aclnnGather

产品支持情况

[object Object]undefined

功能说明

• 接口功能：对输入tensor中指定的维度dim进行数据聚集。

• 计算公式： 给定张量$self$，维度$d$，和一个索引张量$index$，定义$n$是$self$的维度，$i_d$表示维度$d$的索引，$index_{i_d}$表示索引张量$index$在维度$d$上的第$i_d$个索引值。对指定维度d的gather功能可以用如下的数学公式表示：

  $$gather(X,index,d)_{i_0,i_1,\cdots,i_{d-1},i_{d+1},\cdots,i_{n-1}} = self_{i_0,i_1,\cdots,i_{d-1},index_{i_d},i_{d+1},\cdots,i_{n-1}}$$

• 示例：

  • 示例1： 假设输入张量$self=\begin{bmatrix}1 & 2 & 3\\ 4 & 5 & 6\\ 7 & 8 & 9\end{bmatrix}$，索引张量$index=\begin{bmatrix}0 & 2\\ 1 & 0\end{bmatrix}$，$dim = 0$，那么输出张量$out=\begin{bmatrix}1 & 8\\ 4 & 2\end{bmatrix}$，具体计算过程如下：

    $$\begin{aligned} out_{0,0}&=self_{index_{0,0}, 0}=self_{0,0}=1 \\ out_{0,1}&=self_{index_{0,1}, 1}=self_{2,1}=8 \\ out_{1,0}&=self_{index_{1,0}, 0}=self_{1,0}=4 \\ out_{1,1}&=self_{index_{1,1}, 1}=self_{0,1}=2 \end{aligned}$$

  • 示例2： 假设输入张量$self=\begin{bmatrix}1 & 2 & 3\\ 4 & 5 & 6\\ 7 & 8 & 9\end{bmatrix}$，索引张量$index=\begin{bmatrix}0 & 2\\ 1 & 0\end{bmatrix}$，$dim = 1$，那么输出张量$out=\begin{bmatrix}1 & 3\\ 5 & 4\end{bmatrix}$，具体计算过程如下：

    $$\begin{aligned} out_{0,0}&=self_{0, index_{0,0}}=self_{0,0}=1 \\ out_{0,1}&=self_{0, index_{0,1}}=self_{0,2}=3 \\ out_{1,0}&=self_{1, index_{1,0}}=self_{1,1}=5 \\ out_{1,1}&=self_{1, index_{1,1}}=self_{1,0}=4 \end{aligned}$$

函数原型

每个算子分为，必须先调用“aclnnGatherGetWorkspaceSize”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“aclnnGather”接口执行计算。

aclnnGatherGetWorkspaceSize

• 参数说明

  [object Object]
  • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型不支持BFLOAT16。

• 返回值

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见。

  第一段接口完成入参校验，出现如下场景时报错：

  [object Object]

aclnnGather

• 参数说明

  [object Object]

• 返回值

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见。

约束说明

• 确定性计算：
  • aclnnGather默认确定性实现。

调用示例

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考。