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BROADCAST_INFER

【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

头文件

#include <graph/operator_reg.h>

功能说明

提供公共函数宏封装，供算子开发者开发InferShape函数。该函数基于2个输入的shape，设置输出的shape。该宏只是设置shape，未设置dtype。

• 如果2个输入的shape一致，会按输入的shape设置输出shape。

• 如果2个输入的shape不一致，会按照Broadcast的策略，取2个输入shape的并集。

  比如输入shape分别为（1,2,3,4）和（3,1,3,4），则该宏会设置算子的输出shape为（3,2,3,4）。

函数原型

BROADCAST_INFER(in1_name, in2_name, out_name)

该函数会自动调用如下函数：

graphStatus BroadCastInfer(const function<vector<int64_t>()> &get_in1_shape, const function<vector<int64_t>()> &get_in2_shape, const function<void(const std::vector<int64_t> &y_shape)> &set_out_shape);

参数说明

返回值说明

执行成功或失败。

约束说明

无

调用示例

IMPLEMT_INFERFUNC(RightShift, RightShiftInfer) { DataType type = op.GetInputDesc("x").GetDataType(); SET_OUTPUT_TYPE(op, "z", type); return BROADCAST_INFER("x", "y", "z")(op); }

【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