功能：判断输入张量self中的每个元素是否大于标量other的值，返回一个BOOL类型的张量。
计算公式：

aclnnGtScalarGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnGtScalarGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclScalar *other, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧的aclTensor，数据类型支持DOUBLE、FLOAT16、FLOAT32、INT32、UINT32、INT64、UINT64、INT16、UINT16、INT8、UINT8、BOOL、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。
- other：Host侧的aclScalar，数据类型支持DOUBLE、FLOAT16、FLOAT32、INT32、UINT32、INT64、UINT64、INT16、UINT16、INT8、UINT8、BOOL、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持）。
- out：Device侧的aclTensor，数据类型支持DOUBLE、FLOAT16、FLOAT32、INT32、UINT32、INT64、UINT64、INT16、UINT16、INT8、UINT8、BOOL、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、other或out是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - self和out的数据类型不在支持的范围内。
  - self和out的维度大于8。
  - self和other数据类型无法进行类型推导。
  - self和out的shape不同。 :::

aclnnGtScalar

接口定义：

aclnnStatus aclnnGtScalar(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aclnnGtScalarGetWorkspaceSize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 <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_gt_scalar.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;4, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> outShape = &#123;4, 2&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclScalar* other = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7&#125;;
  std::vector<char> outHostData(8, 0);
  float otherValue = 3.5f;
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建other aclScalar
  other = aclCreateScalar(&otherValue, aclDataType::ACL_FLOAT);
  CHECK_RET(other != nullptr, return ret);
  // 创建out aclTensor
  ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_BOOL, &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aclnnGtScalar第一段接口
  ret = aclnnGtScalarGetWorkspaceSize(self, other, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnGtScalarGetWorkspaceSize 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aclnnGtScalar第二段接口
  ret = aclnnGtScalar(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnGtScalar 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<char> 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: %d\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);
  aclDestroyScalar(other);
  aclDestroyTensor(out);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnGtTensor

接口原型

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

功能描述

算子功能：比较张量self中元素是否大于张量other中元素，返回一个BOOL类型张量。
计算公式：

aclnnGtTensorGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnGtTensorGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclTensor *other, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT、INT64、INT32、INT8、UINT8、BOOL、UINT64、UINT32、INT16、DOUBLE、UINT16、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），shape需要与other满足broadcast关系，数据类型需要与other满足互推导关系，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FLOAT16、FLOAT、INT64、INT32、INT8、UINT8、BOOL、UINT64、UINT32、INT16、DOUBLE、UINT16、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），shape需要与self满足broadcast关系，数据类型需要与self满足互推导关系，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- out: Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT、INT64、INT32、INT8、UINT8、BOOL、UINT64、UINT32、INT16、DOUBLE、UINT16、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、other、out是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - self和other的数据类型不在支持的范围内。
  - self和other的shape无法做broadcast。
  - self、other、out的维度大于8。 :::

aclnnGtTensor

接口定义：

aclnnStatus aclnnGtTensor(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aclnnGtTensorGetWorkspaceSize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_gt_tensor.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> outShape = &#123;4, 2&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* otherDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* other = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7&#125;;
  std::vector<float> otherHostData = &#123;0, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 6&#125;;
  std::vector<char> 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other aclTensor
  ret = CreateAclTensor(otherHostData, otherShape, &otherDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &other);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建out aclTensor
  ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_BOOL, &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aclnnGtTensor第一段接口
  ret = aclnnGtTensorGetWorkspaceSize(self, other, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnGtTensorGetWorkspaceSize 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aclnnGtTensor第二段接口
  ret = aclnnGtTensor(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnGtTensor 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<char> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), outDeviceAddr, size * sizeof(char), 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: %d\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(out);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnHardshrink

接口原型

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

功能描述

算子功能：以元素为单位，强制收缩λ范围内的元素。
计算公式：

aclnnHardshrinkGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnHardshrinkGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclScalar *lambd, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧的aclTensor，公式中的输入x，数据类型支持FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16，维度不大于8。支持非连续的Tensor，支持空Tensor传入，数据格式支持ND。
- lambd：Host侧的aclScalar，公式中的λ，数据类型支持FLOAT。
- out：Device侧的aclTensor，公式中的out，数据类型支持FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16，维度不大于8，且shape需要与self一致。支持非连续的Tensor，支持空Tensor传入，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、lambd或out是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - self、lambd和out的数据类型不在支持的范围之内。
  - self和out的shape不一致。
  - self或out的维数大于8。 :::

aclnnHardshrink

接口定义：

aclnnStatus aclnnHardshrink(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aclnnHardshrinkGetWorkspaceSize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_hardshrink.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> outShape = &#123;4, 2&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclScalar* lambd = 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;;
  float lambdValue = 0.5f;
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建lambd aclScalar
  lambd  = aclCreateScalar(&lambdValue, aclDataType::ACL_FLOAT);
  CHECK_RET(lambd  != nullptr, 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aclnnHardshrink第一段接口
  ret = aclnnHardshrinkGetWorkspaceSize(self, lambd, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnHardshrinkGetWorkspaceSize 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aclnnHardshrink第二段接口
  ret = aclnnHardshrink(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnHardshrink 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);
  aclDestroyScalar(lambd);
  aclDestroyTensor(out);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnHardshrinkBackward

接口原型

**第一段接口：**aclnnStatus aclnnHardshrinkBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor *gradOutput, const aclTensor *self, const aclScalar *lambd, aclTensor *gradInput, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
**第二段接口：**aclnnStatus aclnnHardshrinkBackward(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：Hardshrink函数(aclnnHardshrink)的反向接口，计算反向传播的梯度gradInput。
计算公式：

aclnnHardshrinkBackwardGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnHardshrinkBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor *gradOutput, const aclTensor *self, const aclScalar *lambd, aclTensor *gradInput, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- gradOutput：Device侧的aclTensor，公式中的输入gradOutput，数据类型支持FLOAT16、FLOAT。shape与self满足broadcast条件，支持非连续的Tensor，支持空Tensor传入，数据格式支持ND。
- self：Device侧的aclTensor，公式中的输入x，数据类型支持FLOAT16、FLOAT。shape与gradOutput满足broadcast条件，支持非连续的Tensor，支持空Tensor传入，数据格式支持ND。
- lambd：Host侧的aclScalar，公式中的输入λ，数据类型支持FLOAT。当λ小于0时，按0计算。
- gradInput：Device侧的aclTensor，公式中的gradInput，数据类型支持FLOAT16、FLOAT，且shape需要与self和gradOutput的broadcast结果一致。支持非连续的Tensor，支持空Tensor传入，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、self、lambd或gradInput是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - self、lambd和gradInput的数据类型不在支持的范围之内。
  - self和gradIOutput的shape不满足broadcast条件。
  - gradInput shape与self和gradOutput的broadcast结果不一致。 :::

aclnnHardshrinkBackward

接口定义：

aclnnStatus aclnnHardshrinkBackward(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aclnnHardshrinkBackwardGetWorkspaceSize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_hardshrink_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> gradOutputShape = &#123;2, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> selfShape = &#123;2, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> gradInputShape = &#123;2, 2&#125;;
  void* gradOutputDeviceAddr = nullptr;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* gradInputDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* gradOutput = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* gradInput = nullptr;
  aclScalar* lambd = nullptr;
  std::vector<float> gradOutputHostData = &#123;0, 0, 1, 1&#125;;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;1, 2, 3, 4&#125;;
  std::vector<float> gradInputHostData(4, 0);
  float lambdValue = 2.0f;
  // 创建gradOutput aclTensor
  ret = CreateAclTensor(gradOutputHostData, gradOutputShape, &gradOutputDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &gradOutput);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  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);
  // 创建lambd aclScalar
  lambd = aclCreateScalar(&lambdValue, aclDataType::ACL_FLOAT);
  CHECK_RET(lambd != nullptr, 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aclnnHardshrinkBackward第一段接口
  ret = aclnnHardshrinkBackwardGetWorkspaceSize(gradOutput, self, lambd, gradInput, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnHardshrinkBackward 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aclnnHardshrinkBackward第二段接口
  ret = aclnnHardshrinkBackward(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnHardshrinkBackward 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]), gradInputDeviceAddr,
                    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，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(gradOutput);
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyTensor(gradInput);
  aclDestroyScalar(lambd);

  // 7. 释放device资源，需要根据具体API的接口定义参数
  aclrtFree(gradOutputDeviceAddr);
  aclrtFree(selfDeviceAddr);
  aclrtFree(gradInputDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) &#123;
    aclrtFree(workspaceAddr);
  &#125;
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtDestroyContext(context);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

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aclnnGridSampler2DBackward​

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aclnnGridSampler2DBackwardGetWorkspaceSize​

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aclnnGtScalar​

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aclnnGtTensor​

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aclnnGtScalar

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aclnnHardshrinkBackward

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