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title: Mean
description: "| 产品 | 是否支持 |"
url: https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/latest/API/ascendcopapi/atlasascendc_api_07_0829.html
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# Mean

#### 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 | x |
| Atlas 推理系列产品 AI Core | √ |
| Atlas 推理系列产品 Vector Core | x |
| Atlas 训练系列产品 | x |


#### 功能说明

根据最后一轴的方向对各元素求平均值。

如果输入是向量，则在向量中对各元素相加求平均；如果输入是矩阵，则沿最后一个维度对元素求平均。本接口最多支持输入为二维数据，不支持更高维度的输入。

如下图所示，对shape为(4, 5)的二维矩阵进行求平均操作，输出结果为[3， 8， 13， 18]。


在了解接口具体功能之前，需要了解一些必备概念：数据的行数称之为外轴长度（outter），每行实际的元素个数称之为内轴的实际元素个数（n），内轴实际元素个数n向上32字节对齐后的元素个数称之为补齐后的内轴元素个数(inner)。本接口要求输入的内轴长度满足32字节对齐，所以当n占据的字节长度不是32字节的整数倍时，需要开发者将其向上补齐到32字节的整数倍。如下样例中，元素类型为float，每行的实际元素个数n为5，占据字节长度为20字节，不是32字节的整数倍，向上补齐后得到32字节，对应的元素个数为8。图中的padding代表补齐操作。n和inner的关系如下：inner = (n *sizeof(T) + 32 - 1) / 32 * 32 / sizeof(T)。


#### 函数原型

- 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间
  1 2 template <typename T, typename accType = T, bool isReuseSource = false, bool isBasicBlock = false, int32_t reduceDim = -1> __aicore__ inline void Mean(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const MeanParams& meanParams)


- 接口框架申请临时空间
  1 2 template <typename T, typename accType = T, bool isReuseSource = false, bool isBasicBlock = false, int32_t reduceDim = -1> __aicore__ inline void Mean(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const MeanParams& meanParams)


由于该接口的内部实现中涉及复杂的数学计算，需要额外的临时空间来存储计算过程中的中间变量。临时空间支持开发者通过sharedTmpBuffer入参传入和接口框架申请两种方式。

- 通过sharedTmpBuffer入参传入，使用该tensor作为临时空间进行处理，接口框架不再申请。该方式开发者可以自行管理sharedTmpBuffer内存空间，并在接口调用完成后，复用该部分内存，内存不会反复申请释放，灵活性较高，内存利用率也较高。
- 接口框架申请临时空间，开发者无需申请，但是需要预留临时空间的大小。

通过sharedTmpBuffer传入的情况，开发者需要为tensor申请空间；接口框架申请的方式，开发者需要预留临时空间。临时空间大小BufferSize的获取方式如下：通过GetMeanMaxMinTmpSize中提供的接口获取需要预留空间范围的大小。


#### 参数说明


**表1 模板参数说明**

| 参数名 | 描述 |
| --- | --- |
| T | 操作数的数据类型。 Atlas 350 加速卡，支持的数据类型为：half、float。 Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品 ，支持的数据类型为：half、float。 Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品 ，支持的数据类型为：half、float。 Atlas 推理系列产品 AI Core，支持的数据类型为：half、float。 |
| accType | 实际参与计算的数据类型，设置的accType精度高于输入T的情况下，在计算之前会将输入转换为accType，使用accType类型计算，计算完成后再转换为原来的数据类型。设置accType值升精度可以防止数据类型溢出。T为half时，您可以将accType设置为float，表示为输入half类型升精度至float进行计算。不支持accType精度低于输入T的情况。 |
| isReuseSource | 是否允许修改源操作数。该参数预留，传入默认值false即可。 |
| isBasicBlock | 预留参数，暂不支持。 |
| reduceDim | 用于指定按数据的哪一维度进行求和。本接口按最后一个维度实现，不支持reduceDim参数，传入默认值\-1即可。 |


**表2 接口参数说明**

| 参数名 | 输入/输出 | 描述 |  |  |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| dstTensor | 输出 | 目的操作数。 类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 输出值需要outter \* sizeof(T)大小的空间进行保存。开发者要根据该大小和框架的对齐要求来为dstTensor分配实际内存空间。 |  |  |
| srcTensor | 输入 | 源操作数。 类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。 输入数据shape为outter \* inner。开发者需要为其开辟大小为outter \* inner \* sizeof(T)的空间。 |  |  |
| sharedTmpBuffer | 输入 | 临时缓存。 类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 用于Mean内部复杂计算时存储中间变量，由开发者提供。 临时空间大小BufferSize的获取方式请参考GetMeanMaxMinTmpSize。 |  |  |
| MeanParams | 输入 | srcTensor的shape信息。MeanParams类型，具体定义如下： 1 2 3 4 5 struct MeanParams{ uint32\_t outter = 1; // 表示输入数据的外轴长度 uint32\_t inner; // 表示输入数据内轴实际元素个数32字节补齐后的元素个数，inner\*sizeof(T)必须是32字节的整数倍 uint32\_t n; // 表示输入数据内轴的实际元素个数 }; MeanParams.inner\*sizeof(T)必须是32字节的整数倍。 MeanParams.inner是MeanParams.n向上32字节对齐后的值，inner = (n \*sizeof(T) + 32 \- 1) / 32 \* 32 / sizeof(T)，因此MeanParams.n的大小应该满足：1 <= MeanParams.n <= MeanParams.inner。 | 1 2 3 4 5 | struct MeanParams{ uint32\_t outter = 1; // 表示输入数据的外轴长度 uint32\_t inner; // 表示输入数据内轴实际元素个数32字节补齐后的元素个数，inner\*sizeof(T)必须是32字节的整数倍 uint32\_t n; // 表示输入数据内轴的实际元素个数 }; |
| 1 2 3 4 5 | struct MeanParams{ uint32\_t outter = 1; // 表示输入数据的外轴长度 uint32\_t inner; // 表示输入数据内轴实际元素个数32字节补齐后的元素个数，inner\*sizeof(T)必须是32字节的整数倍 uint32\_t n; // 表示输入数据内轴的实际元素个数 }; |  |  |  |


#### 返回值说明

无


#### 约束说明

- 操作数地址对齐要求请参见  通用地址对齐约束
。
- 不支持源操作数与目的操作数地址重叠。
- 不支持sharedTmpBuffer与源操作数和目的操作数地址重叠。
- 当前仅支持ND格式的输入，不支持其他格式。
- 对于mean，采用的方式为先求和再做除法，其求和时内部使用的底层相加方式与  Sum
、  ReduceSum
以及  WholeReduceSum
的内部的相加方式一致，采用二叉树方式，两两相加，可参考  Sum
。


#### 调用示例

完整的算子样例请参考mean算子样例(https://gitcode.com/cann/asc-devkit/tree/9.0.0/examples/01_simd_cpp_api/03_libraries/04_reduce/mean)。

```
#include "kernel_operator.h"
// 定义srcTensor的shape信息，输入元素类型为half，大小为2*3的二维数据
AscendC::MeanParams meanParams;
// m为2, outter等于m的值
meanParams.outter = outter;
// n为3
meanParams.n = n;
// inner = (n * sizeof(half) + 32 - 1)/32 * 32 / sizeof(half) = 16
meanParams.inner = inner;
// T为half，accTypes为实际计算的类型这里是half
// dstLocal输出数据，srcLocal输入数据，tmplocalTensor用户传入的临时缓存                                                                     AscendC::Mean<T, accType>(dstLocal, srcLocal, tmplocalTensor, meanParams)
// 也可不使用tmplocalTensor。调用如下
// AscendC::Mean<T, accType>(dstLocal, srcLocal, meanParams);
```

结果示例如下：```
输入数据(srcLocal): [[1 2 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0],
                     [4 5 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]]
输出数据(dstLocal): [2 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
```