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SetCustomValue

【免费下载链接】geGE（Graph Engine）是面向昇腾的图编译器和执行器，提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段，加速模型执行效率，减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力，并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。项目地址: https://gitcode.com/cann/ge

产品支持情况

全量芯片支持。

头文件/库文件

• 头文件：#include <graph/arg_desc_info.h>
• 库文件：libgraph.so

功能说明

设置ArgDescInfo的自定义值，只有type为kCustomValue时，才能设置成功。

函数原型

graphStatus SetCustomValue(uint64_t custom_value)

参数说明

返回值说明

设置成功时返回“ge::GRAPH_SUCCESS”。

关于graphStatus的定义，请参见ge::graphStatus。

约束说明

无

调用示例

// 需要存储在Args中的结构体 struct HcclCommParamDesc { uint64_t version : 4; uint64_t group_num : 4; uint64_t has_ffts : 1; uint64_t tiling_off : 7; uint64_t is_dyn : 48; }; graphStatus Mc2GenTaskCallback(const gert::ExeResGenerationContext *context, std::vector<std::vector<uint8_t>> &tasks) { ... // 设置AI CPU任务 auto aicpu_task = KernelLaunchInfo::CreateAicpuKfcTask(context, "libccl_kernel.so", "RunAicpuKfcSrvLaunch"); size_t input_size = context->GetComputeNodeInfo()->GetIrInputsNum(); size_t output_size = context->GetComputeNodeInfo()->GetIrOutputsNum(); const size_t offset = 3UL; union { HcclCommParamDesc hccl_desc; uint64_t custom_value; } desc; // 赋值 desc.hccl_desc.version = 1; desc.hccl_desc.group_num = 1; desc.hccl_desc.has_ffts = 0; desc.hccl_desc.tiling_off = offset + input_size + output_size; desc.hccl_desc.is_dyn = 0; std::vector<ArgDescInfo> aicpu_args_format; ArgDescInfo custom_value_arg(ArgDescType::kCustomValue); // 设置自定义值 custom_value_arg.SetCustomValue(desc.custom_value); // 将此结构体的内容转化成uint64_t的数字保存到ArgsFormat中 aicpu_args_format.emplace_back(custom_value_arg) ... }

【免费下载链接】geGE（Graph Engine）是面向昇腾的图编译器和执行器，提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段，加速模型执行效率，减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力，并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。项目地址: https://gitcode.com/cann/ge