# 【合入来源】 > **如有社区issue，请关联issue链接**> **请勿携带内部流程信息（需求链接、问题单、内部issue等）** - [ ] 需求 - [ ] 问题单 - [x] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 > 请描述修改内容的具体实现，涉及哪些组件之间进行交互，可以用1、2、3、...进行罗列 1. 在 `torch_npu/csrc/aten/ops/op_api/CopyKernelOpApi.cpp` 的 `copy_()` 函数中添加 `src._is_zerotensor()` 检查 2. 当 src 为 ZeroTensor（惰性零张量，`data_ptr()` 为 null）时，直接调用 `self.zero_()` 而不走 `aclrtMemcpy`，避免 null 指针传入触发 error code 100000 3. 与 PyTorch 原生 `aten/src/ATen/native/Copy.cpp` 中的 `_is_zerotensor()` 处理保持一致 根因：`_efficientzerotensor` 算子 NPU 未实现回退 CPU，CPU 侧使用 `ZeroTensorAllocator` 创建惰性零张量不分配实际内存，`data_ptr()` 为 null，`copy_()` 直接调用 `aclrtMemcpy` 时传入 null src 指针报错。 # 【资料变更】 > 请确认是否涉及资料变更。如涉及，需要在PR中体现，并简要说明修改内容。如不涉及，需填写不涉及 不涉及 # 【接口变更】 > 请确认是否涉及跨代码仓或者客户面可见的接口变更。如涉及，需要详细说明接口以及对应的变更内容，同时需要在资料中体现。如不涉及，需填写不涉及 不涉及 # 【功能验证】 > 说明测试场景，测试方法。如果本次测试方式与常规单元测试不同，请详细说明您的测试步骤 1. 测试用例：`test_linearize_composition_grad_npu_float32` 2. 测试命令：`python test_eager_transforms.py -v -k test_linearize_composition_grad_npu_float32` 3. 验证结果：PASSED（修复前报 RuntimeError: aclrtMemcpy error code 100000） # 【CheckList】 > PR提交人对以下CheckList自检项进行全量自检，自检通过或不涉及，均修改 [ ] 为 [x] - [x] 代码注释完备，正确记录错误日志 - [x] 代码实现进行了返回值、空指针等校验 - [x] PR标题正确使用类型标签，如：feat、fix、refactor、docs、test等 - [x] PR持续集成流水线（CI）执行通过，代码检查无异常