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title: set_op_input_tensor_multi_dims
description: "| 产品 | 是否支持 |"
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# set_op_input_tensor_multi_dims

#### 产品支持情况

| 产品 | 是否支持 |
| --- | --- |
| Atlas 350 加速卡 | √ |
| Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品 | √ |
| Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品 | √ |
| Atlas 200I/500 A2 推理产品 | ☓ |
| Atlas 推理系列产品 | ☓ |
| Atlas 训练系列产品 | √ |


#### 功能说明

在线推理场景下，使用子图分档功能，用于指定当前算子的输入shape以及所有分档档位的shape信息。

注意：此接口是试验接口，不建议开发者直接使用。


#### 函数原型

```
def set_op_input_tensor_multi_dims(tensor, input_shape, input_dims)
```


#### 参数说明

| 参数名 | 输入/输出 | 描述 |
| --- | --- | --- |
| tensor | 输入 | 目标算子的任意输出tensor。 |
| input\_shape | 输入 | 目标算子所有输入tensor的shape，例如： 若目标算子有2个输入tensor： "0: \-1, \-1, 3; 1: 2, 2, \-1, 224" |
| input\_dims | 输入 | 动态dim的分档档位信息，每个档位间用";"分隔，档位内dim数量与input\_shape中"\-1"的数量和顺序一致，例如： 若共有3个档位： "480, 480, 112; 960, 960, 224; 1920, 1920, 448" |


#### 返回值

无


#### 使用约束

该接口需要配合分档范围划分接口（即subgraph_multi_dims_scope）使用，且目标算子必须为分档范围的输入节点，否则不生效。


#### 调用示例

请参见调用示例。