vec_trans_scatter
功能说明
NCHW转换成NC1HWC0格式。如果是数据类型是float32 int32,uint32, int16,unint16,float16, 则C0=16， 如果数据类型是uint8，int8，则C0=32.
函数原型
vec_trans_scatter (dst_high_half, src_high_half, dst_list, src_list, repeat_times, dst_rep_stride, src_rep_stride)
参数说明
参数名称 |
输入/输出 |
含义 |
|---|---|---|
dst_high_half |
输入 |
指定 dst_list[*] 的数据存储到 block 的高半部还是低半部，该配置只支持 int8/uint8 的数据类型。 支持的数据类型为 bool，有以下两种取值：
|
src_high_half |
输入 |
指定 src_list[*] 的数据从 block 的高半部还是低半部读取，该配置只支持int8/uint8的数据类型。 支持的数据类型为 bool，有以下两种取值：
|
dst_list |
输出 |
矢量目的操作数序列，其中元素为每个目的操作数起始位置。 Tensor的scope为Unified Buffer。 Atlas 200/300/500 推理产品，支持的数据类型为Tensor(int8/uint8/int16/uint16/float16)。 Atlas 训练系列产品，支持的数据类型为Tensor(int8/uint8/int16/uint16/float16)。 Atlas 推理系列产品AI Core，支持的数据类型为Tensor(int8/uint8/int16/uint16/float16/int32/uint32/float32)。 Atlas 推理系列产品Vector Core，支持的数据类型为Tensor(int8/uint8/int16/uint16/float16/int32/uint32/float32)。 |
src_list |
输入 |
矢量源操作数序列，其中元素为每个源操作数起始位置，支持的数据类型应与 dst_list 一致。 Tensor的scope为Unified Buffer。 |
repeat_times |
输入 |
重复迭代次数，repeat_times∈[0,255]，单位：block。支持的数据类型：Scalar(int16/int32/int64/uint16/uint32/uint64)、立即数(int)、Expr(int16/int32/int64/uint16/uint32/uint64)。 注意事项： 1、当 repeat_times 为 1 时，目的操作数/源操作数的有效起始位置为 dst_list/src_list 序列输入的起始位置加上 dst_rep_stride/src_rep_stride。 2、当 repeat_times 大于 1 时，第一次 repeat 中目的操作数/源操作数的有效起始位置为 dst_list/src_list 序列输入的起始位置，第二次需要加上 dst_rep_stride/src_rep_stride， 以此类推。 |
dst_rep_stride |
输入 |
相邻迭代间，目的操作数相同 block 地址 stride，dst_rep_stride∈[0,65535]，单位：block。支持的数据类型：Scalar(int16/int32/int64/uint16/uint32/uint64)、立即数(int)、Expr(int16/int32/int64/uint16/uint32/uint64) |
src_rep_stride |
输入 |
相邻迭代间，源操作数相同 block 地址 stride，src_rep_stride∈[0,65535]，单位：block。支持的数据类型：Scalar(int16/int32/int64/uint16/uint32/uint64)、立即数(int)、Expr(int16/int32/int64/uint16/uint32/uint64) |
支持的芯片型号
Atlas 200/300/500 推理产品
Atlas 训练系列产品
Atlas 推理系列产品AI Core
Atlas 推理系列产品Vector Core
注意事项
- 一般用法是将src_list/dst_list中的每个元素配置为每个HW平面的起点。
- 为了性能更优，int8/uint8 时建议先固定 dstHighHalf、srcHighHalf，在HW方向 repeat后，再改变dstHighHalf、srcHighHalf。
- mask值不影响这个API的执行。
- 为了节省地址空间，开发者可以定义一个Tensor，供源操作数与目的操作数同时使用（即地址重叠），相关约束如下：
- 对于单次repeat（repeat_times=1），且源操作数序列与目的操作数序列之间要求100%完全重叠，不支持部分重叠，且每一个block都必须相等。
- 对于多次repeat（repeat_times>1），若源操作数序列与目的操作数序列之间存在依赖，即第N次迭代的目的操作数是第N+1次的源操作数，这种情况是不支持地址重叠的。
- 操作数地址偏移对齐要求请见通用约束。
返回值
无
调用示例
调用示例一0
tik_instance = tik.Tik() shape = (3, 32, 16) dtype = "int8" # 迭代次数 repeat_time = 3 # 相邻两次迭代之间地址间隔，单位为32B dst_rep_stride = 16 src_rep_stride = 16 src_gm = tik_instance.Tensor(dtype, shape, name="src_gm", scope=tik.scope_gm) src_ub = tik_instance.Tensor(dtype, shape, name="src_ub", scope=tik.scope_ubuf) dst0_gm = tik_instance.Tensor(dtype, shape, name="dst0_gm", scope=tik.scope_gm) dst_gm = tik_instance.Tensor(dtype, shape, name="dst_gm", scope=tik.scope_gm) dst_ub = tik_instance.Tensor(dtype, shape, name="dst_ub", scope=tik.scope_ubuf) # 指定 dst/src_list[*] 的数据存储到 block 的高半部还是低半部，该配置只支持 int8/uint8 的数据类型 dstHighHalf = False srcHighHalf = True # 拷贝用户输入数据到src ubuf, 此处暂不对data_move 进行说明，详细参数说明请参见data_move章节 tik_instance.data_move(src_ub, src_gm, 0, 1, 48, 0, 0) # 由于vec_dup 不支持int8， 为了方便观察结果，此处使用外部传入数据进行置零 tik_instance.data_move(dst_ub, dst0_gm, 0, 1, 48, 0, 0) dst_list = [dst_ub[32 * i] for i in range(16)] src_list = [src_ub[32 * i] for i in range(16)] tik_instance.vec_trans_scatter(dstHighHalf, srcHighHalf, dst_list, src_list, repeat_time, dst_rep_stride, src_rep_stride) # 将计算结果拷贝到目标gm, 此处暂不对data_move 进行说明，详细参数说明请参见data_move章节 tik_instance.data_move(dst_gm, dst_ub, 0, 1, 48, 0, 0) tik_instance.BuildCCE(kernel_name="vec_trans_scatter", inputs=[src_gm, dst0_gm], outputs=[dst_gm])
结果示例：
输入数据(src_gm): [[[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15] [ 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31] [ 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47] [ 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63] [ 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79] [ 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95] [ 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111] [112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127] [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15] [ 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31] [ 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47] [ 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63] [ 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79] [ 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95] [ 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111] [112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127] [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15] [ 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31] [ 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47] [ 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63] [ 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79] [ 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95] [ 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111] [112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127] [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15] [ 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31] [ 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47] [ 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63] [ 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79] [ 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95] [ 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111] [112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127]] [[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15] [ 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31] [ 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47] [ 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63] [ 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79] [ 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95] [ 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111] [112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127] [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15] [ 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31] [ 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47] [ 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63] [ 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79] [ 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95] [ 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111] [112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127] [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15] [ 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31] [ 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47] [ 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63] [ 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79] [ 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95] [ 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111] [112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127] [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15] [ 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31] [ 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47] [ 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63] [ 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79] [ 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95] [ 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111] [112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127]] [[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15] [ 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31] [ 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47] [ 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63] [ 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79] [ 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95] [ 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111] [112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127] [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15] [ 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31] [ 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47] [ 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63] [ 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79] [ 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95] [ 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111] [112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127] [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15] [ 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31] [ 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47] [ 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63] [ 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79] [ 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95] [ 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111] [112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127] [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15] [ 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31] [ 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47] [ 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63] [ 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79] [ 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95] [ 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111] [112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127]]] 输出数据(dst_gm): [[[ 16 48 80 112 16 48 80 112 16 48 80 112 16 48 80 112] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 17 49 81 113 17 49 81 113 17 49 81 113 17 49 81 113] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 18 50 82 114 18 50 82 114 18 50 82 114 18 50 82 114] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 19 51 83 115 19 51 83 115 19 51 83 115 19 51 83 115] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 20 52 84 116 20 52 84 116 20 52 84 116 20 52 84 116] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 21 53 85 117 21 53 85 117 21 53 85 117 21 53 85 117] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 22 54 86 118 22 54 86 118 22 54 86 118 22 54 86 118] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 23 55 87 119 23 55 87 119 23 55 87 119 23 55 87 119] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 24 56 88 120 24 56 88 120 24 56 88 120 24 56 88 120] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 25 57 89 121 25 57 89 121 25 57 89 121 25 57 89 121] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 26 58 90 122 26 58 90 122 26 58 90 122 26 58 90 122] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 27 59 91 123 27 59 91 123 27 59 91 123 27 59 91 123] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 28 60 92 124 28 60 92 124 28 60 92 124 28 60 92 124] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 29 61 93 125 29 61 93 125 29 61 93 125 29 61 93 125] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 30 62 94 126 30 62 94 126 30 62 94 126 30 62 94 126] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 31 63 95 127 31 63 95 127 31 63 95 127 31 63 95 127] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]] [[ 16 48 80 112 16 48 80 112 16 48 80 112 16 48 80 112] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 17 49 81 113 17 49 81 113 17 49 81 113 17 49 81 113] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 18 50 82 114 18 50 82 114 18 50 82 114 18 50 82 114] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 19 51 83 115 19 51 83 115 19 51 83 115 19 51 83 115] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 20 52 84 116 20 52 84 116 20 52 84 116 20 52 84 116] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 21 53 85 117 21 53 85 117 21 53 85 117 21 53 85 117] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 22 54 86 118 22 54 86 118 22 54 86 118 22 54 86 118] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 23 55 87 119 23 55 87 119 23 55 87 119 23 55 87 119] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 24 56 88 120 24 56 88 120 24 56 88 120 24 56 88 120] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 25 57 89 121 25 57 89 121 25 57 89 121 25 57 89 121] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 26 58 90 122 26 58 90 122 26 58 90 122 26 58 90 122] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 27 59 91 123 27 59 91 123 27 59 91 123 27 59 91 123] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 28 60 92 124 28 60 92 124 28 60 92 124 28 60 92 124] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 29 61 93 125 29 61 93 125 29 61 93 125 29 61 93 125] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 30 62 94 126 30 62 94 126 30 62 94 126 30 62 94 126] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 31 63 95 127 31 63 95 127 31 63 95 127 31 63 95 127] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]] [[ 16 48 80 112 16 48 80 112 16 48 80 112 16 48 80 112] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 17 49 81 113 17 49 81 113 17 49 81 113 17 49 81 113] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 18 50 82 114 18 50 82 114 18 50 82 114 18 50 82 114] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 19 51 83 115 19 51 83 115 19 51 83 115 19 51 83 115] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 20 52 84 116 20 52 84 116 20 52 84 116 20 52 84 116] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 21 53 85 117 21 53 85 117 21 53 85 117 21 53 85 117] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 22 54 86 118 22 54 86 118 22 54 86 118 22 54 86 118] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 23 55 87 119 23 55 87 119 23 55 87 119 23 55 87 119] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 24 56 88 120 24 56 88 120 24 56 88 120 24 56 88 120] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 25 57 89 121 25 57 89 121 25 57 89 121 25 57 89 121] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 26 58 90 122 26 58 90 122 26 58 90 122 26 58 90 122] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 27 59 91 123 27 59 91 123 27 59 91 123 27 59 91 123] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 28 60 92 124 28 60 92 124 28 60 92 124 28 60 92 124] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 29 61 93 125 29 61 93 125 29 61 93 125 29 61 93 125] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 30 62 94 126 30 62 94 126 30 62 94 126 30 62 94 126] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 31 63 95 127 31 63 95 127 31 63 95 127 31 63 95 127] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]]]
调用示例二
tik_instance = tik.Tik(disable_debug=False) shape = (3, 16, 16) dtype = "float16" # 迭代次数 repeat_time = 3 # 相邻两次迭代之间地址间隔，单位为32B dst_rep_stride = 16 src_rep_stride = 16 src_gm = tik_instance.Tensor(dtype, shape, name="src_gm", scope=tik.scope_gm) src_ub = tik_instance.Tensor(dtype, shape, name="src_ub", scope=tik.scope_ubuf) dst0_gm = tik_instance.Tensor(dtype, shape, name="dst0_gm", scope=tik.scope_gm) dst_gm = tik_instance.Tensor(dtype, shape, name="dst_gm", scope=tik.scope_gm) dst_ub = tik_instance.Tensor(dtype, shape, name="dst_ub", scope=tik.scope_ubuf) # 指定 dst/src_list[*] 的数据存储到 block 的高半部还是低半部，该配置只支持 int8/uint8 的数据类型 dstHighHalf = False srcHighHalf = False # 拷贝用户输入数据到src ubuf, 此处暂不对data_move 进行说明，详细参数说明请参见data_move章节 tik_instance.data_move(src_ub, src_gm, 0, 1, 48, 0, 0) dst_list = [dst_ub[16 * i] for i in range(16)] src_list = [src_ub[16 * i] for i in range(16)] tik_instance.vnchwconv(dstHighHalf, srcHighHalf, dst_list, src_list, repeat_time, dst_rep_stride, src_rep_stride) # 将计算结果拷贝到目标gm, 此处暂不对data_move 进行说明，详细参数说明请参见data_move章节 tik_instance.data_move(dst_gm, dst_ub, 0, 1, 48, 0, 0) tik_instance.BuildCCE(kernel_name="vec_trans_scatter", inputs=[src_gm], outputs=[dst_gm])
结果示例：
输入数据(src_gm):
[[[ 0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13.
14. 15.]
[ 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29.
30. 31.]
[ 32. 33. 34. 35. 36. 37. 38. 39. 40. 41. 42. 43. 44. 45.
46. 47.]
[ 48. 49. 50. 51. 52. 53. 54. 55. 56. 57. 58. 59. 60. 61.
62. 63.]
[ 64. 65. 66. 67. 68. 69. 70. 71. 72. 73. 74. 75. 76. 77.
78. 79.]
[ 80. 81. 82. 83. 84. 85. 86. 87. 88. 89. 90. 91. 92. 93.
94. 95.]
[ 96. 97. 98. 99. 100. 101. 102. 103. 104. 105. 106. 107. 108. 109.
110. 111.]
[112. 113. 114. 115. 116. 117. 118. 119. 120. 121. 122. 123. 124. 125.
126. 127.]
[128. 129. 130. 131. 132. 133. 134. 135. 136. 137. 138. 139. 140. 141.
142. 143.]
[144. 145. 146. 147. 148. 149. 150. 151. 152. 153. 154. 155. 156. 157.
158. 159.]
[160. 161. 162. 163. 164. 165. 166. 167. 168. 169. 170. 171. 172. 173.
174. 175.]
[176. 177. 178. 179. 180. 181. 182. 183. 184. 185. 186. 187. 188. 189.
190. 191.]
[192. 193. 194. 195. 196. 197. 198. 199. 200. 201. 202. 203. 204. 205.
206. 207.]
[208. 209. 210. 211. 212. 213. 214. 215. 216. 217. 218. 219. 220. 221.
222. 223.]
[224. 225. 226. 227. 228. 229. 230. 231. 232. 233. 234. 235. 236. 237.
238. 239.]
[240. 241. 242. 243. 244. 245. 246. 247. 248. 249. 250. 251. 252. 253.
254. 255.]]
[[256. 257. 258. 259. 260. 261. 262. 263. 264. 265. 266. 267. 268. 269.
270. 271.]
[272. 273. 274. 275. 276. 277. 278. 279. 280. 281. 282. 283. 284. 285.
286. 287.]
[288. 289. 290. 291. 292. 293. 294. 295. 296. 297. 298. 299. 300. 301.
302. 303.]
[304. 305. 306. 307. 308. 309. 310. 311. 312. 313. 314. 315. 316. 317.
318. 319.]
[320. 321. 322. 323. 324. 325. 326. 327. 328. 329. 330. 331. 332. 333.
334. 335.]
[336. 337. 338. 339. 340. 341. 342. 343. 344. 345. 346. 347. 348. 349.
350. 351.]
[352. 353. 354. 355. 356. 357. 358. 359. 360. 361. 362. 363. 364. 365.
366. 367.]
[368. 369. 370. 371. 372. 373. 374. 375. 376. 377. 378. 379. 380. 381.
382. 383.]
[384. 385. 386. 387. 388. 389. 390. 391. 392. 393. 394. 395. 396. 397.
398. 399.]
[400. 401. 402. 403. 404. 405. 406. 407. 408. 409. 410. 411. 412. 413.
414. 415.]
[416. 417. 418. 419. 420. 421. 422. 423. 424. 425. 426. 427. 428. 429.
430. 431.]
[432. 433. 434. 435. 436. 437. 438. 439. 440. 441. 442. 443. 444. 445.
446. 447.]
[448. 449. 450. 451. 452. 453. 454. 455. 456. 457. 458. 459. 460. 461.
462. 463.]
[464. 465. 466. 467. 468. 469. 470. 471. 472. 473. 474. 475. 476. 477.
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[496. 497. 498. 499. 500. 501. 502. 503. 504. 505. 506. 507. 508. 509.
510. 511.]]
[[512. 513. 514. 515. 516. 517. 518. 519. 520. 521. 522. 523. 524. 525.
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766. 767.]]]
输出数据(dst_gm):
[[[ 0. 16. 32. 48. 64. 80. 96. 112. 128. 144. 160. 176. 192. 208.
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227. 243.]
[ 4. 20. 36. 52. 68. 84. 100. 116. 132. 148. 164. 180. 196. 212.
228. 244.]
[ 5. 21. 37. 53. 69. 85. 101. 117. 133. 149. 165. 181. 197. 213.
229. 245.]
[ 6. 22. 38. 54. 70. 86. 102. 118. 134. 150. 166. 182. 198. 214.
230. 246.]
[ 7. 23. 39. 55. 71. 87. 103. 119. 135. 151. 167. 183. 199. 215.
231. 247.]
[ 8. 24. 40. 56. 72. 88. 104. 120. 136. 152. 168. 184. 200. 216.
232. 248.]
[ 9. 25. 41. 57. 73. 89. 105. 121. 137. 153. 169. 185. 201. 217.
233. 249.]
[ 10. 26. 42. 58. 74. 90. 106. 122. 138. 154. 170. 186. 202. 218.
234. 250.]
[ 11. 27. 43. 59. 75. 91. 107. 123. 139. 155. 171. 187. 203. 219.
235. 251.]
[ 12. 28. 44. 60. 76. 92. 108. 124. 140. 156. 172. 188. 204. 220.
236. 252.]
[ 13. 29. 45. 61. 77. 93. 109. 125. 141. 157. 173. 189. 205. 221.
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[ 14. 30. 46. 62. 78. 94. 110. 126. 142. 158. 174. 190. 206. 222.
238. 254.]
[ 15. 31. 47. 63. 79. 95. 111. 127. 143. 159. 175. 191. 207. 223.
239. 255.]]
[[256. 272. 288. 304. 320. 336. 352. 368. 384. 400. 416. 432. 448. 464.
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[257. 273. 289. 305. 321. 337. 353. 369. 385. 401. 417. 433. 449. 465.
481. 497.]
[258. 274. 290. 306. 322. 338. 354. 370. 386. 402. 418. 434. 450. 466.
482. 498.]
[259. 275. 291. 307. 323. 339. 355. 371. 387. 403. 419. 435. 451. 467.
483. 499.]
[260. 276. 292. 308. 324. 340. 356. 372. 388. 404. 420. 436. 452. 468.
484. 500.]
[261. 277. 293. 309. 325. 341. 357. 373. 389. 405. 421. 437. 453. 469.
485. 501.]
[262. 278. 294. 310. 326. 342. 358. 374. 390. 406. 422. 438. 454. 470.
486. 502.]
[263. 279. 295. 311. 327. 343. 359. 375. 391. 407. 423. 439. 455. 471.
487. 503.]
[264. 280. 296. 312. 328. 344. 360. 376. 392. 408. 424. 440. 456. 472.
488. 504.]
[265. 281. 297. 313. 329. 345. 361. 377. 393. 409. 425. 441. 457. 473.
489. 505.]
[266. 282. 298. 314. 330. 346. 362. 378. 394. 410. 426. 442. 458. 474.
490. 506.]
[267. 283. 299. 315. 331. 347. 363. 379. 395. 411. 427. 443. 459. 475.
491. 507.]
[268. 284. 300. 316. 332. 348. 364. 380. 396. 412. 428. 444. 460. 476.
492. 508.]
[269. 285. 301. 317. 333. 349. 365. 381. 397. 413. 429. 445. 461. 477.
493. 509.]
[270. 286. 302. 318. 334. 350. 366. 382. 398. 414. 430. 446. 462. 478.
494. 510.]
[271. 287. 303. 319. 335. 351. 367. 383. 399. 415. 431. 447. 463. 479.
495. 511.]]
[[512. 528. 544. 560. 576. 592. 608. 624. 640. 656. 672. 688. 704. 720.
736. 752.]
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737. 753.]
[514. 530. 546. 562. 578. 594. 610. 626. 642. 658. 674. 690. 706. 722.
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[515. 531. 547. 563. 579. 595. 611. 627. 643. 659. 675. 691. 707. 723.
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[517. 533. 549. 565. 581. 597. 613. 629. 645. 661. 677. 693. 709. 725.
741. 757.]
[518. 534. 550. 566. 582. 598. 614. 630. 646. 662. 678. 694. 710. 726.
742. 758.]
[519. 535. 551. 567. 583. 599. 615. 631. 647. 663. 679. 695. 711. 727.
743. 759.]
[520. 536. 552. 568. 584. 600. 616. 632. 648. 664. 680. 696. 712. 728.
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745. 761.]
[522. 538. 554. 570. 586. 602. 618. 634. 650. 666. 682. 698. 714. 730.
746. 762.]
[523. 539. 555. 571. 587. 603. 619. 635. 651. 667. 683. 699. 715. 731.
747. 763.]
[524. 540. 556. 572. 588. 604. 620. 636. 652. 668. 684. 700. 716. 732.
748. 764.]
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749. 765.]
[526. 542. 558. 574. 590. 606. 622. 638. 654. 670. 686. 702. 718. 734.
750. 766.]
[527. 543. 559. 575. 591. 607. 623. 639. 655. 671. 687. 703. 719. 735.
751. 767.]]]
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