aclnnVarMean

支持的产品型号

每个算子分为，必须先调用“aclnnVarMeanGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnVarMean”接口执行计算。

aclnnStatus aclnnVarMeanGetWorkspaceSize(const aclTensor* self, const aclIntArray* dim, int64_t correction, bool keepdim, aclTensor* varOut, aclTensor* meanOut, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
aclnnStatus aclnnVarMean(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, aclrtStream stream)

算子功能：返回输入Tensor指定维度的值求得的均值及方差。
计算公式：假设 dim 为 $i$ ，则对该维度进行计算。 $N$ 为该维度的 shape。取 $self_{i}$ ，求出该维度上的平均值 $\bar{self_{i}}$ 。方差计算公式如下： $varOut = \frac{1}{N - correction}\sum_{j=0}^{N-1}(self_{ij}-\bar{self_{i}})^2$ 当keepdim = true时，reduce后保留该维度，且输出 shape 中该维度值为1；当 keepdim = false时，不保留该维度。当dim为nullptr或[]时，视为计算所有维度。

参数说明：
- self（aclTensor*, 计算输入）：公式中的输入self，shape支持0到8维，数据类型支持FLOAT、FLOAT16，self与meanOut的数据类型满足数据类型推导规则（参见），self与out的数据类型满足数据类型推导规则（参见），支持，支持ND。
- dim（aclIntArray*，入参）：表示需要用于计算方差的维度，支持数据类型为INT64，其中的数据范围为[-self.dim(), self.dim()-1]，且其中的数据不能相同。当dim为nullptr或[]时，视为计算所有维度。
- correction（int64_t，入参）：公式中的输入correction，修正值，数据类型为int64_t。
- keepdim（bool，入参）：reduce轴的维度是否保留。数据类型为bool。
- meanOut（aclTensor*, 计算输出）：均值的计算结果，数据类型支持FLOAT、FLOAT16，self与meanOut的数据类型满足数据类型推导规则（参见），支持，支持ND。
- varOut（aclTensor*, 计算输出）：公式中的输入varOut，方差的计算结果，数据类型支持FLOAT、FLOAT16，self与out的数据类型满足数据类型推导规则（参见），支持，支持ND。
- workspaceSize（uint64_t*, 出参）：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
- executor（aclOpExecutor**, 出参）：返回op执行器，包含了算子计算流程。
返回值：

aclnnStatus：返回状态码，具体参见。

[object Object]

参数说明：
- workspace（void*, 入参）：在Device侧申请的workspace内存地址。
- workspaceSize（uint64_t, 入参）：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnVarMeanGetWorkspaceSize获取。
- executor（aclOpExecutor*, 入参）：op执行器，包含了算子计算流程。
- stream（aclrtStream, 入参）：指定执行任务的AscendCL Stream流。
返回值：

aclnnStatus：返回状态码，具体参见。

[object Object]