[object Object]

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

• 接口功能：对输入张量列表与标量列表执行逐元素相乘运算。

• 计算公式：

  $$x = [{x_0}, {x_1}, ... {x_{n-1}}]\\ scalars = [{scalars_0}, {scalars_1}, ... {scalars_{n-1}}]\\ y = [{y_0}, {y_1}, ... {y_{n-1}}]\\$$ $$y_i = x_i * scalars_i (i=0,1,...n-1)$$

[object Object]

每个算子分为，必须先调用“aclnnForeachMulScalarListGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnForeachMulScalarList”接口执行计算。

[object Object]

• 参数说明：

  [object Object]

  • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：

    参数[object Object]的数据类型仅支持FLOAT32和INT64，且与输入参数[object Object]的数据类型具有一定对应关系：

    • 当入参[object Object]的数据类型为FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16时，[object Object]的数据类型仅支持FLOAT32。
    • 当入参[object Object]的数据类型为INT32时，[object Object]的数据类型仅支持INT64。

  • Atlas 350 加速卡：

    • 参数[object Object]、[object Object]支持包含的最大Tensor个数均为50。且[object Object]的TensorList长度需要与[object Object]的TensorList长度相等。
    • 参数[object Object]的ScalarList长度需要与[object Object]的TensorList长度相等。
    • 参数[object Object]的数据类型支持FLOAT32、DOUBLE、INT64，且与入参[object Object]的数据类型具有一定对应关系：
      • 当[object Object]的数据类型为BFLOAT16、FLOAT32、FLOAT16时，数据类型支持FLOAT32、DOUBLE。
      • 当[object Object]的数据类型为INT32时，数据类型支持INT64。

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见。

  第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：

  [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]

• 确定性计算：
  • aclnnForeachMulScalarList默认确定性实现。

[object Object]

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考。