aclnnLinalgQr

产品支持情况

产品	是否支持
[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]	√
[object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]	√
[object Object]Atlas 200I/500 A2 推理产品[object Object]	×
[object Object]Atlas 推理系列产品 [object Object]	×
[object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]	√

每个算子分为undefined，必须先调用“aclnnLinalgQrGetWorkspaceSize”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“aclnnLinalgQr”接口执行计算。

aclnnStatus aclnnLinalgQrGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, int64_t mode, aclTensor *Q, aclTensor *R, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
aclnnStatus aclnnLinalgQr(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

参数说明：
- self(aclTensor*, 计算输入)：公式中的 $A$ ，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。支持undefined，undefined支持ND，shape维度至少为2且不大于8, 且shape需要与Q,R满足约束条件。
- mode(int64_t, 计算输入)：计算属性，当mode为0时，使用'reduced'(默认)模式，对于输入A(*, m, n), 输出简化大小的Q(*, m, k), R(*, k, n),其中k为m,n的最小值。当mode为1时，使用'complete'模式，对于输入A(*, m, n),输出完整大小的Q(*, m, m), R(*, m, n), 当mode为2时，使用'r'模式，仅计算reduced场景下的R(*,k,n),其中k为m,n的最小值，返回Q为空tensor。
- Q(aclTensor *, 计算输出)：公式中的 $Q$ ，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。支持undefined，undefined支持ND，且undefined需要与self, R一致。shape为Q(*, m, m)或Q(*, m, k)或为空, 其中k为m, n的最小值。
- R(aclTensor *, 计算输出): 公式中的 $R$ ，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。支持undefined，undefined支持ND，且undefined需要与self, Q一致。shape为R(*, m, n)或R(*, k, n), 其中k为m, n的最小值。
- 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undefined。

[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aclnnLinalgQrGetWorkspaceSize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Stream。
返回值：

aclnnStatus：返回状态码，具体参见undefined。

无。

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考undefined。

[object Object]