aclnnIsInScalarTensor

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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

检查element中的元素是否等于testElement。

函数原型

每个算子分为两段式接口，必须先调用“aclnnIsInScalarTensorGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnIsInScalarTensor”接口执行计算。

aclnnStatus aclnnIsInScalarTensorGetWorkspaceSize(
  const aclScalar*  element,
  const aclTensor*  testElements,
  bool              assumeUnique,
  bool              invert,
  aclTensor*        out,
  uint64_t*         workspaceSize,
  aclOpExecutor**   executor)

aclnnStatus aclnnIsInScalarTensor(
  void*          workspace,
  uint64_t       workspaceSize,
  aclOpExecutor* executor,
  aclrtStream    stream)

aclnnIsInScalarTensorGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  参数名	输入/输出	描述	使用说明	数据类型	数据格式	维度(shape)	非连续Tensor
  element（aclScalar*）	输入	输入标量，公式中的element。	-	FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、UINT16、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128	-	-	-
  testElements（aclTensor*）	输入	输入张量，公式中的testElements。	数据类型需要与element的数据类型满足数据类型推导规则。	FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、UINT16、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128	ND	0-8	√
  assumeUnique（bool）	输入	是否假设element唯一，公式中的assumeUnique。	-	-	-	-	-
  invert（bool）	输入	是否取反，公式中的invert。	-	-	-	-	-
  out（aclTensor*）	输出	输出张量，公式中的out。	数据类型为BOOL。shape与testElements相同。	BOOL	ND	0-8	√
  workspaceSize（uint64_t*）	输出	返回需要在Device侧申请的workspace大小。	-	-	-	-	-
  executor（aclOpExecutor**）	输出	返回op执行器，包含了算子计算流程。	-	-	-	-	-

  • Atlas 训练系列产品、Atlas 推理系列产品：不支持BFLOAT16、COMPLEX64、COMPLEX128。

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见aclnn返回码。

  第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：

  返回码	错误码	描述
  ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR	161001	传入的element、testElements或out是空指针。
  ACLNN_ERR_PARAM_INVALID	161002	element或testElements或out的数据类型不在支持范围之内。
  		testElements和out的维度超过8维。
  		testElements和out的shape不一致。

aclnnIsInScalarTensor

• 参数说明：

  参数名	输入/输出	描述
  workspace	输入	在Device侧申请的workspace内存地址。
  workspaceSize	输入	在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnIsInScalarTensorGetWorkspaceSize获取。
  executor	输入	op执行器，包含了算子计算流程。
  stream	输入	指定执行任务的Stream。

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见aclnn返回码。

约束说明

• 确定性计算：
  • aclnnIsInScalarTensor默认确定性实现。

调用示例

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考编译与运行样例。

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_isin.h"

#define CHECK_RET(cond, return_expr) \
  do {                               \
    if (!(cond)) {                   \
      return_expr;                   \
    }                                \
  } while (0)

#define LOG_PRINT(message, ...)     \
  do {                              \
    printf(message, ##__VA_ARGS__); \
  } while (0)

int64_t GetShapeSize(const std::vector<int64_t>& shape)
{
  int64_t shape_size = 1;
  for (auto i : shape) {
    shape_size *= i;
  }
  return shape_size;
}

int Init(int32_t deviceId, aclrtStream* stream)
{
  // 固定写法，资源初始化
  auto ret = aclInit(nullptr);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclInit failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtSetDevice(deviceId);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetDevice failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtCreateStream(stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  return 0;
}

template <typename T>
int CreateAclTensor(
    const std::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_t>& shape, void** deviceAddr, aclDataType dataType,
    aclTensor** tensor)
{
  auto size = GetShapeSize(shape) * sizeof(T);
  // 调用aclrtMalloc申请device侧内存
  auto ret = aclrtMalloc(deviceAddr, size, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMalloc failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 调用aclrtMemcpy将host侧数据拷贝到device侧内存上
  ret = aclrtMemcpy(*deviceAddr, size, hostData.data(), size, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMemcpy failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 计算连续tensor的strides
  std::vector<int64_t> strides(shape.size(), 1);
  for (int64_t i = shape.size() - 2; i >= 0; i--) {
    strides[i] = shape[i + 1] * strides[i + 1];
  }

  // 调用aclCreateTensor接口创建aclTensor
  *tensor = aclCreateTensor(
      shape.data(), shape.size(), dataType, strides.data(), 0, aclFormat::ACL_FORMAT_ND, shape.data(), shape.size(),
      *deviceAddr);
  return 0;
}

aclError InitAcl(int32_t deviceId, aclrtStream* stream)
{
  auto ret = Init(deviceId, stream);
  CHECK_RET(ret == 0, LOG_PRINT("Init acl failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  return ACL_SUCCESS;
}

aclError CreateInputs(
    std::vector<int64_t>& testElementsShape, std::vector<int64_t>& outShape, void** testElementsDeviceAddr,
    void** outDeviceAddr, aclTensor** testElements, aclTensor** out, aclScalar** element, bool& assumeUnique,
    bool& invert)
{
  std::vector<double> testElementsHostData = {1.0, 2.0, 3.0};
  std::vector<char> outHostData = {0};
  double elementValue = 4.0;

  // 创建 testElements Tensor
  auto ret = CreateAclTensor(
      testElementsHostData, testElementsShape, testElementsDeviceAddr, aclDataType::ACL_DOUBLE, testElements);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  // 创建 element Scalar
  *element = aclCreateScalar(&elementValue, aclDataType::ACL_DOUBLE);
  CHECK_RET(*element != nullptr, return ACL_ERROR_INVALID_PARAM);

  // 创建 out Tensor
  ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, outDeviceAddr, aclDataType::ACL_BOOL, out);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  return ACL_SUCCESS;
}

aclError ExecOpApi(
    aclScalar* element, aclTensor* testElements, bool assumeUnique, bool invert, aclTensor* out,
    void** workspaceAddrOut, uint64_t& workspaceSize, void* outDeviceAddr, aclrtStream stream)
{
  aclOpExecutor* executor;

  // 第一段接口
  auto ret = aclnnIsInScalarTensorGetWorkspaceSize(
      element, testElements, assumeUnique, invert, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(
      ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnIsInScalarTensorGetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 分配 workspace
  void* workspaceAddr = nullptr;
  if (workspaceSize > 0) {
    ret = aclrtMalloc(&workspaceAddr, workspaceSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("allocate workspace failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  }
  *workspaceAddrOut = workspaceAddr;

  // 第二段接口
  ret = aclnnIsInScalarTensor(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnIsInScalarTensor failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 同步
  ret = aclrtSynchronizeStream(stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSynchronizeStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 输出拷贝
  char resultData = 0;
  ret = aclrtMemcpy(&resultData, sizeof(char), outDeviceAddr, sizeof(char), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy result from device to host failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  LOG_PRINT("result is: %d\n", static_cast<bool>(resultData));

  return ACL_SUCCESS;
}

int main()
{
  int32_t deviceId = 0;
  aclrtStream stream;

  auto ret = InitAcl(deviceId, &stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  std::vector<int64_t> testElementsShape = {3};
  std::vector<int64_t> outShape = {};
  void* testElementsDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* testElements = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  aclScalar* element = nullptr;

  bool assumeUnique = false;
  bool invert = true;

  ret = CreateInputs(
      testElementsShape, outShape, &testElementsDeviceAddr, &outDeviceAddr, &testElements, &out, &element, assumeUnique,
      invert);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  uint64_t workspaceSize = 0;
  void* workspaceAddr = nullptr;

  ret =
      ExecOpApi(element, testElements, assumeUnique, invert, out, &workspaceAddr, workspaceSize, outDeviceAddr, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  // 释放
  aclDestroyScalar(element);
  aclDestroyTensor(testElements);
  aclDestroyTensor(out);

  aclrtFree(testElementsDeviceAddr);
  aclrtFree(outDeviceAddr);

  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }

  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();
  return 0;
}