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title: 函数：infer_shape
description: "| 产品 | 是否支持 |"
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# 函数：infer_shape

#### 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 训练系列产品 | √ |
| Atlas 推理系列产品 | √ |
| Atlas 200I/500 A2 推理产品 | √ |


#### 功能说明

根据算子的输入Shape、输入值推导出算子的输出Shape。


#### 函数原型

- C函数原型
  1 aclError aclopInferShape(const char *opType, int numInputs, aclTensorDesc *inputDesc[], aclDataBuffer *inputs[], int numOutputs, aclTensorDesc *outputDesc[], aclopAttr *attr)

- python函数
  1 ret = acl.op.infer_shape(op_type, in_desc_list, in_list, num_outputs, out_desc_list, attr)


#### 参数说明

| 参数名 | 说明 |
| --- | --- |
| op\_type | int，指定算子类型名称。 |
| in\_desc\_list | list，算子输入Tensor的描述。需提前调用acl.create\_tensor\_desc接口创建aclTensorDesc类型。 |
| in\_list | list，算子输入Tensor。 此处算子输入Tensor数据的内存必须根据应用运行模式来确定，应用运行在Host时，此处需申请Host上的内存。应用运行在Device时，此处需申请Device上的内存。内存申请接口请参见内存管理(https://www.hiascend.comdocument/detail/zh/canncommercial/900/API/runtimeapi/aclpythondevg\_01\_0108.html)。 |
| num\_outputs | int，算子输出Tensor的数量。 |
| out\_desc\_list | list，算子输出Tensor的描述。需提前调用acl.create\_tensor\_desc接口创建aclTensorDesc类型。“out\_desc\_list”列表中的元素个数必须与“num\_outputs”参数值保持一致。 |
| attr | int，算子的属性地址对象。 |


#### 返回值说明

| 返回值 | 说明 |
| --- | --- |
| ret | int，错误码，返回0表示成功，返回其它值表示失败。 |


#### 约束说明

- 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out_desc_list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    get_tensor_desc_dim_range
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out_desc_list中将算子输出Tensor描述中的动态维度的维度值记为-2。
- 如果算子有动态输入或动态输出，在调用acl.op.infer_shape接口推导算子的输出Shape前，需先调用set_tensor_desc_name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
《算子库(https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/900/API/aolapi/operatorlist_00001.html)》的
“Ascend IR算子规格说明(https://www.hiascend.comdocument/detail/zh/canncommercial/900/API/aolapi/operatorlist_00093.html)”。）

  - 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set_tensor_desc_name接口设置名称的代码示例如下：

```
acl.set_tensor_desc_name
(input_tensor_desc[0], "x");
acl.set_tensor_desc_name
(input_tensor_desc[1], "y0");
acl.set_tensor_desc_name
(input_tensor_desc[2], "y1");
acl.set_tensor_desc_name
(input_tensor_desc[0], "z");
```