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title: aclnnLerps/aclnnInplaceLerps
description: "- aclnnLerps和aclnnInplaceLerps实现相同的功能，其使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。"
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# aclnnLerps/aclnnInplaceLerps

#### 接口原型

- aclnnLerps和aclnnInplaceLerps实现相同的功能，其使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。

  - aclnnLerps：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
  - aclnnInplaceLerps：无需新建输出张量对象，直接在输入张量的内存中存储计算结果。
- 每个算子分为两段接口，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。


- aclnnLerps两段式接口如下：

  - 第一段接口：aclnnStatus aclnnLerpsGetWorkspaceSize(const aclTensor* self, const aclTensor* end, const aclScalar* weight, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
  - 第二段接口：aclnnStatus aclnnLerps(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, aclrtStream stream)
- aclnnInplaceLerps两段式接口如下：

  - 第一段接口：aclnnStatus aclnnInplaceLerpsGetWorkspaceSize(aclTensor* selfRef, const aclTensor* end, const aclScalar* weight, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
  - 第二段接口：aclnnStatus aclnnInplaceLerps(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, aclrtStream stream)


#### 功能描述

- 算子功能：根据给定的权重weight，在起始和结束的张量间进行线性插值，并返回插值后的张量 。
- 计算公式：


#### aclnnLerpsGetWorkspaceSize

- 接口定义：
  aclnnStatus aclnnLerpsGetWorkspaceSize(const aclTensor* self, const aclTensor* end, const aclScalar* weight, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)

- 参数说明：

  - self：Device侧的aclTensor，起始张量start，数据类型支持FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），shape需要与end满足broadcast关系，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
  - end：Device侧的aclTensor，结束张量，数据类型支持FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），数据类型和self一致，shape需要与self满足broadcast关系，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
  - weight：Host侧的aclScalar，权重标量，数据类型支持FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持）。
  - out：Device侧的aclTensor，输出张量，数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），shape与self和end broadcast之后的shape一致，支持非连续Tensor，数据格式支持ND。
  - 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self、end、weight和out是空指针。 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）： self、end、weight和out的数据类型不在支持的范围之内。 self、end和weight的数据类型不一致。 self和end无法做broadcast。 self和end做broadcast后的shape与out的shape不一致。


#### aclnnLerps

- 接口定义：
  aclnnStatus aclnnLerps(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aclnnLerpsGetWorkspaceSize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。


#### aclnnInplaceLerpsGetWorkspaceSize

- 接口定义：
  aclnnStatus aclnnInplaceLerpsGetWorkspaceSize(aclTensor* selfRef, const aclTensor* end, const aclScalar* weight, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)

- 参数说明：

  - selfRef：Device侧的aclTensor，起始/输出张量，数据类型支持FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），shape需要与end和weight满足broadcast关系，且broadcast后的shape与selfRef一致。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
  - end：Device侧的aclTensor，结束张量，数据类型支持FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），数据类型和selfRef一致，shape需要与selfRef和weight满足broadcast关系。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
  - weight：Host侧的aclScalar，权重标量，数据类型支持FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持）。
  - 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、end和weight是空指针。 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）： selfRef、end和weight的数据类型不在支持的范围之内。 selfRef与end的数据类型不一致。 selfRef、end和weight无法做broadcast。 selfRef、end做broadcast后的shape与selfRef的shape不一致。


#### aclnnInplaceLerps

- 接口定义：
  aclnnStatus aclnnInplaceLerps(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aclnnInplaceLerpsGetWorkspaceSize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_lerp_scalar.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
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
std::vector<int64_t> selfShape = {4, 2};
std::vector<int64_t> endShape = {4, 2};
std::vector<int64_t> weightShape = {1};
std::vector<int64_t> outShape = {4, 2};
void* selfDeviceAddr = nullptr;
void* endDeviceAddr = nullptr;
void* outDeviceAddr = nullptr;
aclTensor* self = nullptr;
aclTensor* end = nullptr;
aclScalar* weight = nullptr;
aclTensor* out = nullptr;
std::vector<float> selfHostData = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8};
std::vector<float> endHostData = {4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11};
std::vector<float> outHostData = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};
float weightValue = 2.0f;
// 创建self aclTensor
ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
// 创建end aclTensor
ret = CreateAclTensor(endHostData, endShape, &endDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &end);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
// 创建weight aclScalar
weight = aclCreateScalar(&weightValue, aclDataType::ACL_FLOAT);
CHECK_RET(weight != nullptr, return ret);
// 创建out aclTensor
ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &out);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
// 3.调用CANN算子库API，需要修改为具体的算子接口
uint64_t workspaceSize = 0;
aclOpExecutor* executor;
// 调用aclnnLerp第一段接口
ret =
aclnnLerpsGetWorkspaceSize(self, end, weight, out, &workspaceSize, &executor)
;
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnLerpGetWorkspaceSize 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aclnnLerp第二段接口
ret =
aclnnLerps(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream)
;
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceLogicalAnd failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
// 调用aclnnInplaceLerp第一段接口
ret =
aclnnInplaceLerpsGetWorkspaceSize(self, end, weight, &workspaceSize, &executor)
;
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnLerpGetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
// 根据第一段接口计算出的workspaceSize申请device内存
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aclnnInplaceLerp第二段接口
ret =
aclnnInplaceLerps(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream)
;
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceLogicalAnd 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
auto size = GetShapeSize(outShape);
std::vector<float> resultData(size, 0);
ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), outDeviceAddr,
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]);
}
size = GetShapeSize(selfShape);
ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), selfDeviceAddr,
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
aclDestroyTensor(self);
aclDestroyTensor(end);
aclDestroyScalar(weight);
aclDestroyTensor(out);
return 0;
}
```