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docs	docs目录基本概念md文件名改为英文 Co-authored-by: chenjiao<chenjiao31@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !4182 merge master into master docs目录基本概念md文件名改为英文 Created-by: gitcode-chenjiao Commit-by: chenjiao Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> docs目录基本概念md文件名改为英文：避免link中的中文字符引发的跳转异常，例如两段式接口.md变成%E4%B8%A4%E6%AE%B5%E5%BC%8F%E6%8E%A5%E5%8F%A3.md，不易于维护，可能导致其他平台跳转有问题。 ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> [#2283](https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/2283) ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> ok ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> docs/zh/context所有md和对应的link ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [x ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!4182	3 个月前
examples	新增 Bincount 算子AscendC实现贡献 Co-authored-by: ddplys<348478748@qq.com> Co-authored-by: gitcode-bot<noreply@gitcode.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !3640 merge master into master 【社区任务】新增 Bincount 算子AscendC实现贡献 Created-by: ddplys Commit-by: ddplys;gitcode-bot;update Merged-by: cann-robot Description: ## 描述新增 Bincount 算子（Ascend C 实现，功能对标 PyTorch `torch.bincount`），贡献至 `experimental/math/bincount`。背景/原因：ops-math 仓缺少与 `torch.bincount` 功能一致的 Ascend C 算子；CANN 内置 `aclnnBincount` 主体计算在 AI_CPU（多 kernel 图，单次约 663~1446us），性能较低。本算子在 AI Core 单 kernel 实现以提升性能。功能：统计一维非负整数张量中各值出现次数（无 weights 计数 / 有 weights 加权累加），输出长度 `L = max(max(self)+1, minlength)`；仅支持非负整数（与 torch.bincount 一致），含负数运行期检查报错（507015）、不产出结果。接口：两层结构——底层 def 原型 `array/size/weights/bins`；对外 aclnn `self/weights/minlength/out`（torch 风格），L2 将 minlength 构造为 size 张量、任意 dtype weights 经 Cast 统一为 float 下发。数据类型：self∈{int8,int16,int32,int64,uint8}；weights∈{float,float16,double,int8,int16,int32,int64,uint8,bool}；out∈{int32,int64,float,double}（含 910B 无原生 fp64 时的 DOUBLE 输出，经 IEEE-754 位拼接产出）。关键实现/优化：① 单遍散射 + 折叠负数检查（删独立 min 预扫描，self 仅搬一遍、同步屏障 2 减 1）；② 单核快路径（小输入 N≤4096 或大输出 L>2048 时单核直算，跳过多核同步/归并固定开销）；③ 多核私有直方图 + 单道 SyncAll 归并；④ 整块 CopyIn + 写出向量化；⑤ 超大输出转 GM 散射回退路径。 ## 关联的Issue 该 PR 关联 Issue：https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/2069 ## 测试 - UT（门禁覆盖）： - `op_host`：infershape 3 + tiling 4 = 7 个，全部 PASSED； - `op_api`（L2 接口：功能/边界/异常，含空指针、minlength<0、out 非 1 维、空输入、负数运行期校验）：14 个，全部 PASSED； - `op_kernel`（tikicpulib CPU 仿真，计数/加权/各 dtype）：PASSED。 - 真机自验证（Atlas A2 / 910B，AscendOpTest 同机同轮）：dtype 全矩阵用例精度全部 `compare passed`；与官方 `aclnnBincount` 同环境对比，单核优化后本算子 AI Core 单 kernel ~6~22us，加速比中位 ~110×、绝大多数用例远超任务 10X 目标。 - 负数功能：含负数用例真机验证触发 AI Core 异常、运行时报错 507015、算子报错中止。 ## 文档更新 - 更新了 `experimental/math/bincount/README.md`（算子功能、参数、约束、调用说明）。 ## 类型标签 - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!3640	3 个月前
op_api	新增 Bincount 算子AscendC实现贡献 Co-authored-by: ddplys<348478748@qq.com> Co-authored-by: gitcode-bot<noreply@gitcode.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !3640 merge master into master 【社区任务】新增 Bincount 算子AscendC实现贡献 Created-by: ddplys Commit-by: ddplys;gitcode-bot;update Merged-by: cann-robot Description: ## 描述新增 Bincount 算子（Ascend C 实现，功能对标 PyTorch `torch.bincount`），贡献至 `experimental/math/bincount`。背景/原因：ops-math 仓缺少与 `torch.bincount` 功能一致的 Ascend C 算子；CANN 内置 `aclnnBincount` 主体计算在 AI_CPU（多 kernel 图，单次约 663~1446us），性能较低。本算子在 AI Core 单 kernel 实现以提升性能。功能：统计一维非负整数张量中各值出现次数（无 weights 计数 / 有 weights 加权累加），输出长度 `L = max(max(self)+1, minlength)`；仅支持非负整数（与 torch.bincount 一致），含负数运行期检查报错（507015）、不产出结果。接口：两层结构——底层 def 原型 `array/size/weights/bins`；对外 aclnn `self/weights/minlength/out`（torch 风格），L2 将 minlength 构造为 size 张量、任意 dtype weights 经 Cast 统一为 float 下发。数据类型：self∈{int8,int16,int32,int64,uint8}；weights∈{float,float16,double,int8,int16,int32,int64,uint8,bool}；out∈{int32,int64,float,double}（含 910B 无原生 fp64 时的 DOUBLE 输出，经 IEEE-754 位拼接产出）。关键实现/优化：① 单遍散射 + 折叠负数检查（删独立 min 预扫描，self 仅搬一遍、同步屏障 2 减 1）；② 单核快路径（小输入 N≤4096 或大输出 L>2048 时单核直算，跳过多核同步/归并固定开销）；③ 多核私有直方图 + 单道 SyncAll 归并；④ 整块 CopyIn + 写出向量化；⑤ 超大输出转 GM 散射回退路径。 ## 关联的Issue 该 PR 关联 Issue：https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/2069 ## 测试 - UT（门禁覆盖）： - `op_host`：infershape 3 + tiling 4 = 7 个，全部 PASSED； - `op_api`（L2 接口：功能/边界/异常，含空指针、minlength<0、out 非 1 维、空输入、负数运行期校验）：14 个，全部 PASSED； - `op_kernel`（tikicpulib CPU 仿真，计数/加权/各 dtype）：PASSED。 - 真机自验证（Atlas A2 / 910B，AscendOpTest 同机同轮）：dtype 全矩阵用例精度全部 `compare passed`；与官方 `aclnnBincount` 同环境对比，单核优化后本算子 AI Core 单 kernel ~6~22us，加速比中位 ~110×、绝大多数用例远超任务 10X 目标。 - 负数功能：含负数用例真机验证触发 AI Core 异常、运行时报错 507015、算子报错中止。 ## 文档更新 - 更新了 `experimental/math/bincount/README.md`（算子功能、参数、约束、调用说明）。 ## 类型标签 - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!3640	3 个月前
op_host	新增 Bincount 算子AscendC实现贡献 Co-authored-by: ddplys<348478748@qq.com> Co-authored-by: gitcode-bot<noreply@gitcode.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !3640 merge master into master 【社区任务】新增 Bincount 算子AscendC实现贡献 Created-by: ddplys Commit-by: ddplys;gitcode-bot;update Merged-by: cann-robot Description: ## 描述新增 Bincount 算子（Ascend C 实现，功能对标 PyTorch `torch.bincount`），贡献至 `experimental/math/bincount`。背景/原因：ops-math 仓缺少与 `torch.bincount` 功能一致的 Ascend C 算子；CANN 内置 `aclnnBincount` 主体计算在 AI_CPU（多 kernel 图，单次约 663~1446us），性能较低。本算子在 AI Core 单 kernel 实现以提升性能。功能：统计一维非负整数张量中各值出现次数（无 weights 计数 / 有 weights 加权累加），输出长度 `L = max(max(self)+1, minlength)`；仅支持非负整数（与 torch.bincount 一致），含负数运行期检查报错（507015）、不产出结果。接口：两层结构——底层 def 原型 `array/size/weights/bins`；对外 aclnn `self/weights/minlength/out`（torch 风格），L2 将 minlength 构造为 size 张量、任意 dtype weights 经 Cast 统一为 float 下发。数据类型：self∈{int8,int16,int32,int64,uint8}；weights∈{float,float16,double,int8,int16,int32,int64,uint8,bool}；out∈{int32,int64,float,double}（含 910B 无原生 fp64 时的 DOUBLE 输出，经 IEEE-754 位拼接产出）。关键实现/优化：① 单遍散射 + 折叠负数检查（删独立 min 预扫描，self 仅搬一遍、同步屏障 2 减 1）；② 单核快路径（小输入 N≤4096 或大输出 L>2048 时单核直算，跳过多核同步/归并固定开销）；③ 多核私有直方图 + 单道 SyncAll 归并；④ 整块 CopyIn + 写出向量化；⑤ 超大输出转 GM 散射回退路径。 ## 关联的Issue 该 PR 关联 Issue：https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/2069 ## 测试 - UT（门禁覆盖）： - `op_host`：infershape 3 + tiling 4 = 7 个，全部 PASSED； - `op_api`（L2 接口：功能/边界/异常，含空指针、minlength<0、out 非 1 维、空输入、负数运行期校验）：14 个，全部 PASSED； - `op_kernel`（tikicpulib CPU 仿真，计数/加权/各 dtype）：PASSED。 - 真机自验证（Atlas A2 / 910B，AscendOpTest 同机同轮）：dtype 全矩阵用例精度全部 `compare passed`；与官方 `aclnnBincount` 同环境对比，单核优化后本算子 AI Core 单 kernel ~6~22us，加速比中位 ~110×、绝大多数用例远超任务 10X 目标。 - 负数功能：含负数用例真机验证触发 AI Core 异常、运行时报错 507015、算子报错中止。 ## 文档更新 - 更新了 `experimental/math/bincount/README.md`（算子功能、参数、约束、调用说明）。 ## 类型标签 - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!3640	3 个月前
op_kernel	新增 Bincount 算子AscendC实现贡献 Co-authored-by: ddplys<348478748@qq.com> Co-authored-by: gitcode-bot<noreply@gitcode.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !3640 merge master into master 【社区任务】新增 Bincount 算子AscendC实现贡献 Created-by: ddplys Commit-by: ddplys;gitcode-bot;update Merged-by: cann-robot Description: ## 描述新增 Bincount 算子（Ascend C 实现，功能对标 PyTorch `torch.bincount`），贡献至 `experimental/math/bincount`。背景/原因：ops-math 仓缺少与 `torch.bincount` 功能一致的 Ascend C 算子；CANN 内置 `aclnnBincount` 主体计算在 AI_CPU（多 kernel 图，单次约 663~1446us），性能较低。本算子在 AI Core 单 kernel 实现以提升性能。功能：统计一维非负整数张量中各值出现次数（无 weights 计数 / 有 weights 加权累加），输出长度 `L = max(max(self)+1, minlength)`；仅支持非负整数（与 torch.bincount 一致），含负数运行期检查报错（507015）、不产出结果。接口：两层结构——底层 def 原型 `array/size/weights/bins`；对外 aclnn `self/weights/minlength/out`（torch 风格），L2 将 minlength 构造为 size 张量、任意 dtype weights 经 Cast 统一为 float 下发。数据类型：self∈{int8,int16,int32,int64,uint8}；weights∈{float,float16,double,int8,int16,int32,int64,uint8,bool}；out∈{int32,int64,float,double}（含 910B 无原生 fp64 时的 DOUBLE 输出，经 IEEE-754 位拼接产出）。关键实现/优化：① 单遍散射 + 折叠负数检查（删独立 min 预扫描，self 仅搬一遍、同步屏障 2 减 1）；② 单核快路径（小输入 N≤4096 或大输出 L>2048 时单核直算，跳过多核同步/归并固定开销）；③ 多核私有直方图 + 单道 SyncAll 归并；④ 整块 CopyIn + 写出向量化；⑤ 超大输出转 GM 散射回退路径。 ## 关联的Issue 该 PR 关联 Issue：https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/2069 ## 测试 - UT（门禁覆盖）： - `op_host`：infershape 3 + tiling 4 = 7 个，全部 PASSED； - `op_api`（L2 接口：功能/边界/异常，含空指针、minlength<0、out 非 1 维、空输入、负数运行期校验）：14 个，全部 PASSED； - `op_kernel`（tikicpulib CPU 仿真，计数/加权/各 dtype）：PASSED。 - 真机自验证（Atlas A2 / 910B，AscendOpTest 同机同轮）：dtype 全矩阵用例精度全部 `compare passed`；与官方 `aclnnBincount` 同环境对比，单核优化后本算子 AI Core 单 kernel ~6~22us，加速比中位 ~110×、绝大多数用例远超任务 10X 目标。 - 负数功能：含负数用例真机验证触发 AI Core 异常、运行时报错 507015、算子报错中止。 ## 文档更新 - 更新了 `experimental/math/bincount/README.md`（算子功能、参数、约束、调用说明）。 ## 类型标签 - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!3640	3 个月前
tests	新增 Bincount 算子AscendC实现贡献 Co-authored-by: ddplys<348478748@qq.com> Co-authored-by: gitcode-bot<noreply@gitcode.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !3640 merge master into master 【社区任务】新增 Bincount 算子AscendC实现贡献 Created-by: ddplys Commit-by: ddplys;gitcode-bot;update Merged-by: cann-robot Description: ## 描述新增 Bincount 算子（Ascend C 实现，功能对标 PyTorch `torch.bincount`），贡献至 `experimental/math/bincount`。背景/原因：ops-math 仓缺少与 `torch.bincount` 功能一致的 Ascend C 算子；CANN 内置 `aclnnBincount` 主体计算在 AI_CPU（多 kernel 图，单次约 663~1446us），性能较低。本算子在 AI Core 单 kernel 实现以提升性能。功能：统计一维非负整数张量中各值出现次数（无 weights 计数 / 有 weights 加权累加），输出长度 `L = max(max(self)+1, minlength)`；仅支持非负整数（与 torch.bincount 一致），含负数运行期检查报错（507015）、不产出结果。接口：两层结构——底层 def 原型 `array/size/weights/bins`；对外 aclnn `self/weights/minlength/out`（torch 风格），L2 将 minlength 构造为 size 张量、任意 dtype weights 经 Cast 统一为 float 下发。数据类型：self∈{int8,int16,int32,int64,uint8}；weights∈{float,float16,double,int8,int16,int32,int64,uint8,bool}；out∈{int32,int64,float,double}（含 910B 无原生 fp64 时的 DOUBLE 输出，经 IEEE-754 位拼接产出）。关键实现/优化：① 单遍散射 + 折叠负数检查（删独立 min 预扫描，self 仅搬一遍、同步屏障 2 减 1）；② 单核快路径（小输入 N≤4096 或大输出 L>2048 时单核直算，跳过多核同步/归并固定开销）；③ 多核私有直方图 + 单道 SyncAll 归并；④ 整块 CopyIn + 写出向量化；⑤ 超大输出转 GM 散射回退路径。 ## 关联的Issue 该 PR 关联 Issue：https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/2069 ## 测试 - UT（门禁覆盖）： - `op_host`：infershape 3 + tiling 4 = 7 个，全部 PASSED； - `op_api`（L2 接口：功能/边界/异常，含空指针、minlength<0、out 非 1 维、空输入、负数运行期校验）：14 个，全部 PASSED； - `op_kernel`（tikicpulib CPU 仿真，计数/加权/各 dtype）：PASSED。 - 真机自验证（Atlas A2 / 910B，AscendOpTest 同机同轮）：dtype 全矩阵用例精度全部 `compare passed`；与官方 `aclnnBincount` 同环境对比，单核优化后本算子 AI Core 单 kernel ~6~22us，加速比中位 ~110×、绝大多数用例远超任务 10X 目标。 - 负数功能：含负数用例真机验证触发 AI Core 异常、运行时报错 507015、算子报错中止。 ## 文档更新 - 更新了 `experimental/math/bincount/README.md`（算子功能、参数、约束、调用说明）。 ## 类型标签 - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!3640	3 个月前
CMakeLists.txt	新增 Bincount 算子AscendC实现贡献 Co-authored-by: ddplys<348478748@qq.com> Co-authored-by: gitcode-bot<noreply@gitcode.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !3640 merge master into master 【社区任务】新增 Bincount 算子AscendC实现贡献 Created-by: ddplys Commit-by: ddplys;gitcode-bot;update Merged-by: cann-robot Description: ## 描述新增 Bincount 算子（Ascend C 实现，功能对标 PyTorch `torch.bincount`），贡献至 `experimental/math/bincount`。背景/原因：ops-math 仓缺少与 `torch.bincount` 功能一致的 Ascend C 算子；CANN 内置 `aclnnBincount` 主体计算在 AI_CPU（多 kernel 图，单次约 663~1446us），性能较低。本算子在 AI Core 单 kernel 实现以提升性能。功能：统计一维非负整数张量中各值出现次数（无 weights 计数 / 有 weights 加权累加），输出长度 `L = max(max(self)+1, minlength)`；仅支持非负整数（与 torch.bincount 一致），含负数运行期检查报错（507015）、不产出结果。接口：两层结构——底层 def 原型 `array/size/weights/bins`；对外 aclnn `self/weights/minlength/out`（torch 风格），L2 将 minlength 构造为 size 张量、任意 dtype weights 经 Cast 统一为 float 下发。数据类型：self∈{int8,int16,int32,int64,uint8}；weights∈{float,float16,double,int8,int16,int32,int64,uint8,bool}；out∈{int32,int64,float,double}（含 910B 无原生 fp64 时的 DOUBLE 输出，经 IEEE-754 位拼接产出）。关键实现/优化：① 单遍散射 + 折叠负数检查（删独立 min 预扫描，self 仅搬一遍、同步屏障 2 减 1）；② 单核快路径（小输入 N≤4096 或大输出 L>2048 时单核直算，跳过多核同步/归并固定开销）；③ 多核私有直方图 + 单道 SyncAll 归并；④ 整块 CopyIn + 写出向量化；⑤ 超大输出转 GM 散射回退路径。 ## 关联的Issue 该 PR 关联 Issue：https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/2069 ## 测试 - UT（门禁覆盖）： - `op_host`：infershape 3 + tiling 4 = 7 个，全部 PASSED； - `op_api`（L2 接口：功能/边界/异常，含空指针、minlength<0、out 非 1 维、空输入、负数运行期校验）：14 个，全部 PASSED； - `op_kernel`（tikicpulib CPU 仿真，计数/加权/各 dtype）：PASSED。 - 真机自验证（Atlas A2 / 910B，AscendOpTest 同机同轮）：dtype 全矩阵用例精度全部 `compare passed`；与官方 `aclnnBincount` 同环境对比，单核优化后本算子 AI Core 单 kernel ~6~22us，加速比中位 ~110×、绝大多数用例远超任务 10X 目标。 - 负数功能：含负数用例真机验证触发 AI Core 异常、运行时报错 507015、算子报错中止。 ## 文档更新 - 更新了 `experimental/math/bincount/README.md`（算子功能、参数、约束、调用说明）。 ## 类型标签 - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!3640	3 个月前
README.md	新增 Bincount 算子AscendC实现贡献 Co-authored-by: ddplys<348478748@qq.com> Co-authored-by: gitcode-bot<noreply@gitcode.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !3640 merge master into master 【社区任务】新增 Bincount 算子AscendC实现贡献 Created-by: ddplys Commit-by: ddplys;gitcode-bot;update Merged-by: cann-robot Description: ## 描述新增 Bincount 算子（Ascend C 实现，功能对标 PyTorch `torch.bincount`），贡献至 `experimental/math/bincount`。背景/原因：ops-math 仓缺少与 `torch.bincount` 功能一致的 Ascend C 算子；CANN 内置 `aclnnBincount` 主体计算在 AI_CPU（多 kernel 图，单次约 663~1446us），性能较低。本算子在 AI Core 单 kernel 实现以提升性能。功能：统计一维非负整数张量中各值出现次数（无 weights 计数 / 有 weights 加权累加），输出长度 `L = max(max(self)+1, minlength)`；仅支持非负整数（与 torch.bincount 一致），含负数运行期检查报错（507015）、不产出结果。接口：两层结构——底层 def 原型 `array/size/weights/bins`；对外 aclnn `self/weights/minlength/out`（torch 风格），L2 将 minlength 构造为 size 张量、任意 dtype weights 经 Cast 统一为 float 下发。数据类型：self∈{int8,int16,int32,int64,uint8}；weights∈{float,float16,double,int8,int16,int32,int64,uint8,bool}；out∈{int32,int64,float,double}（含 910B 无原生 fp64 时的 DOUBLE 输出，经 IEEE-754 位拼接产出）。关键实现/优化：① 单遍散射 + 折叠负数检查（删独立 min 预扫描，self 仅搬一遍、同步屏障 2 减 1）；② 单核快路径（小输入 N≤4096 或大输出 L>2048 时单核直算，跳过多核同步/归并固定开销）；③ 多核私有直方图 + 单道 SyncAll 归并；④ 整块 CopyIn + 写出向量化；⑤ 超大输出转 GM 散射回退路径。 ## 关联的Issue 该 PR 关联 Issue：https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/2069 ## 测试 - UT（门禁覆盖）： - `op_host`：infershape 3 + tiling 4 = 7 个，全部 PASSED； - `op_api`（L2 接口：功能/边界/异常，含空指针、minlength<0、out 非 1 维、空输入、负数运行期校验）：14 个，全部 PASSED； - `op_kernel`（tikicpulib CPU 仿真，计数/加权/各 dtype）：PASSED。 - 真机自验证（Atlas A2 / 910B，AscendOpTest 同机同轮）：dtype 全矩阵用例精度全部 `compare passed`；与官方 `aclnnBincount` 同环境对比，单核优化后本算子 AI Core 单 kernel ~6~22us，加速比中位 ~110×、绝大多数用例远超任务 10X 目标。 - 负数功能：含负数用例真机验证触发 AI Core 异常、运行时报错 507015、算子报错中止。 ## 文档更新 - 更新了 `experimental/math/bincount/README.md`（算子功能、参数、约束、调用说明）。 ## 类型标签 - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!3640	3 个月前

Bincount

产品支持情况

产品	是否支持
Ascend 950PR/Ascend 950DT	×
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

算子功能：统计一维整数张量中每个值的出现次数；带 weights 时按权重累加。
计算公式：

对每个输入元素 $i$ （要求 $selfi≥0self_i \ge 0$ ），有权重时：

out[self_i] = out[self_i] + weights_i

无权重（计数）时：

out[self_i] = out[self_i] + 1

输出长度 $L = \max(\max_i self_i + 1,\ minlength)$ ，输出下标 $k$ 即原值 $k$ 。若 $min_i self_i < 0$ ，算子运行期检查到负数后报错并结束计算，不产出结果。

参数说明

参数名	输入/输出/属性	描述	数据类型	数据格式	维度	非连续
array	输入	输入整数张量，公式中的 self_i	INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8	ND	1	√
size	属性	输出最小长度，默认 0	int64_t	-	-	-
weights	输入	权重，可为空指针，公式中的 weights_i	FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL	ND	1	√
bins	输出	输出张量，公式中的 out	INT32、INT64、FLOAT、DOUBLE	ND	1	√

约束说明

无

调用说明

调用方式	调用样例	说明
aclnn 调用	test_aclnn_bincount	通过 `aclnnBincount` 接口调用，演示非负输入计数

贡献说明

贡献者	贡献方	贡献算子	贡献时间	贡献内容
ddplys	个人开发者	Bincount	2026/07	基于 Ascend C 实现 Bincount