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title: aclopInferShape
description: "| 产品 | 是否支持 |"
url: https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/latest/API/ascendgraphapi/aclcppdevg_03_0254.html
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# aclopInferShape

#### 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

根据算子的输入Shape、输入值推导出算子的输出Shape。

推导算子的输出Shape包含三种场景：- 根据Shape推导，可以得到算子的准确输出Shape，则返回准确输出Shape；
- 根据Shape推导，无法得到算子的准确输出Shape，但可以得到输出Shape的范围，则在输出参数outputDesc中将算子输出tensor描述中的动态维度的维度值记为-1。该场景下，用户可调用  aclGetTensorDescDimRange
接口获取tensor描述中指定维度的范围值。
- （该场景预留）根据Shape推导，无法得到算子的准确输出Shape以及Shape范围，则在输出参数outputDesc中将算子输出tensor描述中的动态维度的维度值记为-2。


#### 函数原型

```
aclError aclopInferShape(const char *opType,
int numInputs,
aclTensorDesc *inputDesc[],
aclDataBuffer *inputs[],
int numOutputs,
aclTensorDesc *outputDesc[],
aclopAttr *attr)
```


#### 参数说明

| 参数名 | 输入/输出 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| opType | 输入 | 算子类型名称的指针。 |
| numInputs | 输入 | 算子输入tensor的数量。 |
| inputDesc | 输入 | 算子输入tensor描述的指针数组。类型定义请参见aclTensorDesc。 需提前调用aclCreateTensorDesc接口创建aclTensorDesc类型。 inputDesc数组中的元素个数必须与numInputs参数值保持一致。 |
| inputs | 输入 | 算子输入tensor的指针数组。类型定义请参见aclDataBuffer(https://www.hiascend.comdocument/detail/zh/canncommercial/900/API/runtimeapi/aclcppdevg\_03\_1430.html)。 需提前调用aclCreateDataBuffer(https://www.hiascend.comdocument/detail/zh/canncommercial/900/API/runtimeapi/aclcppdevg\_03\_1431.html)接口创建aclDataBuffer类型的数据。 Ascend EP 形态下，此处算子输入tensor数据的内存需申请Host上的内存。 Ascend RC 形态下，此处算子输入tensor数据的内存需申请Device上的内存。 Control CPU开放形态下，此处算子输入tensor数据的内存需申请Device上的内存。 |
| numOutputs | 输入 | 算子输出tensor的数量。 |
| outputDesc | 输出 | 算子输出tensor描述的指针数组。类型定义请参见aclTensorDesc。 需提前调用aclCreateTensorDesc接口创建aclTensorDesc类型。 outputDesc数组中的元素个数必须与numOutputs参数值保持一致 |
| attr | 输入 | 算子属性。类型定义请参见aclopAttr。 |


#### 返回值说明

返回0表示成功，返回其他值表示失败，请参见aclError。


#### 约束说明

如果算子有动态输入DYNAMIC_INPUT或动态输出DYNAMIC_OUTPUT，在调用aclopInferShape接口推导算子的输出Shape前，需先调用aclSetTensorDescName接口设置所有输入和输出的tensor描述的名称，且名称必须按照如下要求（算子IR原型中定义的输入/输出名称请参见。）- 对于必选输入、可选输入、必选输出，名称必须与算子IR原型中定义的输入/输出名称保持一致。
- 对于动态输入、动态输出，名称必须是：算子IR原型中定义的输入/输出名称+编号。编号根据动态输入/输出的个数确定，从0开始，0对应第一个动态输入/输出，1对应第二个动态输入/输出，以此类推。


例如某个算子有2个输入（第1个是必选输入x，第二个是动态输入y且输入个数为2）、1个必选输出z，则调用aclSetTensorDescName接口设置名称的代码示例如下：

```
aclSetTensorDescName(inputTensorDesc[0], "x");
aclSetTensorDescName(inputTensorDesc[1], "y0");
aclSetTensorDescName(inputTensorDesc[2], "y1");
aclSetTensorDescName(outputTensorDesc[0], "z");
```