功能说明

lhs tensor中的元素与rhs按operation指定的操作进行比较，operation指定的操作包括eq、ne、lt、gt、le、ge，依次表示==、!=、<、>、<=、>=。如果表达式成立，mode为bool时返回True，mode为bit时返回1；如果表达式不成立，mode为bool时返回False，mode为bit时返回0。

以下通过表达式的方式来解释各操作的含义，其中，x表示lhs中的元素，y表示rhs中的元素，z表示结果tensor的元素，n（取值0~7）表示结果tensor的元素的bit位index，表达式如下：

mode=='bool':
- lt: z = True (x < y) or False (x >= y)
- gt: z = True (x > y) or False (x <= y)
- le: z = True (x <= y) or False (x > y)
- ge: z = True (x >= y) or False (x < y)
- eq: z = True (x == y) or False (x != y)
- ne: z = True (x != y) or False (x == y)

mode=='bit':
- lt: z[n] = 1 (x < y) or 0 (x >= y)
- gt: z[n] = 1 (x > y) or 0 (x <= y)
- le: z[n] = 1 (x <= y) or 0 (x > y)
- ge: z[n] = 1 (x >= y) or 0 (x < y)
- eq: z[n] = 1 (x == y) or 0 (x != y)
- ne: z[n] = 1 (x != y) or 0 (x == y)

您可以在“te/lang/cce/te_compute/elewise_compute.py”查看接口定义。

约束说明

进行比较操作的左操作数和右操作数的数据类型需要一致。
当mode为bool时，调用te.lang.cce.build接口进行编译时，传入的config参数中需要设置bool_storage_as_1bit为False。否则会出现某些shape的输出结果不符合预期。
因为bool_storage_as_1bit的默认值为True，表示按照1 bit进行存储。

编译配置config如下所示：
```
import te.lang.cce as tbe

with tvm.target.cce():
    schedule = tbe.auto_schedule(res)
config = {"name": kernel_name,
          "tensor_list": [data_x, data_y, res],
          "bool_storage_as_1bit": False}
tbe.build(schedule, config)
```
当mode为bit时，左操作数的shape的最后一维必须被8整除。
如果右操作数也为tensor，那么两个tensor的shape需要相同。
Atlas 200/300/500 推理产品：支持的数据类型有float16
Atlas 训练系列产品：支持的数据类型有float16、float32

函数原型

te.lang.cce.vcmp(lhs, rhs, operation='lt', mode='bool')

参数说明

lhs：进行比较操作的左操作数，tvm.tensor类型。
rhs：进行比较操作的右操作数，tvm.tensor或者 scalar类型。
operation : 操作类型，支持eq, ne, lt, gt, ge, le，默认为lt。
mode：模式类型，支持bool和bit，默认为bool。

返回值

res_tensor：结果tensor，tvm.tensor类型。mode为bool时数据类型为bool，mode为bit时数据类型为uint8。

支持的芯片型号

Atlas 200/300/500 推理产品

Atlas 训练系列产品

调用示例

shape = (1024,1024)
input_dtype = "float16"
data1 = tvm.placeholder(shape, name="data1", dtype=input_dtype)
data2 = tvm.placeholder(shape, name="data2", dtype=input_dtype)
res = te.lang.cce.vcmp(data1, data2, 'lt', 'bit')