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• 仓库：cann/ops-math
• 版本：master @ 584b2ea6cbaeba684a51a74296d82d4d50ab3b0f
• 头文件：math/exp/op_api/aclnn_exp.h:43-44
• 资料：math/exp/docs/aclnnExp&aclnnInplaceExp.md:98-105

问题文档片段

问题描述：aclnnExpGetWorkspaceSize 的 @param [in] self 注释中，dtype 支持列表漏列 INT64；而资料参数表 self 行的「数据类型」列明确含 INT64，且「使用说明」列还专门写了 当self为BOOL或INT64时，out需要是浮点类型——即资料不仅支持 INT64，还给出了 INT64 的分支规则。

推导链：

1. math/exp/op_api/aclnn_exp.h:43-44 的 self 注释写 FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BOOL，共 7 项，无 INT64。
2. 资料 math/exp/docs/aclnnExp&aclnnInplaceExp.md:102 的 self 行「数据类型」列为 FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BOOL、INT64、BFLOAT16，共 8 项，含 INT64。
3. 资料同表 L111 的 out 行「使用说明」列写：数据类型需要是self可转换的数据类型。当self为BOOL或INT64时，out需要是浮点类型。其shape需要与self一致。——其中 当self为BOOL或INT64时 是对 INT64 输入的直接、显式背书；若 INT64 不支持，这条规则就是死条款。
4. 资料 out 行「数据类型」列（L112）为 FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16，恰好不含 BOOL 与 INT64，与第 3 步的规则自洽：输入可以是 BOOL/INT64，输出必须是浮点。这反过来证明输入侧确实包含 INT64。
5. 因此漏列只在 aclnn_exp.h:43-44 的注释，头文件比资料少一项 INT64。

反向排除：

1. 不是「资料写错了、INT64 其实不支持」：资料 L111 的 当self为BOOL或INT64时，out需要是浮点类型 是与 L102 的 INT64 独立成文的第二条证据，两处若都写错，等于资料在同一张表里连续错两处；而头文件侧的 BOOL 是保留的，说明不是「整个整数类都被排除」。
2. 不是 Inplace 侧同样漏了、应当一并提：aclnnInplaceExpGetWorkspaceSize 的 selfRef 注释（aclnn_exp.h:69-70）为 FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128，不含 BOOL 与 INT64；资料 Inplace 侧的错误码表（L303/L308/L311）与参数表也未声明 INT64。两侧一致不含，属正确的不对称（Inplace 不能把整数原地写成浮点），本条只针对 out-of-place 的 self。
3. 不是换序或别名写法：头文件列表 7 项 vs 资料 8 项，缺的是元素而非顺序；头文件用 COMPLEX64/COMPLEX128 全称，与资料写法一致，不存在 INT64 被写成 INT 之类缩写导致脚本漏匹配的情况。
4. 不是脚本把 out 行当成 self 行读取：脚本以 @param [in] self 起块、遇到下一个 @param 或 */ 终止，out 注释是独立块；实测输出中对照的 round 用例（self 含 BFLOAT16 → exit=0）证明块切分正确。

影响：以头文件注释为契约来源的调用方（框架适配层、算子选型/白名单生成、自研 doc 流水线）会把 INT64 判为不支持，对 int64 张量先 Cast 成 fp32 再调 aclnnExp，多一次 device 内存往返；更糟的是按资料写的「int64 in → fp32 out」用法在头文件读者看来是非法的，出现「同一接口两种说法」，排查成本落在使用方。

原文片段（math/exp/op_api/aclnn_exp.h:43-45，逐字）：

 * @param [in] self: npu
 * device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BOOL，
 * 支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，数据维度不支持8维以上。

对照片段 1（资料 self 行，math/exp/docs/aclnnExp&aclnnInplaceExp.md:98-105，逐字）：

      <td>self</td>
      <td>输入</td>
      <td>输入Tensor。</td>
      <td>-</td>
      <td>FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BOOL、INT64、BFLOAT16</td>
      <td>ND</td>
      <td>不支持8维以上</td>

对照片段 2（资料 out 行「使用说明」列，...md:111，逐字）：

      <td><ul><li>数据类型需要是self可转换的数据类型。</li><li>当self为BOOL或INT64时，out需要是浮点类型。</li><li>其shape需要与self一致。</li></ul></td>

复现三件套：

• 类型：静态文本断言（头文件注释 dtype 列表）
• 退出码语义：0 = 符合预期（不成立）／1 = 缺陷成立并打印 [DEFECT]／2 = 无法判定
• 期望值：0；实测值：1

脚本全文：

#!/usr/bin/env python3
import argparse, os, re, sys

def blocks(lines, param):
    out, cur = [], None
    for ln in lines:
        if re.search(r"@param\s*\[in\]\s*%s\b" % re.escape(param), ln):
            cur = [ln]; out.append(cur); continue
        if cur is not None:
            if "@param" in ln or "*/" in ln: cur = None
            else: cur.append(ln)
    return out

def main():
    ap = argparse.ArgumentParser()
    ap.add_argument("--repo", required=True)
    ap.add_argument("--file", required=True)
    ap.add_argument("--fn", required=True)
    ap.add_argument("--param", required=True)
    ap.add_argument("--needle", required=True)
    ap.add_argument("--claim", choices=["missing", "extra"], required=True)
    a = ap.parse_args()
    path = os.path.join(a.repo, a.file)
    if not os.path.isfile(path):
        print("[SKIP] 文件不存在: %s" % path); return 2
    src = open(path, encoding="utf-8", errors="replace").read()
    lines = src.splitlines()
    if a.fn not in src:
        print("[SKIP] 未找到 %s" % a.fn); return 2
    start = next(i for i, l in enumerate(lines) if a.fn in l)
    blks = blocks(lines[max(0, start - 40):start + 2], a.param)
    if not blks:
        print("[SKIP] 未找到 @param [in] %s 注释块（措辞可能已变，人工确认）" % a.param); return 2
    text = "\n".join("\n".join(b) for b in blks)
    if "数据类型" not in text and "FLOAT16" not in text:
        print("[SKIP] 注释块里没有可识别的 dtype 列表（人工确认）"); return 2
    hit = a.needle in text
    print("文件: %s" % a.file)
    print("锚点: @param [in] %s 的 dtype 列表" % a.param)
    print("现状: %s %s" % ("含" if hit else "不含", a.needle))
    if a.claim == "missing":
        if hit:
            print("结论: 已包含，本条不成立"); return 0
        print("[DEFECT] 应含 %s 而缺失" % a.needle); return 1
    else:
        if not hit:
            print("结论: 确实不含，本条不成立"); return 0
        print("[DEFECT] 不应含 %s 却出现" % a.needle); return 1

if __name__ == "__main__":
    sys.exit(main())

实测输出：

$ python3 check_param_dtype.py --repo <repo> --file math/exp/op_api/aclnn_exp.h \
    --fn aclnnExpGetWorkspaceSize --param self --needle INT64 --claim missing
文件: math/exp/op_api/aclnn_exp.h
锚点: @param [in] self 的 dtype 列表
现状: 不含 INT64
[DEFECT] 应含 INT64 而缺失
exit=1

补证（Inplace 侧三方均不含 INT64，属正确的不对称，故本条只针对 out-of-place 的 self）。以下为仓内文本直取，非断言脚本：

$ grep -n "selfRef" math/exp/op_api/aclnn_exp.h | head -1
69: * @param [in] selfRef: npu

$ sed -n '70p' math/exp/op_api/aclnn_exp.h
 * device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128，支持

$ sed -n '254p' "math/exp/docs/aclnnExp&aclnnInplaceExp.md"
      <td>FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16</td>

即 Inplace 侧的 selfRef 注释（无 INT64）与资料 Inplace 参数表（无 INT64）口径一致，不存在漏列；本条不主张修改 selfRef。

存在的问题

修复建议：将 math/exp/op_api/aclnn_exp.h:44 整行改为（补 INT64、，与资料 self 行元素集合一致）：

 * device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BOOL、INT64，

证据与环境：

• 复现方式：静态断言脚本（无设备依赖，任何平台可复跑）
• 实测返回码：1（含 [DEFECT]）
• 设备型号／CANN 版本：本条为纯注释文本断言，不涉及运行时，未使用设备
• 说明：本条只主张「头文件 self 注释的 dtype 列表比同仓资料少 INT64，且资料另有 当self为BOOL或INT64时，out需要是浮点类型 的显式规则佐证 INT64 属支持面」，成立性由仓内文本决定，不依赖真机行为。

完整文件清单：

• math/exp/op_api/aclnn_exp.h（L43-44，待修改）
• math/exp/docs/aclnnExp&aclnnInplaceExp.md（L98-105 与 L111，参照，无需修改）