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title: aclFormat
description: "```"
url: https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/latest/API/runtimeapi/aclcppdevg_03_1348.html
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# aclFormat

```
typedef enum {
    ACL_FORMAT_UNDEFINED = -1,
    ACL_FORMAT_NCHW = 0,
    ACL_FORMAT_NHWC = 1,
    ACL_FORMAT_ND = 2,
    ACL_FORMAT_NC1HWC0 = 3,
    ACL_FORMAT_FRACTAL_Z = 4,
    ACL_FORMAT_NC1HWC0_C04 = 12,
    ACL_FORMAT_HWCN = 16,
    ACL_FORMAT_NDHWC = 27,
    ACL_FORMAT_FRACTAL_NZ = 29,
    ACL_FORMAT_NCDHW = 30,
    ACL_FORMAT_NDC1HWC0 = 32,
    ACL_FRACTAL_Z_3D = 33,
    ACL_FORMAT_NC = 35,
    ACL_FORMAT_NCL = 47,
    ACL_FORMAT_FRACTAL_NZ_C0_16 = 50,
    ACL_FORMAT_FRACTAL_NZ_C0_32 = 51,
    ACL_FORMAT_FRACTAL_NZ_C0_2 = 52, 
    ACL_FORMAT_FRACTAL_NZ_C0_4 = 53, 
    ACL_FORMAT_FRACTAL_NZ_C0_8 = 54, 
} aclFormat;
```

各维度的含义如下：N（Batch）表示批量大小、H（Height）表示特征图高度、W（Width）表示特征图宽度、C（Channels）表示特征图通道、D（Depth）表示特征图深度、L是特征图长度。

aclFormat各项含义如下：

- UNDEFINED：未知格式，默认值。
- NCHW：4维数据格式。
- NHWC：4维数据格式。
- ND：表示支持任意格式，除了Square、Tanh等这些单输入对自身处理的算子外，其他算子需谨慎使用。
- NC1HWC0：5维数据格式。其中，C0与微架构强相关，该值等于cube单元的size，例如16；C1是将C维度按照C0切分：C1=C/C0， 若结果不整除，最后一份数据需要padding到C0。
- FRACTAL_Z：卷积的权重的格式。
- NC1HWC0_C04：5维数据格式。其中，C0固定为4，C1是将C维度按照C0切分：C1=C/C0， 若结果不整除，最后一份数据需要padding到C0。当前版本不支持。
- HWCN：4维数据格式。
- NDHWC：NDHWC格式。对于3维图像就需要使用带D（Depth）维度的格式。
- FRACTAL_NZ：内部分形格式。用户目前无需使用。
- NCDHW：NCDHW格式。对于3维图像就需要使用带D（Depth）维度的格式。
- NDC1HWC0：6维数据格式。相比于NC1HWC0，仅多了D（Depth）维度。
- FRACTAL_Z_3D：3D卷积权重格式，例如Conv3D/MaxPool3D/AvgPool3D这些算子都需要这种格式来表达。
- NC：2维数据格式。
- NCL：3维数据格式。
- FRACTAL_NZ_C0_[M]：内部用于分形的特殊数据排布格式，[M]代表C0的数值，当前支持（2, 4, 8, 16, 32）。用户目前无需使用。
  仅Atlas 350 加速卡支持该类型。