[object Object]

[object Object][object Object]undefined[object Object]

• 接口功能：实现输入输出维度为 T（时间或空间维度）、B（批次）、C（通道）的一维卷积。
• 计算公式： 假定输入（self）的 shape 是($H_{\text{in}},N,C_{\text{in}}$)，输出（out）的 shape 是($H_{\text{out}},N,C_{\text{out}}$)，那输出将被表示为：$$out_{N_i,C_{out j}} = bias(C_{out j}) + \sum_{k = 0}^{C_{in} - 1} weight(k, C_{out j}) \cdot self(N_i, k)$$ 其中$N$表示批次大小（batch size），$C$表示通道数，$H$代表时间或空间维度。

[object Object]

每个算子分为[object Object]两段式接口[object Object]，必须先调用 aclnnConvTbcGetWorkspaceSize 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 aclnnConvTbc 接口执行计算。

[object Object]

• 参数说明

  [object Object]

• 返回值

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见 [object Object]aclnn 返回码[object Object]。

  一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：

  [object Object][object Object]

[object Object]

• 参数说明

  [object Object]

• 返回值

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见 [object Object]aclnn 返回码[object Object]。

[object Object]

• 确定性计算
  • aclnnConvTbc默认确定性实现。

[object Object][object Object]

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考。