功能说明
比较并选取两个源操作数的最大值：
函数原型
scalar_max(dst, src0, src1)
参数说明
参数名称 |
输入/输出 |
含义 |
|---|---|---|
dst |
输出 |
目的操作数。 昇腾310 AI处理器，支持的数据类型为：Scalar(int64)。 昇腾910 AI处理器，支持的数据类型为：Scalar(int64)。 昇腾310P AI处理器AI Core，支持的数据类型为：Scalar(int64/float32)。 昇腾310P AI处理器Vector Core，支持的数据类型为：Scalar(int64/float32)。 |
src0 |
输入 |
源操作数0。 昇腾310 AI处理器，支持的数据类型为：Scalar(int64)、立即数(int64)。 昇腾910 AI处理器，支持的数据类型为：Scalar(int64)、立即数(int64)。 昇腾310P AI处理器AI Core，支持的数据类型为：Scalar(int64/float32)、立即数(int64)。 昇腾310P AI处理器Vector Core，支持的数据类型为：Scalar(int64/float32)、立即数(int64)。 |
src1 |
输入 |
源操作数1。 昇腾310 AI处理器，支持的数据类型为：Scalar(int64)、立即数(int64)。 昇腾910 AI处理器，支持的数据类型为：Scalar(int64)、立即数(int64)。 昇腾310P AI处理器AI Core，支持的数据类型为：Scalar(int64/float32)、立即数(int64)。 昇腾310P AI处理器Vector Core，支持的数据类型为：Scalar(int64/float32)、立即数(int64)。 |
支持的芯片型号
昇腾310 AI处理器
昇腾910 AI处理器
昇腾310P AI处理器AI Core
昇腾310P AI处理器Vector Core
注意事项
操作数类型应保持一致。
返回值
None
调用示例
from tbe import tik tik_instance = tik.Tik() src0_scalar = tik_instance.Scalar(dtype="int64", name='src0_scalar', init_value=3) src1_scalar = tik_instance.Scalar(dtype="int64", name='src1_scalar', init_value=2) dst_scalar = tik_instance.Scalar(dtype="int64", name='dst_scalar') # dst_scalar=3 tik_instance.scalar_max(dst_scalar, src0_scalar, src1_scalar) tik_instance.BuildCCE(kernel_name="run_scalar_max", inputs=[], outputs=[])