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aclnnInplaceSubs

aclnnInplaceSinh​

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 aclnnInplaceSinhGetWorkspaceSize(aclTensor *selfRef, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • **第二段接口：**aclnnStatus aclnnInplaceSin(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述​

  • 算子功能：对输入张量selfRef进行双曲正弦计算并输出。

  • 计算公式：

aclnnInplaceSinhGetWorkspaceSize​

  • 接口定义：

    aclnnStatus aclnnInplaceSinhGetWorkspaceSize(aclTensor *selfRef, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)

  • 参数说明：

    • selfRef：Device侧的aclTensor，输入/输出张量，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。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selfRef是空指针。
    • 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：selfRef的数据类型和数据格式不在支持的范围内。 :::

aclnnInplaceSinh​

  • 接口定义：

    aclnnStatus aclnnInplaceSin(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aclnnInplaceSinhGetWorkspaceSize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_sinh.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> selfRefShape = &#123;4, 2&#125;;
  void* selfRefDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* selfRef = nullptr;
  std::vector<float> selfRefHostData = &#123;0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 1.5, 2.6, 3.7, 4.8&#125;;
  // 创建 selfRef aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfRefHostData, selfRefShape, &selfRefDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &selfRef);
  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aclnnInplaceSinh第一段接口
  ret = aclnnInplaceSinhGetWorkspaceSize(selfRef, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceSinhGetWorkspaceSize 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aclnnInplaceSinh第二段接口
  ret = aclnnInplaceSinh(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceSinh 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(selfRefShape);
  std::vector<float> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), selfRefDeviceAddr, size * sizeof(float),
                    ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy result from device to host failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  for (int64_t i = 0; i < size; i++) &#123;
    LOG_PRINT("result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]);
  &#125;

  // 6. 释放aclTensor，需要根据具体API的接口定义
  aclDestroyTensor(selfRef);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnInplaceSub​

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 aclnnInplaceSubGetWorkspaceSize(aclTensor *selfRef, const aclTensor *other, const aclScalar *alpha, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • **第二段接口：**aclnnStatus aclnnInplaceSub(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述​

  • 算子功能：完成张量selfRef与张量other间减法计算。

  • 计算公式：

aclnnInplaceSubGetWorkspaceSize​

  • 接口定义：

    aclnnStatus aclnnInplaceSubGetWorkspaceSize(aclTensor *selfRef, const aclTensor *other, const aclScalar *alpha, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)

  • 参数说明：

    • selfRef：Device侧的aclTensor，输入/输出张量，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），数据类型与other需满足数据类型推导规则，且需要是推导之后可转换的数据类型，shape需与other broadcast后的shape一致。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
    • other：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），且数据类型与selfRef需满足数据类型推导规则，shape需与selfRef满足broadcast关系。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
    • alpha：Host侧的aclScalar，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），数据类型需要可转换成selfRef与other推导后的数据类型。
    • 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selfRef、other、alpha是空指针。
    • 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
      • selfRef和other的数据类型不在支持的范围内。
      • selfRef和other无法做数据类型推导。
      • 推导出的数据类型无法转换为selfRef的类型。
      • alpha无法转换为selfRef和other推导后的数据类型。
      • selfRef和other的shape无法做broadcast。
      • broadcast后的shape不等于selfRef的shape。 :::

aclnnInplaceSub​

  • 接口定义：

    aclnnStatus aclnnInplaceSub(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aclnnInplaceSubGetWorkspaceSize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_sub.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;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclScalar* other = nullptr;
  aclScalar* alpha = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7&#125;;
  float otherValue = 2.0f;
  float alphaValue = 1.2f;
  // 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alpha aclScalar
  alpha = aclCreateScalar(&alphaValue, aclDataType::ACL_FLOAT);
  CHECK_RET(alpha != 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aclnnInplaceSub第一段接口
  ret = aclnnInplaceSubGetWorkspaceSize(self, other, alpha, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceSubGetWorkspaceSize 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aclnnInplaceSub第二段接口
  ret = aclnnInplaceSub(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceSub 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(selfShape);
  std::vector<float> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), selfDeviceAddr,
                    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(other);
  aclDestroyScalar(alpha);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnInplaceSubs​

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 aclnnInplaceSubsGetWorkspaceSize(aclTensor *selfRef, const aclScalar *other, const aclScalar *alpha, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • **第二段接口：**aclnnStatus aclnnInplaceSubs(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述​

  • 算子功能：完成张量selfRef与标量other间减法计算。

  • 计算公式：

aclnnInplaceSubsGetWorkspaceSize​

  • 接口定义：

    aclnnStatus aclnnInplaceSubsGetWorkspaceSize(aclTensor *selfRef, const aclScalar *other, const aclScalar *alpha, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)

  • 参数说明：

    • selfRef：Device侧的aclTensor，输入/输出张量，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持）。数据类型需要与other构成互推导关系，且需要是推导之后可转换的数据类型。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FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），且数据类型需要与selfRef构成互推导关系。
    • alpha：Host侧的aclScalar，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），且数据类型需要可转换成selfRef与other推导后的数据类型。
    • 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selfRef、other、alpha是空指针。
    • 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
      • selfRef的数据类型不在支持的范围内。
      • selfRef和other无法做数据类型推导。
      • 推导出的数据类型无法转换为selfRef的类型。
      • alpha无法转换为selfRef和other推导后的数据类型。 :::

aclnnInplaceSubs​

  • 接口定义：

    aclnnStatus aclnnInplaceSubs(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aclnnInplaceSubsGetWorkspaceSize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_sub.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;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclScalar* other = nullptr;
  aclScalar* alpha = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7&#125;;
  float otherValue = 2.0f;
  float alphaValue = 1.2f;
  // 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alpha aclScalar
  alpha = aclCreateScalar(&alphaValue, aclDataType::ACL_FLOAT);
  CHECK_RET(alpha != 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aclnnInplaceSubs第一段接口
  ret = aclnnInplaceSubsGetWorkspaceSize(self, other, alpha, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceSubsGetWorkspaceSize 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aclnnInplaceSubs第二段接口
  ret = aclnnInplaceSubs(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceSubs 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(selfShape);
  std::vector<float> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), selfDeviceAddr,
                    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(other);
  aclDestroyScalar(alpha);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnInplaceTan​

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 aclnnInplaceTanGetWorkspaceSize(const aclTensor *selfRef, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • **第二段接口：**aclnnStatus aclnnInplaceTan(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

功能描述​

  • 算子功能：计算张量中每个元素的正切值。

  • 计算公式：

aclnnInplaceTanGetWorkspaceSize​

  • 接口定义：

    aclnnStatus aclnnInplaceTanGetWorkspaceSize(const aclTensor *selfRef, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)

  • 参数说明：

    • selfRef(aclTensor*, 计算输入)：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
    • workspaceSize(uint64_t*, 出参)：返回用户需要在Device侧申请的workspace大小。
    • executor(uint64_t*, 出参)：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selfRef是空指针。
    • 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
      • selfRef的数据类型不在支持范围内。
      • selfRef的shape超过8维。 :::

aclnnInplaceTan​

  • 接口定义：

    aclnnStatus aclnnInplaceTan(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

  • 参数说明：

    • workspace(void*, 入参)：在Device侧申请的workspace内存起址。
    • workspaceSize(uint64_t, 入参)：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnInplaceTanGetWorkspaceSize获取。
    • executor(aclOpExecutor*, 入参)：op执行器，包含了算子计算流程。
    • stream(aclrtStream, 入参)：指定执行任务的AscendCL stream流。

  • 返回值：

    返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

调用示例​

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_tan.h"

#define CHECK_RET(cond, return_expr) \
  do &#123;                               \
    if (!(cond)) &#123;                   \
      return_expr;                   \
    &#125;                                \
  &#125; while (0)

#define LOG_PRINT(message, ...)     \
  do &#123;                              \
    printf(message, ##__VA_ARGS__); \
  &#125; while (0)

int64_t GetShapeSize(const std::vector<int64_t>& shape) &#123;
  int64_t shape_size = 1;
  for (auto i : shape) &#123;
    shape_size *= i;
  &#125;
  return shape_size;
&#125;

int Init(int32_t deviceId, aclrtContext* context, aclrtStream* stream) &#123;
  // 固定写法，AscendCL初始化
  auto ret = aclInit(nullptr);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclInit failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtSetDevice(deviceId);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetDevice failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtCreateContext(context, deviceId);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateContext failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtSetCurrentContext(*context);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetCurrentContext failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtCreateStream(stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  return 0;
&#125;

template <typename T>
int CreateAclTensor(const std::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_t>& shape, void** deviceAddr,
                    aclDataType dataType, aclTensor** tensor) &#123;
  auto size = GetShapeSize(shape) * sizeof(T);
  // 调用aclrtMalloc申请device侧内存
  auto ret = aclrtMalloc(deviceAddr, size, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMalloc failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 调用aclrtMemcpy将host侧数据拷贝到device侧内存上
  ret = aclrtMemcpy(*deviceAddr, size, hostData.data(), size, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMemcpy failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 计算连续tensor的strides
  std::vector<int64_t> strides(shape.size(), 1);
  for (int64_t i = shape.size() - 2; i >= 0; i--) &#123;
    strides[i] = shape[i + 1] * strides[i + 1];
  &#125;

  // 调用aclCreateTensor接口创建aclTensor
  *tensor = aclCreateTensor(shape.data(), shape.size(), dataType, strides.data(), 0, aclFormat::ACL_FORMAT_ND,
                            shape.data(), shape.size(), *deviceAddr);
  return 0;
&#125;

int main() &#123;
  // 1. （固定写法）device/context/stream初始化, 参考AscendCL对外接口列表
  // 根据自己的实际device填写deviceId
  int32_t deviceId = 0;
  aclrtContext context;
  aclrtStream stream;
  auto ret = Init(deviceId, &context, &stream);
  // check根据自己的需要处理
  CHECK_RET(ret == 0, LOG_PRINT("Init acl failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 2. 构造输入与输出，需要根据API的接口自定义构造
  std::vector<int64_t> selfRefShape = &#123;4, 2&#125;;
  void* selfRefDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* selfRef = nullptr;
  std::vector<float> selfRefHostData = &#123;0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8&#125;;
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfRefHostData, selfRefShape, &selfRefDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &selfRef);
  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aclnnInplaceTan第一段接口
  ret = aclnnInplaceTanGetWorkspaceSize(selfRef, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceTanGetWorkspaceSize 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aclnnInplaceTan第二段接口
  ret = aclnnInplaceTan(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceTan 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(selfRefShape);
  std::vector<float> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), selfRefDeviceAddr, size * sizeof(float),
                    ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy result from device to host failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  for (int64_t i = 0; i < size; i++) &#123;
    LOG_PRINT("result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]);
  &#125;

  // 6. 释放aclTensor，需要根据具体API的接口定义
  aclDestroyTensor(selfRef);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnInplaceThreshold​

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 aclnnInplaceThresholdGetWorkspaceSize(aclTensor *selfRef, const aclScalar *threshold, const aclScalar *value, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • **第二段接口：**aclnnStatus aclnnInplaceThreshold(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述​

  • 算子功能：对输入selfRef进行阈值操作。当selfRef中元素大于阈值时，返回该元素值；否则，返回value。

  • 计算公式：

aclnnThresholdGetWorkspaceSize​

  • 接口定义：

    aclnnStatus aclnnInplaceThresholdGetWorkspaceSize(aclTensor *selfRef, const aclScalar *threshold, const aclScalar *value, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)

  • 参数说明：

    • selfRef：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT32、INT8、UINT8、INT16、INT64。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
    • threshold：Host侧的aclScalar，表示阈值，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT32、INT8、UINT8、INT16、INT64，且数据类型与selfRef需满足数据类型推导规则。
    • value：Host侧的aclScalar，表示输入self的元素小于阈值时的返回值，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT32、INT8、UINT8、INT16、INT64，且数据类型与selfRef需满足数据类型推导规则。
    • 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selfRef、threshold、value是空指针。
    • 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
      • selfRef的数据类型和数据格式不在支持的范围内。
      • selfRef和threshold、value不满足数据类型推导规则。
      • selfRef的shape超过8维。 :::

aclnnThreshold​

  • 接口定义：

    aclnnStatus aclnnInplaceThreshold(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aclnnThresholdGetWorkspaceSize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_threshold.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> selfRefShape = &#123;8&#125;;
  void* selfRefDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* selfRef = nullptr;
  aclScalar* threshold = nullptr;
  aclScalar* value = nullptr;
  std::vector<float> selfRefHostData = &#123;0, 1, 2, 3, 4.1, 5, 6, 7&#125;;
  float thresholdVal = 4.1f;
  float valueVal = 10.0f;
  // 创建selfRef aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfRefHostData, selfRefShape, &selfRefDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &selfRef);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建threshold aclScalar
  threshold = aclCreateScalar(&thresholdVal, aclDataType::ACL_FLOAT);
  CHECK_RET(threshold != nullptr, return ret);
  // 创建value aclScalar
  value = aclCreateScalar(&valueVal, aclDataType::ACL_FLOAT);
  CHECK_RET(value != 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aclnnInplaceThreshold第一段接口
  ret = aclnnInplaceThresholdGetWorkspaceSize(self, threshold, value, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnThresholdGetWorkspaceSize 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aclnnInplaceThreshold第二段接口
  ret = aclnnInplaceThreshold(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceThreshold 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]), selfRefDeviceAddr,
                    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(selfRef);
  aclDestroyScalar(threshold);
  aclDestroyScalar(value);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

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