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title: aclnnInplaceScatterValue
description: "每个算子有两段接口，必须先调用“aclnnXxxGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnXxx”接口执行计算。两段式接口如下："
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# aclnnInplaceScatterValue

#### 接口原型

每个算子有两段接口，必须先调用“aclnnXxxGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnXxx”接口执行计算。两段式接口如下：

- 第一段接口：aclnnStatus aclnnInplaceScatterValueGetWorkspaceSize(aclTensor *selfRef, int64_t dim, const aclTensor *index, const aclScalar *value, int64_t reduce, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
- 第二段接口：aclnnStatus aclnnInplaceScatterValue(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)


#### 功能描述

- 算子功能： 将value中的值按指定轴方向dim和对应位置关系index逐个填入张量selfRef中。value会被broadcast成和index的shape一致的tensor src进行Scatter计算，具体参见  aclnnScatter
。
- 示例：
对于一个3D tensor，selfRef会按照不同规则进行更新：

```
selfRef[index[i][j][k]][j][k] = src[i][j][k]  # 如果dim == 0
selfRef[i][index[i][j][k]][k] = src[i][j][k]  # 如果dim == 1
selfRef[i][j][index[i][j][k]] = src[i][j][k]  # 如果dim == 2
```

在计算时需要满足以下要求：

  - selfRef、index的维度数量必须相同。
  - 对于每一个维度d，如果d!=dim，需满足index.size(d)≤selfRef.size(d)。
  - dim的值大小必须在[-selfRef的维度数量, selfRef的维度数量-1]之间。
  - selfRef的维度数应该≤8。
  - index中对应维度dim的值必须在[0, selfRef.size(dim)-1]之间。


#### aclnnInplaceScatterValueGetWorkspaceSize

- 接口定义：
  aclnnStatus aclnnInplaceScatterValueGetWorkspaceSize(aclTensor *selfRef, int64_t dim, const aclTensor *index, const aclScalar *value, int64_t reduce, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)

- 参数说明：

  - selfRef：Device侧的aclTensor，输入/输出张量，数据类型支持UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。selfRef的维度数量需要与index相同。支持空Tensor，支持非连续的Tensor。数据格式支持ND。
  - dim：Host侧的整型，用来Scatter的维度。数据类型支持INT64，取值范围是[-selfRef.dim(), selfRef.dim()-1]。
  - index：Device侧的aclTensor。数据类型支持INT32、INT64。index的维度数量需要与selfRef相同。支持空Tensor， 支持非连续的Tensor。数据格式支持ND。
  - value：Host侧的aclScalar，用于填充的值，数据类型支持UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。当value为COMPLEX时，selfRef也必须为COMPLEX类型。
  - reduce：选择应用的reduction操作。目前支持的操作以及对应的int值分别为 (add, 1), (mul, 2)，(none, 0)：

    - 0：表示替换操作，将value按照index替换到selfRef的对应位置。
    - 1：表示累加操作，将value按照index累加到selfRef的对应位置。
    - 2：表示累乘操作，将value按照index累乘到selfRef的对应位置。
  - workspaceSize：返回用户需要在Device侧申请的workspace大小。
  - executor：返回op执行器，包含了算子计算流程。
- 返回值：
  返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

  第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错： 返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：传入的selfRef、index、value是空指针。 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）： selfRef、index、value或out的数据类型不在支持范围内。 selfRef、index的维度数不一致。 selfRef、index的shape不符合以下限制： 对于每一个维度d，如果d!=dim，有index.size(d)≤selfRef.size(d)的限制。 dim的值不在支持的范围内 。 selfRef的维度数超过8。 value为COMPLEX时，selfRef的数据类型不为COMPLEX。


#### aclnnInplaceScatterValue

- 接口定义：
  aclnnStatus aclnnInplaceScatterValue(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

- 参数说明：

  - workspace：在Device侧申请的workspace内存起址。
  - workspaceSize：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnInplaceScatterValueGetWorkspaceSize获取。
  - executor：op执行器，包含了算子计算流程。
  - stream：指定执行任务的AscendCL stream流。
- 返回值：
  返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。


#### 调用示例

```
#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_scatter.h"
#define CHECK_RET(cond, return_expr) \
do {                               \
if (!(cond)) {                   \
return_expr;                   \
}                                \
} while (0)
#define LOG_PRINT(message, ...)     \
do {                              \
printf(message, ##__VA_ARGS__); \
} while (0)
int64_t GetShapeSize(const std::vector<int64_t>& shape) {
int64_t shapeSize = 1;
for (auto i : shape) {
shapeSize *= i;
}
return shapeSize;
}
int Init(int32_t deviceId, aclrtContext* context, aclrtStream* stream) {
// 固定写法，AscendCL初始化
auto ret = aclInit(nullptr);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclInit failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
ret = aclrtSetDevice(deviceId);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetDevice failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
ret = aclrtCreateContext(context, deviceId);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateContext failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
ret = aclrtSetCurrentContext(*context);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetCurrentContext failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
ret = aclrtCreateStream(stream);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
return 0;
}
template <typename T>
int CreateAclTensor(const std::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_t>& shape, void** deviceAddr,
aclDataType dataType, aclTensor** tensor) {
auto size = GetShapeSize(shape) * sizeof(T);
// 调用aclrtMalloc申请device侧内存
auto ret = aclrtMalloc(deviceAddr, size, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMalloc failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
// 调用aclrtMemcpy将Host侧数据拷贝到device侧内存上
ret = aclrtMemcpy(*deviceAddr, size, hostData.data(), size, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMemcpy failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
// 计算连续tensor的strides
std::vector<int64_t> strides(shape.size(), 1);
for (int64_t i = shape.size() - 2; i >= 0; i--) {
strides[i] = shape[i + 1] * strides[i + 1];
}
// 调用aclCreateTensor接口创建aclTensor
*tensor = aclCreateTensor(shape.data(), shape.size(), dataType, strides.data(), 0, aclFormat::ACL_FORMAT_ND,
shape.data(), shape.size(), *deviceAddr);
return 0;
}
int main() {
// 1. （固定写法）device/context/stream初始化，参考AscendCL对外接口列表
// 根据自己的实际device填写deviceId
int32_t deviceId = 0;
aclrtContext context;
aclrtStream stream;
auto ret = Init(deviceId, &context, &stream);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("Init acl failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
// 2. 构造输入与输出，需要根据API的接口自定义构造
int64_t dim = 1;
int64_t reduce = 1;
std::vector<int64_t> selfRefShape = {3, 4};
std::vector<int64_t> indexShape = {2, 3};
void* selfRefDeviceAddr = nullptr;
void* indexDeviceAddr = nullptr;
aclTensor* selfRef = nullptr;
aclTensor* index = nullptr;
aclScalar* value = nullptr;
std::vector<float> selfRefHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11};
std::vector<int64_t> indexHostData = {0, 0, 2, 1, 0, 2};
float Value = 1.2f;
// 创建selfRef aclTensor
ret = CreateAclTensor(selfRefHostData, selfRefShape, &selfRefDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &selfRef);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
// 创建index aclTensor
ret = CreateAclTensor(indexHostData, indexShape, &indexDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT64, &index);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
// 创建value aclScalar
value = aclCreateScalar(&Value, aclDataType::ACL_FLOAT);
CHECK_RET(value != nullptr, return ret);
// 3. 调用CANN算子库API，需要修改为具体的API名称
uint64_t workspaceSize = 0;
aclOpExecutor* executor;
// 调用aclnnInplaceScatterValue第一段接口
ret =
aclnnInplaceScatterValueGetWorkspaceSize(selfRef, dim, index, value, reduce, &workspaceSize, &executor)
;
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceScatterValueGetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
// 根据第一段接口计算出的workspaceSize申请device内存
void* workspaceAddr = nullptr;
if (workspaceSize > 0) {
ret = aclrtMalloc(&workspaceAddr, workspaceSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("allocate workspace failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
}
// 调用aclnnInplaceScatterValue第二段接口
ret =
aclnnInplaceScatterValue(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream)
;
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceScatterValue failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
// 4. （固定写法）同步等待任务执行结束
ret = aclrtSynchronizeStream(stream);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSynchronizeStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
// 5. 获取输出的值，将device侧内存上的结果拷贝至Host侧，需要根据具体API的接口定义修改
auto size = GetShapeSize(selfRefShape);
std::vector<float> resultData(size, 0);
ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), selfRefDeviceAddr,
size * sizeof(resultData[0]), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy result from device to host failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
for (int64_t i = 0; i < size; i++) {
LOG_PRINT("result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]);
}
// 6. 释放aclTensor和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改
aclDestroyTensor(selfRef);
aclDestroyTensor(index);
aclDestroyScalar(value);
return 0;
}
```