原型定义接口（REG_OP）

函数原型

函数原型定义示例如下：

REG_OP(xxx)
    .INPUT(x1, type)
    .OPTIONAL_INPUT(x2, type)
    .DYNAMIC_INPUT(x3, type)
    .OUTPUT(y1, type)
    .DYNAMIC_OUTPUT(y3, type)
    .REQUIRED_ATTR(a, type)
    .ATTR(b, type, default_value)
    .GRAPH(z1)
    .DYNAMIC_GRAPH(z2)
    .OP_END_FACTORY_REG(xxx)

功能说明

定义算子的原型，包括算子的输入、输出、属性以及对应的数据类型。

进行如上算子原型定义后，即相当于向GE注册了该算子的原型，告知GE对应类型的算子应该具备哪些输入、输出与属性；同时相当于定义了一个op::xxx的Class，开发者可以include该原型头文件，然后实例化该Class进行IR模型构建，如下所示：

conv = op::Conv2D()
conv.set_input_x(feature_map_data)
conv.set_input_filter(weight_data)

具体的模型构建可以参考《Ascend Graph开发指南》。

接口说明

接口名称	接口说明	衍生接口（可用于IR模型构建）
REG_OP(x)	定义一个算子原型，算子类型为x。	REG_OP
.INPUT(x, type)	定义输入名称（x）和类型(type)。类型为TensorType类型，例如： TensorType{DT_FLOAT} TensorType({DT_FLOAT, DT_INT8}) TensorType::ALL() 关于TensorType类，请参见TensorType类说明。	INPUT
.OPTIONAL_INPUT(x, type)	定义可选输入的名称（x）和类型（type）。类型为TensorType类型，例如： TensorType{DT_FLOAT} TensorType({DT_FLOAT, DT_INT8}) TensorType::ALL() 关于TensorType类，请参见TensorType类说明。	OPTIONAL_INPUT
.DYNAMIC_INPUT(x, type)	定义动态输入的名称（x）和类型（type）。类型为TensorType类型，例如： TensorType{DT_FLOAT} TensorType({DT_FLOAT, DT_INT8}) TensorType::ALL() 关于TensorType类，请参见TensorType类说明。	DYNAMIC_INPUT
.OUTPUT(x, type)	定义输出的名称（x）和类型（type）。类型为TensorType类型，例如： TensorType{DT_FLOAT} TensorType({DT_FLOAT, DT_INT8}) TensorType::ALL() 关于TensorType类，请参见TensorType类说明。	OUTPUT
.DYNAMIC_OUTPUT(x, type)	定义动态输出的名称（x）和类型（type）。类型为TensorType类型，例如： TensorType{DT_FLOAT} TensorType({DT_FLOAT, DT_INT8}) TensorType::ALL() 关于TensorType类，请参见TensorType类说明。	DYNAMIC_OUTPUT
.REQUIRED_ATTR(x, type)	定义必备属性的名称（x）和类型（type）。 type的可选值包括： Int，属性类型为int64_t Float, 属性类型为float String，属性类型为string Bool，属性类型为bool Tensor，属性类型为Tensor Type，属性为Type枚举定义 NamedAttrs，属性类型为NamedAttrs AscendString，属性类型为AscendString ListInt，属性类型为vector<int64_t>, int64_t列表 ListFloat, 属性类型为vector<float>, float列表 ListString，属性类型为vector<string>，string列表 ListBool，属性类型为vector<bool>，bool列表 ListTensor，属性类型为vector<Tensor>，Tensor列表 Bytes，属性类型为Buffer ListType，属性类型为vector<Type>，Type列表 ListListInt，属性类型为vector<vector<int64_t>>，2维列表 ListAscendString，属性类型为vector<AscendString>，AscendString列表 ListNamedAttrs，属性类型为vector<NamedAttrs>，NamedAttrs列表	REQUIRED_ATTR
.ATTR(x, type, default_value)	定义可选属性的名称、类型以及默认值。当用户不设置算子对象的属性时，会使用此处设置的默认值。 type的可选值包括： Int，属性类型为int64_t Float, 属性类型为float String，属性类型为string Bool，属性类型为bool Tensor，属性类型为Tensor Type，属性为Type枚举定义 NamedAttrs，属性类型为NamedAttrs AscendString，属性类型为AscendString ListInt，属性类型为vector<int64_t>, int64_t列表 ListFloat, 属性类型为vector<float>, float列表 ListString，属性类型为vector<string>，string列表 ListBool，属性类型为vector<bool>，bool列表 ListTensor，属性类型为vector<Tensor>，Tensor列表 Bytes，属性类型为Buffer ListType，属性类型为vector<Type>，Type列表 ListListInt，属性类型为vector<vector<int64_t>>，2维列表 ListAscendString，属性类型为vector<AscendString>，AscendString列表 ListNamedAttrs，属性类型为vector<NamedAttrs>，NamedAttrs列表定义示例： .ATTR(mode, Int, 1) .ATTR(pad, ListInt, {0, 0, 0, 0})	ATTR
.GRAPH(z1)	注册算子中包含的子图信息，输入z1为子图名称。例如If算子注册的子图为： .GRAPH(then_branch) .GRAPH(else_branch) 对于同一个算子，注册的算子子图名称需要保持唯一。	GRAPH
.DYNAMIC_GRAPH(z2)	注册动态算子子图信息，输入z2为子图名称。例如Case算子注册的子图为： .DYNAMIC_GRAPH(branches) 对于同一个算子，注册的算子子图名称需要保持唯一。	DYNAMIC_GRAPH
.INFER_SHAPE_AND_TYPE()	该接口为历史遗留兼容性接口，当前版本用户无需使用。	-
.OP_END_FACTORY_REG(x)	与REG_OP配对，结束算子原型定义。算子类型（x）与REG_OP(x)中的类型相同。	-

OpReg类中的OpReg &N()接口的功能是为了用户进行算子注册的时候，使用.**的方式调用OpReg类的接口，例如.INPUT(x, type)、.OUTPUT(x, type)，无其他含义。

返回值

无

约束和限制说明

REG_OP的算子类型必须全局唯一。
同一个算子的输入名称之间不能重复。
同一个算子的输出名称之间不能重复。
同一个算子的属性名称之间不能重复。

调用示例和相关API

动态输入的算子原型定义示例：

REG_OP(AddN)
    .DYNAMIC_INPUT(x, TensorType::NumberType(), DT_VARIANT)
    .OUTPUT(y, TensorType::NumberType())
    .REQUIRED_ATTR(N, Int)
    .OP_END_FACTORY_REG(AddN)

多输入的算子原型定义示例：

REG_OP(GreaterEqual)
    .INPUT(x1, TensorType::RealNumberType())
    .INPUT(x2, TensorType::RealNumberType())
    .OUTPUT(y, TensorType({DT_BOOL}))
    .OP_END_FACTORY_REG(GreaterEqual)

注册子图的算子原型定义示例：

REG_OP(If)
    .INPUT(cond, TensorType::ALL())
    .DYNAMIC_INPUT(input, TensorType::ALL())
    .DYNAMIC_OUTPUT(output, TensorType::ALL())
    .GRAPH(then_branch)
    .GRAPH(else_branch)
    .OP_END_FACTORY_REG(If)

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