函数功能

向DebugOp对象中增加tensor类型的标杆数据的输出描述。

函数原型

def tensor_output(self, output_name: str, output_tensor: Any, options=None):

参数说明

参数名	输入/输出	说明
output_name	输入	字符串，输出描述的name。
output_tensor	输入	待输出的Tensor对象（由torch或者numpy生成）。
options	输入	其他可选参数配置，list格式，可选填"optional"、"ignore"。若options=["optional"]，表示本输入是可选的。若options=["ignore"]，表示本输入是可忽略的。

参数名

输入/输出

说明

output_name

输入

字符串，输出描述的name。

output_tensor

输入

待输出的Tensor对象（由torch或者numpy生成）。

options

输入

其他可选参数配置，list格式，可选填"optional"、"ignore"。

若options=["optional"]，表示本输入是可选的。
若options=["ignore"]，表示本输入是可忽略的。

返回值

返回DebugOp类型的自身实例对象。

使用说明

import numpy as np
import ascendebug
x = np.random.uniform(1, 100, (16384)).astype(np.float16)
ascendebug.create_debug_op('OpCustom', 'VectorCore', '${chip_version}').tensor_output('x', x)