函数：execute_v2

aclError aclopExecuteV2(const char *opType, int numInputs, aclTensorDesc *inputDesc[], aclDataBuffer *inputs[], int numOutputs, aclTensorDesc *outputDesc[], aclDataBuffer *outputs[], aclopAttr *attr, aclrtStream stream);

ret = acl.op.execute_v2(op_type, input_desc, inputs, output_desc, outputs, attr, stream)

同步或者异步执行指定的算子。

op_type：str，指定算子类型名称。

input_desc：list，表示算子输入tensor的描述, 整形列表，包含多个acl的tensor描述地址对象。

inputs：list，表示算子输入tensor，整形列表，包含多个aclDataBuffer数据地址对象。

output_desc：list，表示算子输出tensor的描述，整形列表，包含多个acl的tensor描述地址对象。

outputs：list，表示算子输出tensor，整形列表，包含多个aclDataBuffer数据地址对象。

attr：int，算子的属性地址对象。

stream：int，该算子需要加载的Stream对象。

ret：int，错误码。

• 返回0表示成功。
• 返回其它值表示失败。

每个算子的输入、输出组织不同，需要应用在调用时严格按照算子输入、输出参数来组织算子。用户在调用acl.op.execute_v2接口时，pyACL根据optype、输入tensor的描述、输出tensor的描述、attr等信息查找对应的任务，并下发执行。

执行有可选输入的算子时，如果可选输入不使用：

• 则需按此种方式创建aclTensorDesc类型的数据：acl.create_tensor_desc(ACL_DT_UNDEFINED, [], ACL_FORMAT_UNDEFINED)，表示数据类型设置为ACL_DT_UNDEFINED（-1），Format设置为ACL_FORMAT_UNDEFINED（-1），Shape信息为[]。

• 则需按此种方式创建aclDataBuffer类型的数据：acl.create_data_buffer(0, 0)，同时aclDataBuffer中的数据不需要释放，因为是空指针。

无

• 接口调用流程，参见算子调用。
• 接口调用示例，参见单算子调用。