IMPLEMT_INFERFUNC【免费下载链接】geGEGraph Engine是面向昇腾的图编译器和执行器提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段加速模型执行效率减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。项目地址: https://gitcode.com/cann/ge产品支持情况产品是否支持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√头文件#include graph/operator_reg.h功能说明封装算子的InferShape函数。该函数传入的OpType为基于Operator类派生出来的子类会自动生成一个类型为此子类的对象op可以使用子类的成员函数获取输入输出描述的方法从而进行InferShape的实现。基于OpType派生出来的子类op的成员函数如下op.set_input_x(Operator v, const string srcName)将网络中算子v的输出srcName设置为当前算子的输入x。op.get_input_desc_x()获取该算子的输入x的描述信息返回对象为TensorDesc类型。op.update_input_desc_x(const TensorDesc tensorDesc)更新输入x的描述信息包括shape、datatype与format。op.get_output_desc_y()获取该算子的输出y的描述信息返回对象TensorDesc类型。op.update_output_desc_y(const TensorDesc tensorDesc)更新输出y的描述信息包括shape、datatype与format。op.get_attr_attr1(AscendString val)获取算子属性attr1的值val。函数原型IMPLEMT_INFERFUNC(op_name, func_name)参数说明参数名输入/输出描述op_name输入算子类型。func_name输入InferShape函数名用户自定义。返回值说明无约束说明无【免费下载链接】geGEGraph Engine是面向昇腾的图编译器和执行器提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段加速模型执行效率减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。项目地址: https://gitcode.com/cann/ge创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
