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Mdocs/zh/context/dir_structure.md+2-2
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3> 本章罗列的部分目录是可选的，请以实际交付件为准。尤其**单算子目录**，不同场景下交付件有差异，具体说明如下：3> 本章罗列的部分目录是可选的，请以实际交付件为准。尤其**单算子目录**，不同场景下交付件有差异，具体说明如下：
4>4>
5-> - 若缺少op_host目录，可能是调用了其他算子op_host实现，调用逻辑参见该算子op_api或op_graph目录下源码实现；也可能是Kernel暂无Ascend C实现，如有需要，欢迎开发者参考[贡献指南](../../CONTRIBUTING.md)补充贡献该算子。5+> - 若缺少op_host目录，可能是调用了其他算子op_host实现，调用逻辑参见该算子op_api或op_graph目录下源码实现；也可能是Kernel暂无Ascend C实现，如有需要，欢迎开发者参考[贡献指南](../../../CONTRIBUTING.md)补充贡献该算子。
6-> - 若缺少op_kernel目录，可能是调用了其他算子op_kernel实现，调用逻辑参见该算子op_api或op_graph目录下源码实现；也可能是Kernel暂无Ascend C实现，如有需要，欢迎开发者参考[贡献指南](../../CONTRIBUTING.md)补充贡献该算子。6+> - 若缺少op_kernel目录，可能是调用了其他算子op_kernel实现，调用逻辑参见该算子op_api或op_graph目录下源码实现；也可能是Kernel暂无Ascend C实现，如有需要，欢迎开发者参考[贡献指南](../../../CONTRIBUTING.md)补充贡献该算子。
7> - 若缺少op_api目录，说明该算子暂不支持aclnn调用。7> - 若缺少op_api目录，说明该算子暂不支持aclnn调用。
8> - 若缺少op_graph目录，说明该算子暂不支持图模式调用。8> - 若缺少op_graph目录，说明该算子暂不支持图模式调用。
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Mdocs/zh/invocation/op_invocation.md+2-2
@@ -101,7 +101,7 @@ int main()
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102### 编译与运行102### 编译与运行
103 103 
104->说明：对于项目内已实现的算子（非自定义算子），可通过根目录下[build.sh](../../build.sh)直接运行算子，操作请参考[本地验证](./quick_op_invocation.md#本地验证)。104+>说明：对于项目内已实现的算子（非自定义算子），可通过根目录下[build.sh](../../../build.sh)直接运行算子，操作请参考[本地验证](./quick_op_invocation.md#本地验证)。
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1061. 前提条件。1061. 前提条件。
107 请参考本项目[编译执行](./quick_op_invocation.md#编译执行)完成目标算子的编译部署。107 请参考本项目[编译执行](./quick_op_invocation.md#编译执行)完成目标算子的编译部署。
@@ -269,7 +269,7 @@ int main() {
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270### 编译与运行270### 编译与运行
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272->说明：对于项目内已实现的算子（非自定义算子），可通过根目录下[build.sh](../../build.sh)直接运行算子，操作请参考[本地验证](./quick_op_invocation.md#本地验证)。272+>说明：对于项目内已实现的算子（非自定义算子），可通过根目录下[build.sh](../../../build.sh)直接运行算子，操作请参考[本地验证](./quick_op_invocation.md#本地验证)。
273 273 
2741. 前提条件。2741. 前提条件。
275 请参考本项目[编译执行](./quick_op_invocation.md#编译执行)完成目标算子的编译部署。275 请参考本项目[编译执行](./quick_op_invocation.md#编译执行)完成目标算子的编译部署。
Mdocs/zh/op_api_list.md+12-15
@@ -17,8 +17,8 @@
17| [aclnnAcos&aclnnInplaceAcos](../../math/acos/docs/aclnnAcos&aclnnInplaceAcos.md) | 对输入矩阵的每个元素进行反余弦操作后输出。 | 默认确定性实现| 17| [aclnnAcos&aclnnInplaceAcos](../../math/acos/docs/aclnnAcos&aclnnInplaceAcos.md) | 对输入矩阵的每个元素进行反余弦操作后输出。 | 默认确定性实现|
18| [aclnnAcosh&aclnnInplaceAcosh](../../math/acosh/docs/aclnnAcosh&aclnnInplaceAcosh.md) | 对输入Tensor中的每个元素进行反双曲余弦操作后输出。 | 默认确定性实现| 18| [aclnnAcosh&aclnnInplaceAcosh](../../math/acosh/docs/aclnnAcosh&aclnnInplaceAcosh.md) | 对输入Tensor中的每个元素进行反双曲余弦操作后输出。 | 默认确定性实现|
19| [aclnnAdd&aclnnInplaceAdd](../../math/add/docs/aclnnAdd&aclnnInplaceAdd.md) | 完成加法计算。 | 默认确定性实现| 19| [aclnnAdd&aclnnInplaceAdd](../../math/add/docs/aclnnAdd&aclnnInplaceAdd.md) | 完成加法计算。 | 默认确定性实现|
20-| [aclnnAddcdiv&aclnnInplaceAddcdiv](../../math/addcdiv/docs/aclnnAdd&aclnnAddcdiv&aclnnInplaceAddcdiv.md) | 完成加法计算。 | 默认确定性实现| 20+| [aclnnAddcdiv&aclnnInplaceAddcdiv](../../math/addcdiv/docs/aclnnAddcdiv&aclnnInplaceAddcdiv.md) | 完成加法计算。 | 默认确定性实现|
21-| [aclnnAddcmul&aclnnInplaceAddcmul](../../math/addcmul/docs/aclnnAdd&aclnnAddcdiv&aclnnAddcmul&aclnnInplaceAddcmul.md) | 执行 tensor1 与 tensor2 的逐元素乘法，将结果乘以标量值value并与输入self/selfRef做逐元素加法。 | 默认确定性实现| 21+| [aclnnAddcmul&aclnnInplaceAddcmul](../../math/addcmul/docs/aclnnAddcmul&aclnnInplaceAddcmul.md) | 执行 tensor1 与 tensor2 的逐元素乘法，将结果乘以标量值value并与输入self/selfRef做逐元素加法。 | 默认确定性实现|
22| [aclnnAddLora](../../math/add_lora/docs/aclnnAddLora.md) | 为神经网络添加LoRA（Low-Rank Adaptation）层功能，通过低秩分解减少参数数量。 | 默认确定性实现|22| [aclnnAddLora](../../math/add_lora/docs/aclnnAddLora.md) | 为神经网络添加LoRA（Low-Rank Adaptation）层功能，通过低秩分解减少参数数量。 | 默认确定性实现|
23| [aclnnAddr&aclnnInplaceAddr](../../math/addr/docs/aclnnAddr&aclnnInplaceAddr.md) | 求一维向量vec1和vec2的外积得到一个二维矩阵，并将外积结果矩阵乘一个系数后和自身乘系数相加后输出。 | 默认确定性实现| 23| [aclnnAddr&aclnnInplaceAddr](../../math/addr/docs/aclnnAddr&aclnnInplaceAddr.md) | 求一维向量vec1和vec2的外积得到一个二维矩阵，并将外积结果矩阵乘一个系数后和自身乘系数相加后输出。 | 默认确定性实现|
24| [aclnnAll](../../math/reduce_all/docs/aclnnAll.md) | 对于给定维度dim中的每一维，如果输入Tensor中该维度对应的所有元素计算为True，则返回True，否则返回False。 | 默认确定性实现| 24| [aclnnAll](../../math/reduce_all/docs/aclnnAll.md) | 对于给定维度dim中的每一维，如果输入Tensor中该维度对应的所有元素计算为True，则返回True，否则返回False。 | 默认确定性实现|
@@ -37,7 +37,7 @@
37| [aclnnAtan2&aclnnInplaceAtan2](../../math/atan2/docs/aclnnAtan2&aclnnInplaceAtan2.md) | 对输入张量self和other进行逐元素的反正切运算。 | 默认确定性实现| 37| [aclnnAtan2&aclnnInplaceAtan2](../../math/atan2/docs/aclnnAtan2&aclnnInplaceAtan2.md) | 对输入张量self和other进行逐元素的反正切运算。 | 默认确定性实现|
38| [aclnnAtanh&aclnnInplaceAtanh](../../math/atanh/docs/aclnnAtanh&aclnnInplaceAtanh.md) | 对输入Tensor中的每个元素进行反双曲正切操作后输出。 | 默认确定性实现| 38| [aclnnAtanh&aclnnInplaceAtanh](../../math/atanh/docs/aclnnAtanh&aclnnInplaceAtanh.md) | 对输入Tensor中的每个元素进行反双曲正切操作后输出。 | 默认确定性实现|
39| [aclnnBatchNormStats](../../math/reduce_std_with_mean/docs/aclnnBatchNormStats.md) | 计算单卡输入数据的均值和标准差的倒数。 | 默认确定性实现| 39| [aclnnBatchNormStats](../../math/reduce_std_with_mean/docs/aclnnBatchNormStats.md) | 计算单卡输入数据的均值和标准差的倒数。 | 默认确定性实现|
40-| [aclnnBincount](../../math/bincount/docs/aclnnAtanh&aclnnBincount.md) | 计算非负整数数组中每个数的频率。 | 默认确定性实现| 40+| [aclnnBincount](../../math/bincount/docs/aclnnBincount.md) | 计算非负整数数组中每个数的频率。 | 默认确定性实现|
41| [aclnnBitwiseNot](../../math/bitwise_not/docs/aclnnBitwiseNot.md) | 输入为BOOL型tensor时，进行逻辑非运算；输入为INT型时进行按位非运算。 | 默认确定性实现| 41| [aclnnBitwiseNot](../../math/bitwise_not/docs/aclnnBitwiseNot.md) | 输入为BOOL型tensor时，进行逻辑非运算；输入为INT型时进行按位非运算。 | 默认确定性实现|
42| [aclnnBitwiseAndScalar](../../math/bitwise_and/docs/aclnnBitwiseAndScalar.md) | 计算输入tensor中每个元素和输入标量的按位与结果。 | 默认确定性实现| 42| [aclnnBitwiseAndScalar](../../math/bitwise_and/docs/aclnnBitwiseAndScalar.md) | 计算输入tensor中每个元素和输入标量的按位与结果。 | 默认确定性实现|
43| [aclnnBitwiseAndTensor](../../math/bitwise_and/docs/aclnnBitwiseAndTensor.md) | 输入为BOOL型tensor时，进行逻辑与运算；输入为INT型时，进行位与运算。 | 默认确定性实现| 43| [aclnnBitwiseAndTensor](../../math/bitwise_and/docs/aclnnBitwiseAndTensor.md) | 输入为BOOL型tensor时，进行逻辑与运算；输入为INT型时，进行位与运算。 | 默认确定性实现|
@@ -47,7 +47,7 @@
47| [aclnnBitwiseXorTensor&aclnnInplaceBitwiseXorTensor](../../math/bitwise_xor/docs/aclnnBitwiseXorTensor&aclnnInplaceBitwiseXorTensor.md) | 计算输入张量self中每个元素与输入张量other中对应位置元素的按位异或，输入self和other必须是整数或布尔类型，对于布尔类型，计算逻辑异或。 | 默认确定性实现| 47| [aclnnBitwiseXorTensor&aclnnInplaceBitwiseXorTensor](../../math/bitwise_xor/docs/aclnnBitwiseXorTensor&aclnnInplaceBitwiseXorTensor.md) | 计算输入张量self中每个元素与输入张量other中对应位置元素的按位异或，输入self和other必须是整数或布尔类型，对于布尔类型，计算逻辑异或。 | 默认确定性实现|
48| [aclnnCast](../../math/cast/docs/aclnnCast.md) | 实现张量数据类型转换。 | 默认确定性实现| 48| [aclnnCast](../../math/cast/docs/aclnnCast.md) | 实现张量数据类型转换。 | 默认确定性实现|
49| [aclnnCat](../../conversion/concat_d/docs/aclnnCat.md) | 将tensors中所有tensor按照维度dim进行级联。 | 默认确定性实现|49| [aclnnCat](../../conversion/concat_d/docs/aclnnCat.md) | 将tensors中所有tensor按照维度dim进行级联。 | 默认确定性实现|
50-| [aclnnCdistBackward](../../math/concat_d/docs/aclnnCdistBackward.md) | 完成aclnnCdist的反向 | 默认确定性实现| | 50+| [aclnnCdistBackward](../../math/cdist_grad/docs/aclnnCdistBackward.md) | 完成aclnnCdist的反向 | 默认确定性实现| |
51| [aclnnCeil&aclnnInplaceCeil](../../math/ceil/docs/aclnnCeil&aclnnInplaceCeil.md) | 返回输入tensor中每个元素向上取整的结果。 | 默认确定性实现|51| [aclnnCeil&aclnnInplaceCeil](../../math/ceil/docs/aclnnCeil&aclnnInplaceCeil.md) | 返回输入tensor中每个元素向上取整的结果。 | 默认确定性实现|
52| [aclnnChannelShuffle](../../conversion/transpose/docs/aclnnChannelShuffle.md) | 将(*, C, H, W)张量的channels分成g个组，然后将每个通道组中的通道进行随机重排，最后将所有通道合并输出，同时保持最终输出张量的shape和输入张量保持一致。 | 默认确定性实现| 52| [aclnnChannelShuffle](../../conversion/transpose/docs/aclnnChannelShuffle.md) | 将(*, C, H, W)张量的channels分成g个组，然后将每个通道组中的通道进行随机重排，最后将所有通道合并输出，同时保持最终输出张量的shape和输入张量保持一致。 | 默认确定性实现|
53| [aclnnCircularPad2d](../../conversion/circular_pad/docs/aclnnCircularPad2d.md) | 使用输入循环填充输入tensor的最后两维。 | 默认确定性实现|53| [aclnnCircularPad2d](../../conversion/circular_pad/docs/aclnnCircularPad2d.md) | 使用输入循环填充输入tensor的最后两维。 | 默认确定性实现|
@@ -63,7 +63,6 @@
63| [aclnnComplex](../../math/complex/docs/aclnnComplex.md) | 输入两个Shape和Dtype一致的Tensor：real和imag。 | 默认确定性实现|63| [aclnnComplex](../../math/complex/docs/aclnnComplex.md) | 输入两个Shape和Dtype一致的Tensor：real和imag。 | 默认确定性实现|
64| [aclnnConfusionTranspose](../../conversion/confusion_transpose_d/docs/aclnnConfusionTranspose.md) | 融合reshape和transpose运算。 | 默认确定性实现|64| [aclnnConfusionTranspose](../../conversion/confusion_transpose_d/docs/aclnnConfusionTranspose.md) | 融合reshape和transpose运算。 | 默认确定性实现|
65| [aclnnConstantPadNd](../../conversion/pad_v3/docs/aclnnConstantPadNd.md) | 对输入的张量self，以pad参数为基准进行数据填充，填充值为value。 | 默认确定性实现| 65| [aclnnConstantPadNd](../../conversion/pad_v3/docs/aclnnConstantPadNd.md) | 对输入的张量self，以pad参数为基准进行数据填充，填充值为value。 | 默认确定性实现|
66-| [aclnnContiguous](../../conversion/contiguous/docs/aclnnContiguous.md) | 见算子文档。 | 默认确定性实现|
67| [aclnnCos&aclnnInplaceCos](../../math/cos/docs/aclnnCos&aclnnInplaceCos.md) | 对输入矩阵的每个元素进行余弦操作后输出。 | 默认确定性实现|66| [aclnnCos&aclnnInplaceCos](../../math/cos/docs/aclnnCos&aclnnInplaceCos.md) | 对输入矩阵的每个元素进行余弦操作后输出。 | 默认确定性实现|
68| [aclnnCosh&aclnnInplaceCosh](../../math/cosh/docs/aclnnCosh&aclnnInplaceCosh.md) | 双曲函数，根据公式返回一个新的tensor。结果的形状与输入tensor相同。 | 默认确定性实现| 67| [aclnnCosh&aclnnInplaceCosh](../../math/cosh/docs/aclnnCosh&aclnnInplaceCosh.md) | 双曲函数，根据公式返回一个新的tensor。结果的形状与输入tensor相同。 | 默认确定性实现|
69| [aclnnCummax](../../math/cummax/docs/aclnnCummax.md) | 计算self中的累积最大值，并返回最大值以及对应的索引。 | 默认确定性实现| 68| [aclnnCummax](../../math/cummax/docs/aclnnCummax.md) | 计算self中的累积最大值，并返回最大值以及对应的索引。 | 默认确定性实现|
@@ -74,7 +73,7 @@
74| [aclnnDiagFlat](../../conversion/diag_flat/docs/aclnnDiagFlat.md) | 生成对角线张量。如果输入self为一维张量，则返回二维张量，self里元素为对角线值；如果输入self是二维及以上张量，则先进行扁平化（化简为一维张量），再转化为第一种场景处理。 | 默认确定性实现| 73| [aclnnDiagFlat](../../conversion/diag_flat/docs/aclnnDiagFlat.md) | 生成对角线张量。如果输入self为一维张量，则返回二维张量，self里元素为对角线值；如果输入self是二维及以上张量，则先进行扁平化（化简为一维张量），再转化为第一种场景处理。 | 默认确定性实现|
75| [aclnnDiv&aclnnInplaceDiv](../../math/div/docs/aclnnDiv&aclnnInplaceDiv.md) | 完成除法计算。 | 默认确定性实现| 74| [aclnnDiv&aclnnInplaceDiv](../../math/div/docs/aclnnDiv&aclnnInplaceDiv.md) | 完成除法计算。 | 默认确定性实现|
76| [aclnnDot](../../math/dot/docs/aclnnDot.md) | 计算两个一维张量的点积结果。 | 默认确定性实现| 75| [aclnnDot](../../math/dot/docs/aclnnDot.md) | 计算两个一维张量的点积结果。 | 默认确定性实现|
77-| [aclnnDropoutDoMask](../../random/dropout_do_mask/docs/aclnnDropoutDoMask.md) | 按照概率prob随机将输入中的元素置零，并将输出按照1/(1-prob)的比例放大。 | 默认确定性实现|76+| [aclnnDropoutDoMask](../../random/drop_out_do_mask/docs/aclnnDropoutDoMask.md) | 按照概率prob随机将输入中的元素置零，并将输出按照1/(1-prob)的比例放大。 | 默认确定性实现|
78| [aclnnDropoutV3](../../random/drop_out_v3/docs/aclnnDropoutV3.md) | 按照概率p随机将输入中的元素置零，并将输出按照1/(1-p)的比例缩放。 | 默认确定性实现|77| [aclnnDropoutV3](../../random/drop_out_v3/docs/aclnnDropoutV3.md) | 按照概率p随机将输入中的元素置零，并将输出按照1/(1-p)的比例缩放。 | 默认确定性实现|
79| [aclnnEqScalar&aclnnInplaceEqScalar](../../math/equal/docs/aclnnEqScalar&aclnnInplaceEqScalar.md) | 计算self中的元素的值与other的值是否相等，将self每个元素与other的值的比较结果写入out中。 | 默认确定性实现| 78| [aclnnEqScalar&aclnnInplaceEqScalar](../../math/equal/docs/aclnnEqScalar&aclnnInplaceEqScalar.md) | 计算self中的元素的值与other的值是否相等，将self每个元素与other的值的比较结果写入out中。 | 默认确定性实现|
80| [aclnnEqTensor&aclnnInplaceEqTensor](../../math/equal/docs/aclnnEqTensor&aclnnInplaceEqTensor.md) | 计算两个Tensor中的元素是否相等，返回一个Tensor，self=other的为True(1.)，否则为False(0.)。 | 默认确定性实现| 79| [aclnnEqTensor&aclnnInplaceEqTensor](../../math/equal/docs/aclnnEqTensor&aclnnInplaceEqTensor.md) | 计算两个Tensor中的元素是否相等，返回一个Tensor，self=other的为True(1.)，否则为False(0.)。 | 默认确定性实现|
@@ -181,7 +180,7 @@
181| [aclnnReciprocal&aclnnInplaceReciprocal](../../math/reciprocal/docs/aclnnReciprocal&aclnnInplaceReciprocal.md) | 返回一个具有每个输入元素倒数的新张量。 | 默认确定性实现|180| [aclnnReciprocal&aclnnInplaceReciprocal](../../math/reciprocal/docs/aclnnReciprocal&aclnnInplaceReciprocal.md) | 返回一个具有每个输入元素倒数的新张量。 | 默认确定性实现|
182| [aclnnReduceLogSum](../../math/reduce_log_sum/docs/aclnnReduceLogSum.md) | 返回给定维度中输入张量每行的和再取对数。 | 默认确定性实现|181| [aclnnReduceLogSum](../../math/reduce_log_sum/docs/aclnnReduceLogSum.md) | 返回给定维度中输入张量每行的和再取对数。 | 默认确定性实现|
183| [aclnnReduceNansum](../../math/reduce_nansum/docs/aclnnReduceNansum.md) | 将tensor中NaN处理为0后，返回输入tensor给定维度上的和。 | 默认确定性实现|182| [aclnnReduceNansum](../../math/reduce_nansum/docs/aclnnReduceNansum.md) | 将tensor中NaN处理为0后，返回输入tensor给定维度上的和。 | 默认确定性实现|
184-| [aclnnReduceSum](../../math/reduce_sum_op/docs/aclnnReduceSum.md) | 返回给定维度中输入张量每行的和。 | 默认确定性实现|183+| [aclnnReduceSum](../../math/reduce_sum/docs/aclnnReduceSum.md) | 返回给定维度中输入张量每行的和。 | 默认确定性实现|
185| [aclnnReflectionPad1d](../../conversion/mirror_pad/docs/aclnnReflectionPad1d.md) | 使用输入边界的反射填充输入tensor。 | 默认确定性实现|184| [aclnnReflectionPad1d](../../conversion/mirror_pad/docs/aclnnReflectionPad1d.md) | 使用输入边界的反射填充输入tensor。 | 默认确定性实现|
186| [aclnnReflectionPad2d](../../conversion/mirror_pad/docs/aclnnReflectionPad2d.md) | 使用输入边界的反射填充输入tensor。 | 默认确定性实现|185| [aclnnReflectionPad2d](../../conversion/mirror_pad/docs/aclnnReflectionPad2d.md) | 使用输入边界的反射填充输入tensor。 | 默认确定性实现|
187| [aclnnReflectionPad3d](../../conversion/mirror_pad/docs/aclnnReflectionPad3d.md) | 3D反射填充。 | 默认确定性实现|186| [aclnnReflectionPad3d](../../conversion/mirror_pad/docs/aclnnReflectionPad3d.md) | 3D反射填充。 | 默认确定性实现|
@@ -192,9 +191,9 @@
192| [aclnnReplicationPad1d](../../conversion/pad_v3/docs/aclnnReplicationPad1d.md) | 使用输入边界填充输入tensor的最后一维。 | 默认确定性实现|191| [aclnnReplicationPad1d](../../conversion/pad_v3/docs/aclnnReplicationPad1d.md) | 使用输入边界填充输入tensor的最后一维。 | 默认确定性实现|
193| [aclnnReplicationPad2d](../../conversion/pad_v3/docs/aclnnReplicationPad2d.md) | 使用输入边界填充输入tensor的最后两维。 | 默认确定性实现|192| [aclnnReplicationPad2d](../../conversion/pad_v3/docs/aclnnReplicationPad2d.md) | 使用输入边界填充输入tensor的最后两维。 | 默认确定性实现|
194| [aclnnReplicationPad3d](../../conversion/pad_v3/docs/aclnnReplicationPad3d.md) | 使用输入边界填充输入tensor的最后三维。 | 默认确定性实现|193| [aclnnReplicationPad3d](../../conversion/pad_v3/docs/aclnnReplicationPad3d.md) | 使用输入边界填充输入tensor的最后三维。 | 默认确定性实现|
195-| [aclnnReflectionPad1d](./docs/aclnnReflectionPad1d.md) | 调用REFLECT情况下的mirror_pad算子，填充输入tensor的最后一维。 | 默认确定性实现|194+| [aclnnReflectionPad1d](../../conversion/mirror_pad/docs/aclnnReflectionPad1d.md) | 调用REFLECT情况下的mirror_pad算子，填充输入tensor的最后一维。 | 默认确定性实现|
196-| [aclnnReflectionPad2d](./docs/aclnnReflectionPad2d.md) | 调用REFLECT情况下的mirror_pad算子，填充输入tensor的最后两维。 | 默认确定性实现|195+| [aclnnReflectionPad2d](../../conversion/mirror_pad/docs/aclnnReflectionPad2d.md) | 调用REFLECT情况下的mirror_pad算子，填充输入tensor的最后两维。 | 默认确定性实现|
197-| [aclnnReflectionPad3d](./docs/aclnnReflectionPad3d.md) | 调用REFLECT情况下的mirror_pad算子，填充输入tensor的最后三维。 | 默认确定性实现|196+| [aclnnReflectionPad3d](../../conversion/mirror_pad/docs/aclnnReflectionPad3d.md) | 调用REFLECT情况下的mirror_pad算子，填充输入tensor的最后三维。 | 默认确定性实现|
198| [aclnnReplicationPad1dBackward](../../conversion/pad_v3_grad_replicate/docs/aclnnReplicationPad1dBackward.md) | replication_pad1d的反向传播。 | 默认确定性实现|197| [aclnnReplicationPad1dBackward](../../conversion/pad_v3_grad_replicate/docs/aclnnReplicationPad1dBackward.md) | replication_pad1d的反向传播。 | 默认确定性实现|
199| [aclnnReplicationPad2dBackward](../../conversion/pad_v3_grad_replicate/docs/aclnnReplicationPad2dBackward.md) | replication_pad2d的反向传播, 前向计算参考aclnnReplicationPad2d。 | 默认确定性实现|198| [aclnnReplicationPad2dBackward](../../conversion/pad_v3_grad_replicate/docs/aclnnReplicationPad2dBackward.md) | replication_pad2d的反向传播, 前向计算参考aclnnReplicationPad2d。 | 默认确定性实现|
200| [aclnnReplicationPad3dBackward](../../conversion/pad_v3_grad_replication/docs/aclnnReplicationPad3dBackward.md) | 计算aclnnReplicationPad3d的反向传播。 | 默认确定性实现|199| [aclnnReplicationPad3dBackward](../../conversion/pad_v3_grad_replication/docs/aclnnReplicationPad3dBackward.md) | 计算aclnnReplicationPad3d的反向传播。 | 默认确定性实现|
@@ -202,7 +201,6 @@
202| [aclnnReflectionPad2dBackward](../../conversion/pad_v4_grad/docs/aclnnReflectionPad2dBackward.md) | reflection_pad2d的反向传播，前向计算参考aclnnReflectionPad2d。 | 默认确定性实现|201| [aclnnReflectionPad2dBackward](../../conversion/pad_v4_grad/docs/aclnnReflectionPad2dBackward.md) | reflection_pad2d的反向传播，前向计算参考aclnnReflectionPad2d。 | 默认确定性实现|
203| [aclnnReflectionPad3dBackward](../../conversion/reflection_pad3d_grad/docs/aclnnReflectionPad3dBackward.md) | 计算aclnnReflectionPad3d api的反向传播。 | 默认确定性实现|202| [aclnnReflectionPad3dBackward](../../conversion/reflection_pad3d_grad/docs/aclnnReflectionPad3dBackward.md) | 计算aclnnReflectionPad3d api的反向传播。 | 默认确定性实现|
204| [aclnnRightShift](../../math/right_shift/docs/aclnnRightShift.md) | 对于输入张量input中每个元素，根据输入张量shiftBits对应位置的参数，按位进行右移。 | 默认确定性实现|203| [aclnnRightShift](../../math/right_shift/docs/aclnnRightShift.md) | 对于输入张量input中每个元素，根据输入张量shiftBits对应位置的参数，按位进行右移。 | 默认确定性实现|
205-| [aclnnRingAttentionUpdate](../../math/ring_attention_update/docs/aclnnRingAttentionUpdate.md) | RingAttentionUpdate算子功能是将两次FlashAttention的输出根据其不同的softmax的max和sum更新。 | 默认确定性实现|
206| [aclnnRoll](../../conversion/roll/docs/aclnnRoll.md) | 沿给定尺寸和维度移动Tensor中的数据。 | 默认确定性实现|204| [aclnnRoll](../../conversion/roll/docs/aclnnRoll.md) | 沿给定尺寸和维度移动Tensor中的数据。 | 默认确定性实现|
207| [aclnnRound&aclnnInplaceRound](../../math/round/docs/aclnnRound&aclnnInplaceRound.md) | 将输入的值舍入到最接近的整数，若该值与两个整数距离一样则向偶数取整。 | 默认确定性实现|205| [aclnnRound&aclnnInplaceRound](../../math/round/docs/aclnnRound&aclnnInplaceRound.md) | 将输入的值舍入到最接近的整数，若该值与两个整数距离一样则向偶数取整。 | 默认确定性实现|
208| [aclnnRoundDecimals&aclnnInplaceRoundDecimals](../../math/round/docs/aclnnRoundDecimals&aclnnInplaceRoundDecimals.md) | 将输入Tensor的元素四舍五入到指定的位数。 | 默认确定性实现|206| [aclnnRoundDecimals&aclnnInplaceRoundDecimals](../../math/round/docs/aclnnRoundDecimals&aclnnInplaceRoundDecimals.md) | 将输入Tensor的元素四舍五入到指定的位数。 | 默认确定性实现|
@@ -218,7 +216,7 @@
218| [aclnnSinc&aclnnInplaceSinc](../../math/sin/docs/aclnnSinc&aclnnInplaceSinc.md) | 对输入Tensor完成sinc运算。 | 默认确定性实现|216| [aclnnSinc&aclnnInplaceSinc](../../math/sin/docs/aclnnSinc&aclnnInplaceSinc.md) | 对输入Tensor完成sinc运算。 | 默认确定性实现|
219| [aclnnSinh&aclnnInplaceSinh](../../math/sinh/docs/aclnnSinh&aclnnInplaceSinh.md) | 对输入Tensor完成sinh运算。 | 默认确定性实现|217| [aclnnSinh&aclnnInplaceSinh](../../math/sinh/docs/aclnnSinh&aclnnInplaceSinh.md) | 对输入Tensor完成sinh运算。 | 默认确定性实现|
220| [aclnnSinkhorn](../../math/sinkhorn/docs/aclnnSinkhorn.md) | 计算Sinkhorn距离，可以用于MoE模型中的专家路由。 | 默认确定性实现|218| [aclnnSinkhorn](../../math/sinkhorn/docs/aclnnSinkhorn.md) | 计算Sinkhorn距离，可以用于MoE模型中的专家路由。 | 默认确定性实现|
221-| [aclnnSlice](../../conversion/strided_slice_v3/docs/aclnnSlice.md) | 在指定维度dim上，根据给定的范围[start,end]和步长step，从输入张量self中提取子张量out。 | 默认确定性实现|219+| [aclnnSlice](../../conversion/slice/docs/aclnnSlice.md) | 在指定维度dim上，根据给定的范围[start,end]和步长step，从输入张量self中提取子张量out。 | 默认确定性实现|
222| [aclnnSliceV2](../../conversion/strided_slice_v3/docs/aclnnSliceV2.md) | 根据给定的维度axes、范围[starts,ends]和步长steps，从输入张量self中提取张量out。 | 默认确定性实现|220| [aclnnSliceV2](../../conversion/strided_slice_v3/docs/aclnnSliceV2.md) | 根据给定的维度axes、范围[starts,ends]和步长steps，从输入张量self中提取张量out。 | 默认确定性实现|
223| [aclnnSort](../../math/sort/docs/aclnnSort.md) | 将输入tensor中的元素根据指定维度进行升序/降序， 并且返回对应的index值。 | 默认确定性实现|221| [aclnnSort](../../math/sort/docs/aclnnSort.md) | 将输入tensor中的元素根据指定维度进行升序/降序， 并且返回对应的index值。 | 默认确定性实现|
224| [aclnnSplitTensor](../../conversion/split_v/docs/aclnnSplitTensor.md) | 将输入self沿dim轴按照splitSections大小均匀切分。 | 默认确定性实现|222| [aclnnSplitTensor](../../conversion/split_v/docs/aclnnSplitTensor.md) | 将输入self沿dim轴按照splitSections大小均匀切分。 | 默认确定性实现|
@@ -226,7 +224,6 @@
226| [aclnnSqrt&aclnnInplaceSqrt](../../math/sqrt/docs/aclnnSqrt&aclnnInplaceSqrt.md) | 完成非负数平方根计算，负数情况返回nan。 | 默认确定性实现|224| [aclnnSqrt&aclnnInplaceSqrt](../../math/sqrt/docs/aclnnSqrt&aclnnInplaceSqrt.md) | 完成非负数平方根计算，负数情况返回nan。 | 默认确定性实现|
227| [aclnnSquare](../../math/square/docs/aclnnSquare.md) | 为输入张量的每一个元素计算平方值。 | 默认确定性实现|225| [aclnnSquare](../../math/square/docs/aclnnSquare.md) | 为输入张量的每一个元素计算平方值。 | 默认确定性实现|
228| [aclnnStack](../../conversion/pack/docs/aclnnStack.md) | 沿着新维度连接张量序列。 | 默认确定性实现||226| [aclnnStack](../../conversion/pack/docs/aclnnStack.md) | 沿着新维度连接张量序列。 | 默认确定性实现||
229-| [aclnnStackBallQuery](../../conversion/stack_ball_query/docs/aclnnStackBallQuery.md) | 见算子文档。 | 默认确定性实现|
230| [aclnnStd](../../math/reduce_std_v2/docs/aclnnStd.md) | 计算指定维度(dim)的标准差，这个dim可以是单个维度，维度列表或者None。 | 默认确定性实现|227| [aclnnStd](../../math/reduce_std_v2/docs/aclnnStd.md) | 计算指定维度(dim)的标准差，这个dim可以是单个维度，维度列表或者None。 | 默认确定性实现|
231| [aclnnStdMeanCorrection](../../math/reduce_std_with_mean/docs/aclnnStdMeanCorrection.md) | 计算样本标准差和均值。 | 默认确定性实现|228| [aclnnStdMeanCorrection](../../math/reduce_std_with_mean/docs/aclnnStdMeanCorrection.md) | 计算样本标准差和均值。 | 默认确定性实现|
232| [aclnnStridedSliceAssignV2](../../conversion/strided_slice_assign_v2/docs/aclnnStridedSliceAssignV2.md) | StridedSliceAssign是一种张量切片赋值操作，它可以将张量inputValue的内容，赋值给目标张量varRef中的指定位置。 | 默认确定性实现|229| [aclnnStridedSliceAssignV2](../../conversion/strided_slice_assign_v2/docs/aclnnStridedSliceAssignV2.md) | StridedSliceAssign是一种张量切片赋值操作，它可以将张量inputValue的内容，赋值给目标张量varRef中的指定位置。 | 默认确定性实现|
@@ -239,8 +236,8 @@
239| [aclnnTransformBiasRescaleQkv](../../math/transform_bias_rescale_qkv/docs/aclnnTransformBiasRescaleQkv.md) | TransformBiasRescaleQkv 算子是一个用于处理多头注意力机制中查询（Query）、键（Key）、值（Value）向量的接口。 | 默认确定性实现|236| [aclnnTransformBiasRescaleQkv](../../math/transform_bias_rescale_qkv/docs/aclnnTransformBiasRescaleQkv.md) | TransformBiasRescaleQkv 算子是一个用于处理多头注意力机制中查询（Query）、键（Key）、值（Value）向量的接口。 | 默认确定性实现|
240| [aclnnTransMatmulWeight](../../conversion/trans_data/docs/aclnnTransMatmulWeight.md) | 需要和aclnnCalculateMatmulWeightSize、aclnnCalculateMatmulWeightSizeV2接口配套使用，用于创建一个对于Matmul算子计算性能亲和的weight Tensor。 | 默认确定性实现|237| [aclnnTransMatmulWeight](../../conversion/trans_data/docs/aclnnTransMatmulWeight.md) | 需要和aclnnCalculateMatmulWeightSize、aclnnCalculateMatmulWeightSizeV2接口配套使用，用于创建一个对于Matmul算子计算性能亲和的weight Tensor。 | 默认确定性实现|
241| [aclnnTriangularSolve](../../math/triangular_solve/docs/aclnnTriangularSolve.md) | 求解一个具有方形上或下三角形可逆矩阵A和多个右侧b的方程组。 | 默认确定性实现|238| [aclnnTriangularSolve](../../math/triangular_solve/docs/aclnnTriangularSolve.md) | 求解一个具有方形上或下三角形可逆矩阵A和多个右侧b的方程组。 | 默认确定性实现|
242-| [aclnnTril&aclnnInplaceTril](../../math/tril/docs/aclnnTril&aclnnInplaceTril.md) | 将输入的self张量的最后二维（按shape从左向右数）沿对角线的右上部分置零。 | 默认确定性实现|239+| [aclnnTril&aclnnInplaceTril](../../conversion/tril/docs/aclnnTril&aclnnInplaceTril.md) | 将输入的self张量的最后二维（按shape从左向右数）沿对角线的右上部分置零。 | 默认确定性实现|
243-| [aclnnTriu&aclnnInplaceTriu](../../math/triu/docs/aclnnTriu&aclnnInplaceTriu.md) | 将输入的self张量的最后二维（按shape从左向右数）沿对角线的左下部分置零。 | 默认确定性实现|240+| [aclnnTriu&aclnnInplaceTriu](../../conversion/triu/docs/aclnnTriu&aclnnInplaceTriu.md) | 将输入的self张量的最后二维（按shape从左向右数）沿对角线的左下部分置零。 | 默认确定性实现|
244| [aclnnTrunc&aclnnInplaceTrunc](../../math/trunc/docs/aclnnTrunc&aclnnInplaceTrunc.md) | 对输入Tensor完成trunc运算（将数字的小数部分截去，返回整数部分）。 | 默认确定性实现|241| [aclnnTrunc&aclnnInplaceTrunc](../../math/trunc/docs/aclnnTrunc&aclnnInplaceTrunc.md) | 对输入Tensor完成trunc运算（将数字的小数部分截去，返回整数部分）。 | 默认确定性实现|
245| [aclnnUnfoldGrad](../../conversion/unfold_grad/docs/aclnnUnfoldGrad.md) | 实现Unfold算子的反向功能，计算相应的梯度。 | 默认确定性实现|242| [aclnnUnfoldGrad](../../conversion/unfold_grad/docs/aclnnUnfoldGrad.md) | 实现Unfold算子的反向功能，计算相应的梯度。 | 默认确定性实现|
246| [aclnnVar](../../math/reduce_var/docs/aclnnVar.md) | 返回输入Tensor指定维度的值求得的方差。 | 默认确定性实现|243| [aclnnVar](../../math/reduce_var/docs/aclnnVar.md) | 返回输入Tensor指定维度的值求得的方差。 | 默认确定性实现|
Mexperimental/math/acos/README.md+2-2
@@ -53,11 +53,11 @@
53 53 
54## 约束说明54## 约束说明
55 55 
56-- 输入类型为INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL时，转化为FLOAT32进行运算，输出FLOAT32类型。支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，非连续的Tensor维度不大于8，且输入与输出的shape需要一致。56+- 输入类型为INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL时，转化为FLOAT32进行运算，输出FLOAT32类型。支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，非连续的Tensor维度不大于8，且输入与输出的shape需要一致。
57 57 
58## 调用说明58## 调用说明
59 59 
60| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |60| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |
61|---------|----------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------|61|---------|----------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------|
62| aclnn调用 | [test_aclnn_acos](./examples/test_aclnn_acos.cpp) | 通过[aclnnAcos](./docs/aclnnAcos&aclnnInplaceAcos.md)接口方式调用Acos算子。 |62| aclnn调用 | [test_aclnn_acos](./examples/test_aclnn_acos.cpp) | 通过[aclnnAcos](./docs/aclnnAcos&aclnnInplaceAcos.md)接口方式调用Acos算子。 |
63-| 图模式调用 | [test_geir_acos](./examples/test_geir_acos.cpp) | 通过[算子IR](./op_graph/acos_proto.h)构图方式调用Acos算子。 |63+| 图模式调用 | [test_geir_acos](../../../math/acos/examples/test_geir_acos.cpp) | 通过[算子IR](./op_graph/acos_proto.h)构图方式调用Acos算子。 |
Mexperimental/math/acos/docs/aclnnAcos&aclnnInplaceAcos.md+9-9
@@ -21,7 +21,7 @@
21- aclnnAcos和aclnnInplaceAcos实现相同的功能，使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。21- aclnnAcos和aclnnInplaceAcos实现相同的功能，使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。
22 - aclnnAcos：需新建一个输出张量对象存储计算结果。22 - aclnnAcos：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
23 - aclnnInplaceAcos：无需新建输出张量对象，直接在输入张量的内存中存储计算结果。23 - aclnnInplaceAcos：无需新建输出张量对象，直接在输入张量的内存中存储计算结果。
24-- 每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnAcosGetWorkspaceSize”或者“aclnnInplaceAcosGetWorkspaceSize”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“aclnnAcos”或者"aclnnInplaceAcos"接口执行计算。24+- 每个算子分为[两段式接口](../../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnAcosGetWorkspaceSize”或者“aclnnInplaceAcosGetWorkspaceSize”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“aclnnAcos”或者"aclnnInplaceAcos"接口执行计算。
25 25 
26 - `aclnnStatus aclnnAcosGetWorkspaceSize(const aclTensor* input, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)`26 - `aclnnStatus aclnnAcosGetWorkspaceSize(const aclTensor* input, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)`
27 - `aclnnStatus aclnnAcos(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, const aclrtStream stream)`27 - `aclnnStatus aclnnAcos(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, const aclrtStream stream)`
@@ -32,16 +32,16 @@
32 32 
33- **参数说明：**33- **参数说明：**
34 34 
35- - input (aclTensor*, 计算输入)：Device侧的aclTensor。当类型为INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL时，转化为FLOAT32进行运算，输出FLOAT32类型。支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，非连续的Tensor维度不大于8，且shape需要与out一致。35+ - input (aclTensor*, 计算输入)：Device侧的aclTensor。当类型为INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL时，转化为FLOAT32进行运算，输出FLOAT32类型。支持[非连续的Tensor](../../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，非连续的Tensor维度不大于8，且shape需要与out一致。
36 * <term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>：数据类型支持INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、FLOAT、BFLOAT16、FLOAT16、DOUBLE36 * <term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>：数据类型支持INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、FLOAT、BFLOAT16、FLOAT16、DOUBLE
37- - out (aclTensor\*, 计算输出)：Device侧的aclTensor。支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，非连续的Tensor维度不大于8，且shape需要与input一致。37+ - out (aclTensor\*, 计算输出)：Device侧的aclTensor。支持[非连续的Tensor](../../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，非连续的Tensor维度不大于8，且shape需要与input一致。
38 * <term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、BFLOAT16、FLOAT16、DOUBLE38 * <term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、BFLOAT16、FLOAT16、DOUBLE
39 - workspaceSize (uint64_t\*, 出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。39 - workspaceSize (uint64_t\*, 出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
40 - executor (aclOpExecutor\**, 出参)：返回op执行器，包含了算子计算流程。40 - executor (aclOpExecutor\**, 出参)：返回op执行器，包含了算子计算流程。
41 41 
42- **返回值：**42- **返回值：**
43 43 
44- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。44+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
45 45 
46 ```46 ```
47 第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：47 第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
@@ -62,20 +62,20 @@
62 62 
63- **返回值：**63- **返回值：**
64 64 
65- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。65+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
66 66 
67## aclnnInplaceAcosGetWorkspaceSize67## aclnnInplaceAcosGetWorkspaceSize
68 68 
69- **参数说明：**69- **参数说明：**
70 70 
71- - inputRef(aclTensor\*, 计算输入|计算输出)：输入输出Tensor，即公式中的input与out。Device侧的aclTensor。支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，非连续的Tensor维度不大于8。71+ - inputRef(aclTensor\*, 计算输入|计算输出)：输入输出Tensor，即公式中的input与out。Device侧的aclTensor。支持[非连续的Tensor](../../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，非连续的Tensor维度不大于8。
72 * <term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、BFLOAT16、FLOAT16、DOUBLE72 * <term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、BFLOAT16、FLOAT16、DOUBLE
73 - workspaceSize(uint64_t\*, 入参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。73 - workspaceSize(uint64_t\*, 入参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
74 - executor(aclOpExecutor\**, 入参)：返回op执行器，包含了算子计算流程。74 - executor(aclOpExecutor\**, 入参)：返回op执行器，包含了算子计算流程。
75 75 
76- **返回值：**76- **返回值：**
77 77 
78- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。78+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
79 79 
80 ```80 ```
81 第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：81 第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
@@ -95,7 +95,7 @@
95 95 
96- **返回值：**96- **返回值：**
97 97 
98- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。98+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
99 99 
100## 约束说明100## 约束说明
101 101 
@@ -103,7 +103,7 @@
103 - aclnnAcos&aclnnInplaceAcos默认确定性实现。103 - aclnnAcos&aclnnInplaceAcos默认确定性实现。
104 104 
105## 调用示例105## 调用示例
106-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](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。106+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](../../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
107```Cpp107```Cpp
108#include <iostream>108#include <iostream>
109#include <vector>109#include <vector>
Mexperimental/math/asinh/README.md+1-1
@@ -1,3 +1,3 @@
1# Asinh1# Asinh
2 2 
3-本目录仅包含Asinh算子对应的aclnn接口；如您想要贡献该算子的AscendC实现，请参考[贡献流程](../../CONTRIBUTING.md)。3+本目录仅包含Asinh算子对应的aclnn接口；如您想要贡献该算子的AscendC实现，请参考[贡献流程](../../../CONTRIBUTING.md)。
Mexperimental/math/asinh/docs/aclnnAsinh&aclnnInplaceAsinh.md+9-9
@@ -22,7 +22,7 @@ $$
22- aclnnAsinh和aclnnInplaceAsinh实现相同的功能，使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。22- aclnnAsinh和aclnnInplaceAsinh实现相同的功能，使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。
23 - aclnnAsinh：需新建一个输出张量对象存储计算结果。23 - aclnnAsinh：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
24 - aclnnInplaceAsinh：无需新建输出张量对象，直接在输入张量的内存中存储计算结果。24 - aclnnInplaceAsinh：无需新建输出张量对象，直接在输入张量的内存中存储计算结果。
25-- 每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnAsinhGetWorkspaceSize”或者“aclnnInplaceAsinhGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnAsinh”或者“aclnnInplaceAsinh”接口执行计算。25+- 每个算子分为[两段式接口](../../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnAsinhGetWorkspaceSize”或者“aclnnInplaceAsinhGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnAsinh”或者“aclnnInplaceAsinh”接口执行计算。
26 26 
27 - `aclnnStatus aclnnAsinhGetWorkspaceSize(const aclTensor *input, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)`27 - `aclnnStatus aclnnAsinhGetWorkspaceSize(const aclTensor *input, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)`
28 - `aclnnStatus aclnnAsinh(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)`28 - `aclnnStatus aclnnAsinh(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)`
@@ -32,16 +32,16 @@ $$
32## aclnnAsinhGetWorkspaceSize32## aclnnAsinhGetWorkspaceSize
33 33 
34- **参数说明**：34- **参数说明**：
35- - input(aclTensor*,计算输入)：输入Tensor，Device侧的aclTensor。当类型为INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL时，转化为FLOAT32进行运算，输出FLOAT32类型。支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，非连续的Tensor维度不大于8，且shape需要与out一致。35+ - input(aclTensor*,计算输入)：输入Tensor，Device侧的aclTensor。当类型为INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL时，转化为FLOAT32进行运算，输出FLOAT32类型。支持[非连续的Tensor](../../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，非连续的Tensor维度不大于8，且shape需要与out一致。
36 * <term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>：数据类型支持INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、FLOAT、BFLOAT16、 FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX12836 * <term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>：数据类型支持INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、FLOAT、BFLOAT16、 FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128
37- - out(aclTensor\*，计算输出)：输出Tensor，Device侧的aclTensor。支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，非连续的Tensor维度不大于8，且shape需要与self一致。37+ - out(aclTensor\*，计算输出)：输出Tensor，Device侧的aclTensor。支持[非连续的Tensor](../../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，非连续的Tensor维度不大于8，且shape需要与self一致。
38 * <term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、BFLOAT16、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX12838 * <term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、BFLOAT16、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128
39 - workspaceSize(uint64_t\*，出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。39 - workspaceSize(uint64_t\*，出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
40 - executor(aclOpExecutor \*\*，出参)：返回op执行器，包含了算子计算流程。40 - executor(aclOpExecutor \*\*，出参)：返回op执行器，包含了算子计算流程。
41 41 
42- **返回值**：42- **返回值**：
43 43 
44- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。44+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
45 45 
46```46```
47第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：47第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
@@ -61,19 +61,19 @@ $$
61 61 
62- **返回值**：62- **返回值**：
63 63 
64- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。64+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
65 65 
66## aclnnInplaceAsinhGetWorkspaceSize66## aclnnInplaceAsinhGetWorkspaceSize
67 67 
68- **参数说明**：68- **参数说明**：
69- - inputRef(aclTensor\*，计算输入/输出)：Device侧的aclTensor。支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，非连续的Tensor维度不大于8。69+ - inputRef(aclTensor\*，计算输入/输出)：Device侧的aclTensor。支持[非连续的Tensor](../../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，非连续的Tensor维度不大于8。
70 * <term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>：数据类型支持BFLOAT16、FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX12870 * <term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>：数据类型支持BFLOAT16、FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128
71 - workspaceSize(uint64_t\*，出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。71 - workspaceSize(uint64_t\*，出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
72 - executor(aclOpExecutor \*\*，出参)：返回op执行器，包含了算子计算流程。72 - executor(aclOpExecutor \*\*，出参)：返回op执行器，包含了算子计算流程。
73 73 
74- **返回值**：74- **返回值**：
75 75 
76- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。76+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
77 77 
78```78```
79第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：79第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
@@ -92,7 +92,7 @@ $$
92 92 
93- **返回值**：93- **返回值**：
94 94 
95- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。95+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
96 96 
97## 约束说明97## 约束说明
98 98 
@@ -100,7 +100,7 @@ $$
100 - aclnnAsinh&aclnnInplaceAsinh默认确定性实现。100 - aclnnAsinh&aclnnInplaceAsinh默认确定性实现。
101 101 
102## 调用示例102## 调用示例
103-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](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。103+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](../../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
104```Cpp104```Cpp
105#include <iostream>105#include <iostream>
106#include <vector>106#include <vector>
Mexperimental/math/atan/docs/aclnnAtan.md+6-6
@@ -18,7 +18,7 @@
18 18 
19## 函数原型19## 函数原型
20 20 
21-- 每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnAtanGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnAtan”接口执行计算。21+- 每个算子分为[两段式接口](../../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnAtanGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnAtan”接口执行计算。
22 22 
23 - `aclnnStatus aclnnAtanGetWorkspaceSize(const aclTensor *input, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)`23 - `aclnnStatus aclnnAtanGetWorkspaceSize(const aclTensor *input, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)`
24 - `aclnnStatus aclnnAtan(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)`24 - `aclnnStatus aclnnAtan(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)`
@@ -26,16 +26,16 @@
26## aclnnAtanGetWorkspaceSize26## aclnnAtanGetWorkspaceSize
27 27 
28- **参数说明**：28- **参数说明**：
29- - input(aclTensor*，计算输入)：输入Tensor，Device侧的aclTensor，当类型为FLOAT16、BFLOAT16时，转化为FLOAT32进行运算，输出FLOAT32类型。支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，非连续的Tensor维度不大于8，且shape需要与out一致。29+ - input(aclTensor*，计算输入)：输入Tensor，Device侧的aclTensor，当类型为FLOAT16、BFLOAT16时，转化为FLOAT32进行运算，输出FLOAT32类型。支持[非连续的Tensor](../../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，非连续的Tensor维度不大于8，且shape需要与out一致。
30 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。30 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。
31- - out(aclTensor\*，计算输出)：输出Tensor，Device侧的aclTensor，支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，非连续的Tensor维度不大于8，且shape需要与input一致。31+ - out(aclTensor\*，计算输出)：输出Tensor，Device侧的aclTensor，支持[非连续的Tensor](../../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，非连续的Tensor维度不大于8，且shape需要与input一致。
32 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。 32 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。
33 - workspaceSize(uint64_t\*，出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。33 - workspaceSize(uint64_t\*，出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
34 - executor(aclOpExecutor \*\*，出参)：返回op执行器，包含了算子计算流程。34 - executor(aclOpExecutor \*\*，出参)：返回op执行器，包含了算子计算流程。
35 35 
36- **返回值**：36- **返回值**：
37 37 
38- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。38+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
39 39 
40 ```40 ```
41 第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：41 第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
@@ -56,10 +56,10 @@
56 56
57- **返回值**：57- **返回值**：
58 58 
59- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。59+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
60 60 
61## 调用示例61## 调用示例
62-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](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。62+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](../../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
63```Cpp63```Cpp
64#include <iostream>64#include <iostream>
65#include <vector>65#include <vector>
Mexperimental/math/axpy_v3/README.md+1-1
@@ -68,4 +68,4 @@
68 68 
69| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |69| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |
70|--------------|------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|70|--------------|------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|
71-| aclnn调用 | [test_aclnn_axpy](./examples/test_aclnn_axpy.cpp) | 通过[aclnnAxpy](./docs/aclnnAxpy.md)接口方式调用Axpy算子。 | 71+| aclnn调用 | [test_aclnn_axpy](./examples/test_aclnn_axpy_v3.cpp) | |
Mexperimental/math/bitwise_and/docs/aclnnBitwiseAndScalar.md+8-8
@@ -26,7 +26,7 @@
26- aclnnBitwiseAndScalar和aclnnInplaceBitwiseAndScalar实现相同的功能，使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。26- aclnnBitwiseAndScalar和aclnnInplaceBitwiseAndScalar实现相同的功能，使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。
27 - aclnnBitwiseAndScalar：需新建一个输出张量对象存储计算结果。27 - aclnnBitwiseAndScalar：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
28 - aclnnInplaceBitwiseAndScalar：无需新建输出张量对象，直接在输入张量的内存中存储计算结果。28 - aclnnInplaceBitwiseAndScalar：无需新建输出张量对象，直接在输入张量的内存中存储计算结果。
29-- 每个算子分为[两段式接口](common/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnBitwiseAndScalarGetWorkspaceSize”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“aclnnBitwiseAndScalar”接口执行计算。29+- 每个算子分为[两段式接口](../../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnBitwiseAndScalarGetWorkspaceSize”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“aclnnBitwiseAndScalar”接口执行计算。
30 30 
31- `aclnnStatus aclnnBitwiseAndScalarGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclScalar *other, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)`31- `aclnnStatus aclnnBitwiseAndScalarGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclScalar *other, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)`
32- `aclnnStatus aclnnBitwiseAndScalar(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, aclrtStream stream)`32- `aclnnStatus aclnnBitwiseAndScalar(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, aclrtStream stream)`
@@ -35,11 +35,11 @@
35 35 
36- **参数说明：**36- **参数说明：**
37 37 
38- - self(aclTensor*, 计算输入)：公式中的```self```，支持[非连续的Tensor](common/非连续的Tensor.md)，[数据格式](common/数据格式.md)支持ND，数据维度不支持8维以上。38+ - self(aclTensor*, 计算输入)：公式中的```self```，支持[非连续的Tensor](../../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，数据维度不支持8维以上。
39- - <term>Atlas 训练系列产品</term>、<term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>：数据类型支持INT16、UINT16、INT32、INT64、INT8、UINT8、BOOL，且数据类型需要与other满足数据类型推导规则（参见[互推导关系](common/互推导关系.md)），推导后的数据类型需在支持的数据类型范围内。39+ - <term>Atlas 训练系列产品</term>、<term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>：数据类型支持INT16、UINT16、INT32、INT64、INT8、UINT8、BOOL，且数据类型需要与other满足数据类型推导规则（参见[互推导关系](../../../../docs/zh/context/互推导关系.md)），推导后的数据类型需在支持的数据类型范围内。
40 - other(aclScalar*, 计算输入)：公式中的```other```。40 - other(aclScalar*, 计算输入)：公式中的```other```。
41- - <term>Atlas 训练系列产品</term>、<term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>：数据类型支持INT16、UINT16、INT32、INT64、INT8、UINT8、BOOL，且数据类型需要与self满足数据类型推导规则（参见[互推导关系](common/互推导关系.md)），推导后的数据类型需在支持的数据类型范围内。41+ - <term>Atlas 训练系列产品</term>、<term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>：数据类型支持INT16、UINT16、INT32、INT64、INT8、UINT8、BOOL，且数据类型需要与self满足数据类型推导规则（参见[互推导关系](../../../../docs/zh/context/互推导关系.md)），推导后的数据类型需在支持的数据类型范围内。
42- - out(aclTensor\*, 计算输出)：公式中的```out```，数据类型需要是self与other推导之后可转换的数据类型（参见[互转换关系](common/互转换关系.md)），shape需要与self保持一致，[数据格式](common/数据格式.md)支持ND，数据维度不支持8维以上。42+ - out(aclTensor\*, 计算输出)：公式中的```out```，数据类型需要是self与other推导之后可转换的数据类型（参见[互转换关系](../../../../docs/zh/context/互转换关系.md)），shape需要与self保持一致，[数据格式](../../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，数据维度不支持8维以上。
43 - <term>Atlas 训练系列产品</term>、<term>Atlas 推理系列产品</term>：数据类型支持BOOL、INT8、INT16、UINT16、INT32、INT64、UINT8、FLOAT、FLOAT16、DOUBLE。43 - <term>Atlas 训练系列产品</term>、<term>Atlas 推理系列产品</term>：数据类型支持BOOL、INT8、INT16、UINT16、INT32、INT64、UINT8、FLOAT、FLOAT16、DOUBLE。
44 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>：数据类型支持BOOL、INT8、INT16、UINT16、INT32、INT64、UINT8、FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16。44 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>：数据类型支持BOOL、INT8、INT16、UINT16、INT32、INT64、UINT8、FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16。
45 - workspaceSize(uint64_t\*, 出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。45 - workspaceSize(uint64_t\*, 出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
@@ -47,7 +47,7 @@
47 47 
48- **返回值：**48- **返回值：**
49 49 
50- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](common/aclnn返回码.md)。50+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
51 51 
52```52```
53第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：53第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
@@ -70,7 +70,7 @@
70 70 
71- **返回值：**71- **返回值：**
72 72 
73- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](common/aclnn返回码.md)。73+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
74 74 
75## 约束说明75## 约束说明
76 76 
@@ -78,7 +78,7 @@
78 - aclnnBitwiseAndScalar默认确定性实现。78 - aclnnBitwiseAndScalar默认确定性实现。
79 79 
80## 调用示例80## 调用示例
81-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](common/编译与运行样例.md)。81+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](../../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
82```Cpp82```Cpp
83#include <iostream>83#include <iostream>
84#include <vector>84#include <vector>
Mexperimental/math/bitwise_and/docs/aclnnBitwiseAndTensor.md+7-7
@@ -23,7 +23,7 @@
23- aclnnBitwiseAndTensor和aclnnInplaceBitwiseAndTensor实现相同的功能，使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。23- aclnnBitwiseAndTensor和aclnnInplaceBitwiseAndTensor实现相同的功能，使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。
24 - aclnnBitwiseAndTensor：需新建一个输出张量对象存储计算结果。24 - aclnnBitwiseAndTensor：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
25 - aclnnInplaceBitwiseAndTensor：无需新建输出张量对象，直接在输入张量的内存中存储计算结果。25 - aclnnInplaceBitwiseAndTensor：无需新建输出张量对象，直接在输入张量的内存中存储计算结果。
26-- 每个算子分为[两段式接口](common/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnBitwiseAndTensorGetWorkspaceSize”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“aclnnBitwiseAndTensor”接口执行计算。26+- 每个算子分为[两段式接口](../../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnBitwiseAndTensorGetWorkspaceSize”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“aclnnBitwiseAndTensor”接口执行计算。
27 27 
28- `aclnnStatus aclnnBitwiseAndTensorGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclTensor *other, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)`28- `aclnnStatus aclnnBitwiseAndTensorGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclTensor *other, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)`
29- `aclnnStatus aclnnBitwiseAndTensor(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, aclrtStream stream)`29- `aclnnStatus aclnnBitwiseAndTensor(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, aclrtStream stream)`
@@ -32,16 +32,16 @@
32 32 
33- **参数说明：**33- **参数说明：**
34 34 
35- - self(aclTensor*, 计算输入)：公式中的```self```，数据类型支持BOOL、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、UINT16，且数据类型需要与other满足数据类型推导规则（参见[互推导关系](common/互推导关系.md)），shape需要与other满足[broadcast关系](common/broadcast关系.md)。支持[非连续的Tensor](common/非连续的Tensor.md)，[数据格式](common/数据格式.md)支持ND，数据维度不支持8维以上。35+ - self(aclTensor*, 计算输入)：公式中的```self```，数据类型支持BOOL、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、UINT16，且数据类型需要与other满足数据类型推导规则（参见[互推导关系](../../../../docs/zh/context/互推导关系.md)），shape需要与other满足[broadcast关系](../../../../docs/zh/context/broadcast关系.md)。支持[非连续的Tensor](../../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，数据维度不支持8维以上。
36- - other(aclTensor*, 计算输入)：公式中的```other```，数据类型支持BOOL、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、UINT16，且数据类型需要与self满足数据类型推导规则（参见[互推导关系](common/互推导关系.md)），shape需要与self满足[broadcast关系](common/broadcast关系.md)。支持[非连续的Tensor](common/非连续的Tensor.md)，[数据格式](common/数据格式.md)支持ND，数据维度不支持8维以上。36+ - other(aclTensor*, 计算输入)：公式中的```other```，数据类型支持BOOL、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、UINT16，且数据类型需要与self满足数据类型推导规则（参见[互推导关系](../../../../docs/zh/context/互推导关系.md)），shape需要与self满足[broadcast关系](../../../../docs/zh/context/broadcast关系.md)。支持[非连续的Tensor](../../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，数据维度不支持8维以上。
37- - out(aclTensor\*, 计算输出)：公式中的```out```，数据类型需要是self与other推导之后可转换的数据类型，shape需要是self与other broadcast之后的shape。支持[非连续的Tensor](common/非连续的Tensor.md)，[数据格式](common/数据格式.md)支持ND，数据维度不支持8维以上。37+ - out(aclTensor\*, 计算输出)：公式中的```out```，数据类型需要是self与other推导之后可转换的数据类型，shape需要是self与other broadcast之后的shape。支持[非连续的Tensor](../../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，数据维度不支持8维以上。
38 - <term>Atlas 训练系列产品</term>、<term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>、<term>Atlas 推理系列产品</term>：数据类型支持BOOL、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、UINT16、UINT32、UINT64。38 - <term>Atlas 训练系列产品</term>、<term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>、<term>Atlas 推理系列产品</term>：数据类型支持BOOL、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、UINT16、UINT32、UINT64。
39 - workspaceSize(uint64_t\*, 出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。39 - workspaceSize(uint64_t\*, 出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
40 - executor(aclOpExecutor\*\*, 出参)：返回op执行器，包含了算子计算流程。40 - executor(aclOpExecutor\*\*, 出参)：返回op执行器，包含了算子计算流程。
41 41 
42- **返回值：**42- **返回值：**
43 43 
44- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](common/aclnn返回码.md)。44+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
45 45 
46```46```
47第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：47第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
@@ -64,7 +64,7 @@
64 64 
65- **返回值：**65- **返回值：**
66 66 
67- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](common/aclnn返回码.md)。67+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
68 68 
69## 约束说明69## 约束说明
70 70 
@@ -73,7 +73,7 @@
73 73 
74## 调用示例74## 调用示例
75 75 
76-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](common/编译与运行样例.md)。76+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](../../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
77 77 
78```Cpp78```Cpp
79#include <iostream>79#include <iostream>
Mexperimental/math/bitwise_and/docs/aclnnInplaceBitwiseAndScalar.md+7-7
@@ -21,7 +21,7 @@
21 21 
22## 函数原型22## 函数原型
23 23 
24-每个算子分为[两段式接口](common/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnInplaceBitwiseAndScalarGetWorkspaceSize”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“aclnnInplaceBitwiseAndScalar”接口执行计算。24+每个算子分为[两段式接口](../../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnInplaceBitwiseAndScalarGetWorkspaceSize”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“aclnnInplaceBitwiseAndScalar”接口执行计算。
25 25 
26- `aclnnStatus aclnnInplaceBitwiseAndScalarGetWorkspaceSize(const aclTensor *selfRef, const aclScalar *other, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)`26- `aclnnStatus aclnnInplaceBitwiseAndScalarGetWorkspaceSize(const aclTensor *selfRef, const aclScalar *other, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)`
27- `aclnnStatus aclnnInplaceBitwiseAndScalar(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)`27- `aclnnStatus aclnnInplaceBitwiseAndScalar(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)`
@@ -30,16 +30,16 @@
30 30 
31- **参数说明：**31- **参数说明：**
32 32 
33- - selfRef(aclTensor*, 计算输入)：公式中的```selfRef```，支持[非连续的Tensor](common/非连续的Tensor.md)，[数据格式](common/数据格式.md)支持ND，数据维度不支持8维以上。33+ - selfRef(aclTensor*, 计算输入)：公式中的```selfRef```，支持[非连续的Tensor](../../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，数据维度不支持8维以上。
34- - <term>Atlas 训练系列产品</term>、<term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>：数据类型支持INT16、UINT16、INT32、INT64、INT8、UINT8、BOOL，且数据类型与other的数据类型需满足数据类型推导规则（参见[互推导关系](common/互推导关系.md)），且需要是推导之后可转换的数据类型（参见[互转换关系](common/互转换关系.md)）。34+ - <term>Atlas 训练系列产品</term>、<term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>：数据类型支持INT16、UINT16、INT32、INT64、INT8、UINT8、BOOL，且数据类型与other的数据类型需满足数据类型推导规则（参见[互推导关系](../../../../docs/zh/context/互推导关系.md)），且需要是推导之后可转换的数据类型（参见[互转换关系](../../../../docs/zh/context/互转换关系.md)）。
35 - other(aclScalar*, 计算输入)：公式中的```other```。35 - other(aclScalar*, 计算输入)：公式中的```other```。
36- - <term>Atlas 训练系列产品</term>、<term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>：数据类型支持INT16、UINT16、INT32、INT64、INT8、UINT8、BOOL，且数据类型与selfRef的数据类型需满足数据类型推导规则（参见[互推导关系](common/互推导关系.md)）。36+ - <term>Atlas 训练系列产品</term>、<term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>：数据类型支持INT16、UINT16、INT32、INT64、INT8、UINT8、BOOL，且数据类型与selfRef的数据类型需满足数据类型推导规则（参见[互推导关系](../../../../docs/zh/context/互推导关系.md)）。
37 - workspaceSize(uint64_t*, 出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。37 - workspaceSize(uint64_t*, 出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
38 - executor(aclOpExecutor*, 出参)：返回op执行器，包含了算子计算流程。38 - executor(aclOpExecutor*, 出参)：返回op执行器，包含了算子计算流程。
39 39 
40- **返回值：**40- **返回值：**
41 41 
42- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](common/aclnn返回码.md)。42+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
43 43 
44 ```44 ```
45 第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：45 第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
@@ -61,7 +61,7 @@
61 61 
62- **返回值：**62- **返回值：**
63 63 
64- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](common/aclnn返回码.md)。64+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
65 65 
66## 约束说明66## 约束说明
67 67 
@@ -70,7 +70,7 @@
70 70 
71## 调用示例71## 调用示例
72 72 
73-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](common/编译与运行样例.md)。73+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](../../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
74 74 
75```Cpp75```Cpp
76#include <iostream>76#include <iostream>
Mexperimental/math/bitwise_and/docs/aclnnInplaceBitwiseAndTensor.md+6-6
@@ -21,7 +21,7 @@
21 21 
22## 函数原型22## 函数原型
23 23 
24-每个算子分为[两段式接口](common/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnInplaceBitwiseAndTensorGetWorkspaceSize”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“aclnnInplaceBitwiseAndTensor”接口执行计算。24+每个算子分为[两段式接口](../../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnInplaceBitwiseAndTensorGetWorkspaceSize”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“aclnnInplaceBitwiseAndTensor”接口执行计算。
25 25 
26- `aclnnStatus aclnnInplaceBitwiseAndTensorGetWorkspaceSize(const aclTensor *selfRef, const aclTensor *other, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)`26- `aclnnStatus aclnnInplaceBitwiseAndTensorGetWorkspaceSize(const aclTensor *selfRef, const aclTensor *other, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)`
27- `aclnnStatus aclnnInplaceBitwiseAndTensor(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, aclrtStream stream)`27- `aclnnStatus aclnnInplaceBitwiseAndTensor(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, aclrtStream stream)`
@@ -30,14 +30,14 @@
30 30 
31- **参数说明：**31- **参数说明：**
32 32 
33- - selfRef(aclTensor*, 计算输入|计算输出)：输入和输出tensor，公式中的```selfRef```，数据类型支持INT16、UINT16、INT32、INT64、INT8、UINT8、BOOL，且数据类型需要与other的数据类型满足数据类型推导规则（参见[互推导关系](common/互推导关系.md)），shape需要与other满足[broadcast关系](common/broadcast关系.md)。支持[非连续的Tensor](common/非连续的Tensor.md)，[数据格式](common/数据格式.md)支持ND，数据维度不支持8维以上。33+ - selfRef(aclTensor*, 计算输入|计算输出)：输入和输出tensor，公式中的```selfRef```，数据类型支持INT16、UINT16、INT32、INT64、INT8、UINT8、BOOL，且数据类型需要与other的数据类型满足数据类型推导规则（参见[互推导关系](../../../../docs/zh/context/互推导关系.md)），shape需要与other满足[broadcast关系](../../../../docs/zh/context/broadcast关系.md)。支持[非连续的Tensor](../../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，数据维度不支持8维以上。
34- - other(aclTensor*, 计算输入)：输入tensor，公式中的```other```，数据类型支持INT16、UINT16、INT32、INT64、INT8、UINT8、BOOL，且数据类型需要与selfRef构成满足数据类型推导规则（参见[互推导关系](common/互推导关系.md)），shape需要与selfRef满足[broadcast关系](common/broadcast关系.md)。支持[非连续的Tensor](common/非连续的Tensor.md)，[数据格式](common/数据格式.md)支持ND，数据维度不支持8维以上。34+ - other(aclTensor*, 计算输入)：输入tensor，公式中的```other```，数据类型支持INT16、UINT16、INT32、INT64、INT8、UINT8、BOOL，且数据类型需要与selfRef构成满足数据类型推导规则（参见[互推导关系](../../../../docs/zh/context/互推导关系.md)），shape需要与selfRef满足[broadcast关系](../../../../docs/zh/context/broadcast关系.md)。支持[非连续的Tensor](../../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，数据维度不支持8维以上。
35 - workspaceSize(uint64_t*, 出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。35 - workspaceSize(uint64_t*, 出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
36 - executor(aclOpExecutor*, 出参)：返回op执行器，包含了算子计算流程。36 - executor(aclOpExecutor*, 出参)：返回op执行器，包含了算子计算流程。
37 37 
38- **返回值：**38- **返回值：**
39 39 
40- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](common/aclnn返回码.md)。40+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
41 41 
42 ```42 ```
43 第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：43 第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
@@ -60,7 +60,7 @@
60 60 
61- **返回值：**61- **返回值：**
62 62 
63- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](common/aclnn返回码.md)。63+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
64 64 
65## 约束说明65## 约束说明
66 66 
@@ -70,7 +70,7 @@
70 70 
71## 调用示例71## 调用示例
72 72 
73-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](common/编译与运行样例.md)。73+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](../../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
74 74 
75```Cpp75```Cpp
76#include <iostream>76#include <iostream>
Mexperimental/math/cosh/README.md+1-1
@@ -24,4 +24,4 @@
24 24 
25| 调用方式 | 样例代码 | 说明 |25| 调用方式 | 样例代码 | 说明 |
26| :-------- | :----------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------- |26| :-------- | :----------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------- |
27-| aclnn接口 | [test_cosh](ops-math/element-wise/cosh/examples/test_aclnn_cosh.cpp) | 通过[aclnnCosh]接口方式调用cosh算子。 |27+| aclnn接口 | [test_cosh](examples/test_aclnn_cosh.cpp) | 通过[aclnnCosh]接口方式调用cosh算子。 |
Mexperimental/math/erf/README.md+1-1
@@ -58,7 +58,7 @@ $$
58 58 
59| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |59| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |
60|--------------|------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|60|--------------|------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|
61-| aclnn调用 | [test_aclnn_erf](./examples/test_aclnn_erf.cpp) | 通过[aclnnErf](./docs/aclnnErf.md)接口方式调用Erf算子。 |61+| aclnn调用 | [test_aclnn_erf](./examples/test_aclnn_erf.cpp) | 通过[aclnnErf](./docs/aclnnErf&aclnnInplaceErf.md)接口方式调用Erf算子。 |
62 62 
63## 贡献说明63## 贡献说明
64 64 
Mexperimental/math/erf/docs/aclnnErf&aclnnInplaceErf.md+9-9
@@ -19,7 +19,7 @@ $$
19 19 
20- aclnnErf和aclnnInplaceErf实现相同的功能，使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。20- aclnnErf和aclnnInplaceErf实现相同的功能，使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。
21 - aclnnErf：需新建一个输出张量对象存储计算结果。21 - aclnnErf：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
22-- 每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用 “aclnnErfGetWorkspaceSize”或“aclnnInplaceErfGetWorkspaceSize” 接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用 “aclnnErf” 或“aclnnInplaceErf”接口执行计算。两段接口必须配套使用，不可混用。22+- 每个算子分为[两段式接口](../../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用 “aclnnErfGetWorkspaceSize”或“aclnnInplaceErfGetWorkspaceSize” 接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用 “aclnnErf” 或“aclnnInplaceErf”接口执行计算。两段接口必须配套使用，不可混用。
23 * `aclnnStatus aclnnErfGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)`23 * `aclnnStatus aclnnErfGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)`
24 * `aclnnStatus aclnnErf(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)`24 * `aclnnStatus aclnnErf(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)`
25 * `aclnnStatus aclnnInplaceErfGetWorkspaceSize(aclTensor *selfRef, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)`25 * `aclnnStatus aclnnInplaceErfGetWorkspaceSize(aclTensor *selfRef, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)`
@@ -29,16 +29,16 @@ $$
29 29 
30- **参数说明：**30- **参数说明：**
31 31 
32- * self(aclTensor*,计算输入)：Device侧的aclTensor，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，shape维度不超过8维，支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)。32+ * self(aclTensor*,计算输入)：Device侧的aclTensor，[数据格式](../../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，shape维度不超过8维，支持[非连续的Tensor](../../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)。
33 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。 33 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
34- * out(aclTensor *，计算输出)：Device侧的aclTensor，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，shape必须和self一样，维度不超过8维，支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)。34+ * out(aclTensor *，计算输出)：Device侧的aclTensor，[数据格式](../../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，shape必须和self一样，维度不超过8维，支持[非连续的Tensor](../../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)。
35 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。35 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
36 * workspaceSize(uint64_t *, 出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。36 * workspaceSize(uint64_t *, 出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
37 * executor(aclOpExecutor **, 出参)：返回op执行器，包含了算子计算流程。37 * executor(aclOpExecutor **, 出参)：返回op执行器，包含了算子计算流程。
38 38 
39- **返回值：**39- **返回值：**
40 40 
41- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。41+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
42 ```42 ```
43 第一段接口完成入参校验，出现如下场景时报错：43 第一段接口完成入参校验，出现如下场景时报错：
44 161001(ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR)：1. 传入的self或out是空指针。44 161001(ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR)：1. 传入的self或out是空指针。
@@ -59,20 +59,20 @@ $$
59 59 
60- **返回值：**60- **返回值：**
61 61 
62- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。62+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
63 63 
64## aclnnInplaceErfGetWorkspaceSize64## aclnnInplaceErfGetWorkspaceSize
65 65 
66- **参数说明：**66- **参数说明：**
67 67 
68- * selfRef(aclTensor *，计算输入)：输入输出Tensor，Device侧的aclTensor，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)。68+ * selfRef(aclTensor *，计算输入)：输入输出Tensor，Device侧的aclTensor，[数据格式](../../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，支持[非连续的Tensor](../../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)。
69 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。69 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
70 * workspaceSize(uint64_t *, 出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。70 * workspaceSize(uint64_t *, 出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
71 * executor(aclOpExecutor **, 出参)：返回op执行器，包含了算子计算流程。71 * executor(aclOpExecutor **, 出参)：返回op执行器，包含了算子计算流程。
72 72 
73- **返回值：**73- **返回值：**
74 74 
75- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。75+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
76 ```76 ```
77 第一段接口完成入参校验，出现如下场景时报错：77 第一段接口完成入参校验，出现如下场景时报错：
78 161001(ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR)：1. 传入的selfRef是空指针。78 161001(ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR)：1. 传入的selfRef是空指针。
@@ -91,14 +91,14 @@ $$
91 91 
92- **返回值：**92- **返回值：**
93 93 
94- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。94+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
95 95 
96## 约束说明96## 约束说明
97无97无
98 98 
99## 调用示例99## 调用示例
100 100 
101-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](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。101+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](../../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
102 102 
103```Cpp103```Cpp
104#include <iostream>104#include <iostream>
Mexperimental/math/eye_v2/README.md+1-1
@@ -29,4 +29,4 @@ $$
29 29 
30| 调用方式 | 样例代码 | 说明 |30| 调用方式 | 样例代码 | 说明 |
31| :-------- | :----------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------- |31| :-------- | :----------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------- |
32-| aclnn接口 | [test_eye](ops-math/experimental/math/eye/examples/test_aclnn_eye.cpp) | 通过[aclnnEye]接口方式调用eye算子。 |32+| aclnn接口 | [test_eye](../../../math/eye/examples/test_aclnn_eye.cpp) | 通过[aclnnEye]接口方式调用eye算子。 |
Mexperimental/math/floor_div/README.md+4-4
@@ -23,7 +23,7 @@ $$
23 23 
24## 函数原型24## 函数原型
25 25 
26-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnFloorDivGetWorkspaceSize”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“aclnnFloorDiv”接口执行计算。26+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnFloorDivGetWorkspaceSize”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“aclnnFloorDiv”接口执行计算。
27```Cpp27```Cpp
28aclnnStatus aclnnFloorDivGetWorkspaceSize(28aclnnStatus aclnnFloorDivGetWorkspaceSize(
29 const aclTensor *self_x,29 const aclTensor *self_x,
@@ -123,7 +123,7 @@ aclnnStatus aclnnFloorDiv(
123 123
124- **返回值：**124- **返回值：**
125 125
126- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。126+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
127 127 
128 第一段接口会完成入参校验，出现以下场景时报错：128 第一段接口会完成入参校验，出现以下场景时报错：
129 129
@@ -196,7 +196,7 @@ aclnnStatus aclnnFloorDiv(
196 196 
197- **返回值：**197- **返回值：**
198 198 
199- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。199+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
200 200 
201## 约束说明201## 约束说明
202 202 
@@ -204,7 +204,7 @@ aclnnStatus aclnnFloorDiv(
204 204 
205## 调用示例205## 调用示例
206 206 
207-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](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。207+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](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
208 208 
209```Cpp209```Cpp
210#include <iostream>210#include <iostream>
Mexperimental/math/floor_div/docs/aclnnFloorDiv.md+4-4
@@ -23,7 +23,7 @@ $$
23 23 
24## 函数原型24## 函数原型
25 25 
26-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnFloorDivGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnFloorDiv”接口执行计算。26+每个算子分为[两段式接口](../../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnFloorDivGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnFloorDiv”接口执行计算。
27```Cpp27```Cpp
28aclnnStatus aclnnFloorDivGetWorkspaceSize(28aclnnStatus aclnnFloorDivGetWorkspaceSize(
29 const aclTensor *self_x,29 const aclTensor *self_x,
@@ -123,7 +123,7 @@ aclnnStatus aclnnFloorDiv(
123 123
124- **返回值：**124- **返回值：**
125 125
126- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。126+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
127 127 
128 第一段接口会完成入参校验，出现以下场景时报错：128 第一段接口会完成入参校验，出现以下场景时报错：
129 129
@@ -196,7 +196,7 @@ aclnnStatus aclnnFloorDiv(
196 196 
197- **返回值：**197- **返回值：**
198 198 
199- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。199+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
200 200 
201## 约束说明201## 约束说明
202 202 
@@ -204,7 +204,7 @@ aclnnStatus aclnnFloorDiv(
204 204 
205## 调用示例205## 调用示例
206 206 
207-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。207+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
208 208 
209```Cpp209```Cpp
210#include <iostream>210#include <iostream>
Mexperimental/math/floor_mod/docs/aclnnRemainderTensorTensor.md+4-4
@@ -17,7 +17,7 @@ $$
17 17 
18## 函数原型18## 函数原型
19 19 
20-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnRemainderTensorTensorGetWorkspaceSize”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“aclnnRemainderTensorTensor”接口执行计算。20+每个算子分为[两段式接口](../../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnRemainderTensorTensorGetWorkspaceSize”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“aclnnRemainderTensorTensor”接口执行计算。
21 21 
22```Cpp22```Cpp
23aclnnStatus aclnnRemainderTensorTensorGetWorkspaceSize(23aclnnStatus aclnnRemainderTensorTensorGetWorkspaceSize(
@@ -117,7 +117,7 @@ aclnnStatus aclnnRemainderTensorTensor(
117 117 
118- **返回值：**118- **返回值：**
119 119 
120- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。120+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
121 121 
122 第一段接口会完成入参校验，出现以下场景时报错：122 第一段接口会完成入参校验，出现以下场景时报错：
123 123 
@@ -193,7 +193,7 @@ aclnnStatus aclnnRemainderTensorTensor(
193 193 
194- **返回值：**194- **返回值：**
195 195 
196- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。196+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
197 197 
198## 约束说明198## 约束说明
199 199 
@@ -201,7 +201,7 @@ aclnnStatus aclnnRemainderTensorTensor(
201 201 
202## 调用示例202## 调用示例
203 203 
204-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](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。204+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](../../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
205 205 
206```Cpp206```Cpp
207#include <iostream>207#include <iostream>
Mexperimental/math/log/docs/aclnnLog&aclnnInplaceLog.md+9-9文件内容审核中，请稍后刷新重试
Mexperimental/math/log1p_v2/README.md+1-1
@@ -66,4 +66,4 @@
66 66 
67| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |67| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |
68|--------------|------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|68|--------------|------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|
69-| aclnn调用 | [test_aclnn_log1p](./examples/test_aclnn_log1p.cpp) | 通过[aclnnLog1p](./docs/aclnnLog1p.md)接口方式调用Log1p算子。 | 69+| aclnn调用 | [test_aclnn_log1p](../../../math/log1p/examples/test_aclnn_log1p.cpp) | 通过[aclnnLog1p](../../../math/log1p/docs/aclnnLog1p&aclnnInplaceLog1p.md)接口方式调用Log1p算子。 |
Mexperimental/math/ones_like/docs/aclnnInplaceOne.md+5-5
@@ -11,7 +11,7 @@
11- 算子功能: 创建一个与给定张量形状相同且所有元素都为 1 的新张量。11- 算子功能: 创建一个与给定张量形状相同且所有元素都为 1 的新张量。
12## 函数原型12## 函数原型
13 13 
14-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnInplaceOneGetWorkspaceSize”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“aclnnInplaceOne”接口执行计算。14+每个算子分为[两段式接口](../../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnInplaceOneGetWorkspaceSize”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“aclnnInplaceOne”接口执行计算。
15 15 
16```Cpp16```Cpp
17aclnnStatus aclnnInplaceOneGetWorkspaceSize(17aclnnStatus aclnnInplaceOneGetWorkspaceSize(
@@ -88,7 +88,7 @@ aclnnStatus aclnnInplaceOne(
88 </table>88 </table>
89- **返回值：**89- **返回值：**
90 90 
91- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。91+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
92 92 
93 第一段接口会完成入参校验，出现以下场景时报错：93 第一段接口会完成入参校验，出现以下场景时报错：
94 94 
@@ -163,14 +163,14 @@ aclnnStatus aclnnInplaceOne(
163 </table>163 </table>
164- **返回值：**164- **返回值：**
165 165 
166- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。166+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
167 167 
168 168 
169## 调用说明169## 调用说明
170 170 
171| 调用方式 | 样例代码 | 说明 |171| 调用方式 | 样例代码 | 说明 |
172| :-------- | :--------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------- |172| :-------- | :--------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------- |
173-| aclnn接口 | [test_ones_like](ops-math/ones_like/examples/test_aclnn_ones_like.cpp) | 通过[aclnnInplaceOne]接口方式调用ones_like算子。 |173+| aclnn接口 | [test_ones_like](../examples/test_aclnn_ones_like.cpp) | 通过[aclnnInplaceOne]接口方式调用ones_like算子。 |
174 174 
175## 约束说明175## 约束说明
176 176 
@@ -178,7 +178,7 @@ aclnnStatus aclnnInplaceOne(
178 178 
179## 调用示例179## 调用示例
180 180 
181-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](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。181+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](../../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
182 182 
183```Cpp183```Cpp
184/**184/**
Mexperimental/math/range/README.md+1-1
@@ -24,4 +24,4 @@
24 24 
25| 调用方式 | 样例代码 | 说明 |25| 调用方式 | 样例代码 | 说明 |
26| :-------- | :----------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------- |26| :-------- | :----------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------- |
27-| aclnn接口 | [test_range](ops-math/element-wise/cosh/examples/test_aclnn_cosh.cpp) | 通过[aclnnRange]接口方式调用range算子。 |27+| aclnn接口 | [test_range](../cosh/examples/test_aclnn_cosh.cpp) | 通过[aclnnRange]接口方式调用range算子。 |
Mexperimental/math/real_div/README.md+1-1
@@ -101,7 +101,7 @@ $$
101 101 
102| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |102| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |
103|--------------|------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|103|--------------|------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|
104-| aclnn调用 | [test_aclnn_real_div.cpp](./examples/test_aclnn_real_div.cpp) | 通过[test_aclnn_real_div](./docs/test_aclnn_real_div.md)接口方式调用RealDiv算子。 |104+| aclnn调用 | [test_aclnn_real_div.cpp](./examples/test_aclnn_real_div.cpp) | 通过[test_aclnn_real_div](./docs/aclnnRealDiv.md)接口方式调用RealDiv算子。 |
105 105 
106## 贡献说明106## 贡献说明
107 107 
Mexperimental/math/select_v2/README.md+1-1
@@ -71,7 +71,7 @@ $out_i=if(condition_i) ? self_i : other_i$
71 71 
72| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |72| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |
73|--------------|------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|73|--------------|------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|
74-| aclnn调用 | [test_aclnn_s_where.cpp](./examples/test_aclnn_s_where.cpp) | 通过[test_aclnn_s_where](./docs/test_aclnn_s_where.md)接口方式调用SelectV2算子。 |74+| aclnn调用 | [test_aclnn_s_where.cpp](./examples/test_aclnn_s_where.cpp) | 通过[test_aclnn_s_where](./docs/aclnnSWhere.md)接口方式调用SelectV2算子。 |
75 75 
76## 贡献说明76## 贡献说明
77 77 
Mexperimental/math/select_v2/docs/aclnnSWhere.md+4-4
@@ -17,7 +17,7 @@ $$
17 17 
18## 函数原型18## 函数原型
19 19 
20-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnSWhereGetWorkspaceSize”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“aclnnSWhere”接口执行计算。20+每个算子分为[两段式接口](../../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnSWhereGetWorkspaceSize”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“aclnnSWhere”接口执行计算。
21 21 
22```Cpp22```Cpp
23aclnnStatus aclnnSWhereGetWorkspaceSize(23aclnnStatus aclnnSWhereGetWorkspaceSize(
@@ -127,7 +127,7 @@ aclnnStatus aclnnSWhere(
127 </table>127 </table>
128- **返回值：**128- **返回值：**
129 129 
130- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。130+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
131 131 
132 第一段接口会完成入参校验，出现以下场景时报错：132 第一段接口会完成入参校验，出现以下场景时报错：
133 133 
@@ -202,7 +202,7 @@ aclnnStatus aclnnSWhere(
202 </table>202 </table>
203- **返回值：**203- **返回值：**
204 204 
205- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。205+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
206 206 
207## 约束说明207## 约束说明
208 208 
@@ -210,7 +210,7 @@ aclnnStatus aclnnSWhere(
210 210 
211## 调用示例211## 调用示例
212 212 
213-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](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。213+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](../../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
214 214 
215```Cpp215```Cpp
216#include <iostream>216#include <iostream>
Mexperimental/math/sign/README.md+1-1
@@ -68,7 +68,7 @@
68 </table>68 </table>
69 69 
70## 算子使用70## 算子使用
71-使用该算子前，请参考[社区版CANN开发套件包安装文档](../../../docs/invocation/quick_op_invocation.md)完成开发运行环境的部署。71+使用该算子前，请参考[社区版CANN开发套件包安装文档](../../../docs/zh/invocation/quick_op_invocation.md)完成开发运行环境的部署。
72 72 
73### 编译部署73### 编译部署
74 - 进入到仓库目录74 - 进入到仓库目录
Mexperimental/math/sign/docs/aclnnSign.md+4-4
@@ -22,7 +22,7 @@ $$
22 22 
23## 函数原型23## 函数原型
24 24 
25-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnSignGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnSign”接口执行计算。25+每个算子分为[两段式接口](../../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnSignGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnSign”接口执行计算。
26 26 
27```Cpp27```Cpp
28aclnnStatus aclnnSignGetWorkspaceSize(28aclnnStatus aclnnSignGetWorkspaceSize(
@@ -110,7 +110,7 @@ aclnnStatus aclnnSign(
110 </table> 110 </table>
111- **返回值：**111- **返回值：**
112 112 
113- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。113+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
114 114 
115 第一段接口会完成入参校验，出现以下场景时报错：115 第一段接口会完成入参校验，出现以下场景时报错：
116 116 
@@ -185,7 +185,7 @@ aclnnStatus aclnnSign(
185 </table>185 </table>
186- **返回值：**186- **返回值：**
187 187 
188- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。188+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
189 189 
190## 约束说明190## 约束说明
191 191 
@@ -193,7 +193,7 @@ aclnnStatus aclnnSign(
193 193 
194## 调用示例194## 调用示例
195 195 
196-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。196+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
197 197 
198```Cpp198```Cpp
199#include <iostream>199#include <iostream>
Mexperimental/math/sub_v2/README.md+1-1
@@ -28,4 +28,4 @@ $$ y = x1 - x2 $$
28 28 
29| 调用方式 | 样例代码 | 说明 |29| 调用方式 | 样例代码 | 说明 |
30| :-------- | :----------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------- |30| :-------- | :----------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------- |
31-| aclnn接口 | [test_sub_v2](ops-math/conversion/sub/examples/test_aclnn_sub_v2.cpp) | 通过[aclnnSub]接口方式调用sub算子。 |31+| aclnn接口 | [test_sub_v2](examples/test_aclnn_sub_v2.cpp) | 通过[aclnnSub]接口方式调用sub算子。 |
Mexperimental/math/trace_v2/README.md+1-1
@@ -29,4 +29,4 @@ $$
29 29 
30| 调用方式 | 样例代码 | 说明 |30| 调用方式 | 样例代码 | 说明 |
31| :-------- | :----------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------- |31| :-------- | :----------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------- |
32-| aclnn接口 | [test_trace](ops-math/experimental/math/trace/examples/test_aclnn_trace.cpp) | 通过[aclnnTrace]接口方式调用trace算子。 |32+| aclnn接口 | [test_trace](../../../math/trace/examples/test_aclnn_trace.cpp) | 通过[aclnnTrace]接口方式调用trace算子。 |
Mmath/addr/README.md+1-1
@@ -94,4 +94,4 @@
94 94 
95| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |95| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |
96|--------------|------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|96|--------------|------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|
97-| aclnn调用 | [test_aclnn_addr](./examples/test_aclnn_addr.cpp) | 通过[aclnnAddr](aclnnAddr&aclnnInplaceAddr.md)接口方式调用Addr算子。 |97+| aclnn调用 | [test_aclnn_addr](./examples/test_aclnn_addr.cpp) | 通过[aclnnAddr](docs/aclnnAddr&aclnnInplaceAddr.md)接口方式调用Addr算子。 |
Mmath/arg_max_v2/README.md+3-3
@@ -18,7 +18,7 @@
18 18 
19## 函数原型19## 函数原型
20 20 
21-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnArgMaxGetWorkspaceSize”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“aclnnArgMax”接口执行计算。21+每个算子分为[两段式接口](../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnArgMaxGetWorkspaceSize”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“aclnnArgMax”接口执行计算。
22 22 
23```Cpp23```Cpp
24aclnnStatus aclnnArgMaxGetWorkspaceSize(24aclnnStatus aclnnArgMaxGetWorkspaceSize(
@@ -132,7 +132,7 @@ aclnnStatus aclnnArgMax(
132 132 
133- **返回值**：133- **返回值**：
134 134 
135- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。135+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
136 136 
137 第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：137 第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
138 138 
@@ -208,7 +208,7 @@ aclnnStatus aclnnArgMax(
208 208 
209- **返回值**：209- **返回值**：
210 210 
211- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。211+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
212 212 
213## 约束说明213## 约束说明
214 214 
Mmath/arg_max_with_value/README.md+6-6
@@ -18,7 +18,7 @@
18 18 
19## 函数原型19## 函数原型
20 20 
21-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnMaxDimGetWorkspaceSize”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“aclnnMaxDim”接口执行计算。21+每个算子分为[两段式接口](../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnMaxDimGetWorkspaceSize”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“aclnnMaxDim”接口执行计算。
22 22 
23- `aclnnStatus aclnnMaxDimGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, int64_t dim, bool keepdim, aclTensor *out, aclTensor *indices, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)`23- `aclnnStatus aclnnMaxDimGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, int64_t dim, bool keepdim, aclTensor *out, aclTensor *indices, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)`
24- `aclnnStatus aclnnMaxDim(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)`24- `aclnnStatus aclnnMaxDim(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)`
@@ -27,7 +27,7 @@
27 27 
28- **参数说明：**28- **参数说明：**
29 29 
30- - self(aclTensor*, 计算输入)：Device侧的aclTensor。支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。支持[1, 8]维。30+ - self(aclTensor*, 计算输入)：Device侧的aclTensor。支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。支持[1, 8]维。
31 * <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT64、BOOL31 * <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT64、BOOL
32 * <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT64、BOOL、BFLOAT1632 * <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT64、BOOL、BFLOAT16
33 * <term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT64、BOOL、BFLOAT16、INT3233 * <term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT64、BOOL、BFLOAT16、INT32
@@ -36,13 +36,13 @@
36 36 
37 - keepdim(bool，计算输入)：reduce轴的维度是否保留，数据类型为BOOL。37 - keepdim(bool，计算输入)：reduce轴的维度是否保留，数据类型为BOOL。
38 38 
39- - out(aclTensor*, 计算输出)：Device侧的aclTensor，且数据类型和self一致。支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。如果keepdim为false，则输出维度为self维度减1；如果keepdim为true，则输出维度等于self维度。39+ - out(aclTensor*, 计算输出)：Device侧的aclTensor，且数据类型和self一致。支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。如果keepdim为false，则输出维度为self维度减1；如果keepdim为true，则输出维度等于self维度。
40 * <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT64、BOOL40 * <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT64、BOOL
41 * <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT64、BOOL、BFLOAT1641 * <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT64、BOOL、BFLOAT16
42 * <term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT64、BOOL、BFLOAT16、INT3242 * <term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT64、BOOL、BFLOAT16、INT32
43 43 
44 44 
45- - indices(aclTensor*, 计算输出)：Device侧的aclTensor。支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。45+ - indices(aclTensor*, 计算输出)：Device侧的aclTensor。支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。
46 * <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持BOOL、FLOAT32、FLOAT16、INT8、INT16、UINT16、UINT8、INT32、INT64、UINT32、UINT64、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16。46 * <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持BOOL、FLOAT32、FLOAT16、INT8、INT16、UINT16、UINT8、INT32、INT64、UINT32、UINT64、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16。
47 * <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持BOOL、FLOAT32、FLOAT16、INT8、INT16、UINT16、UINT8、INT32、INT64、UINT32、UINT64、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。47 * <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持BOOL、FLOAT32、FLOAT16、INT8、INT16、UINT16、UINT8、INT32、INT64、UINT32、UINT64、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。
48 48 
@@ -53,7 +53,7 @@
53 53 
54- **返回值：**54- **返回值：**
55 55 
56- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。56+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
57 57 
58```58```
59第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：59第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
@@ -78,7 +78,7 @@
78 78 
79- **返回值：**79- **返回值：**
80 80 
81- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。81+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
82 82 
83## 约束说明83## 约束说明
84 84 
Mmath/arg_min/README.md+3-3
@@ -18,7 +18,7 @@
18 18 
19## 函数原型19## 函数原型
20 20 
21-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnArgMinGetWorkspaceSize”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“aclnnArgMin”接口执行计算。21+每个算子分为[两段式接口](../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnArgMinGetWorkspaceSize”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“aclnnArgMin”接口执行计算。
22 22 
23```Cpp23```Cpp
24aclnnStatus aclnnArgMinGetWorkspaceSize(24aclnnStatus aclnnArgMinGetWorkspaceSize(
@@ -132,7 +132,7 @@ aclnnStatus aclnnArgMin(
132 132
133- **返回值**：133- **返回值**：
134 134 
135- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。135+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
136 136 
137 第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：137 第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
138 138 
@@ -211,7 +211,7 @@ aclnnStatus aclnnArgMin(
211 211 
212- **返回值**：212- **返回值**：
213 213 
214- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。214+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
215 215 
216## 约束说明216## 约束说明
217 217 
Mmath/arg_min_with_value/README.md+6-6
@@ -18,7 +18,7 @@
18 18 
19## 函数原型19## 函数原型
20 20 
21-- 每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnMinDimGetWorkspaceSize”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“aclnnMinDim”接口执行计算。21+- 每个算子分为[两段式接口](../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnMinDimGetWorkspaceSize”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“aclnnMinDim”接口执行计算。
22 22 
23- `aclnnStatus aclnnMinDimGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, int64_t dim, bool keepdim, aclTensor *out, aclTensor *indices, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)`23- `aclnnStatus aclnnMinDimGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, int64_t dim, bool keepdim, aclTensor *out, aclTensor *indices, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)`
24- `aclnnStatus aclnnMinDim(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)`24- `aclnnStatus aclnnMinDim(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)`
@@ -27,7 +27,7 @@
27 27 
28- **参数说明：**28- **参数说明：**
29 29 
30- - self(aclTensor*, 计算输入)：待转换的目标张量，Device侧的aclTensor。数据类型与out一致，支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。支持[1, 8]维。30+ - self(aclTensor*, 计算输入)：待转换的目标张量，Device侧的aclTensor。数据类型与out一致，支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。支持[1, 8]维。
31 * <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：FLOAT、FLOAT16、INT64、BOOL31 * <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：FLOAT、FLOAT16、INT64、BOOL
32 * <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>：FLOAT、FLOAT16、INT64、BOOL、BFLOAT1632 * <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>：FLOAT、FLOAT16、INT64、BOOL、BFLOAT16
33 * <term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：FLOAT、FLOAT16、INT64、BOOL、BFLOAT16、INT3233 * <term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：FLOAT、FLOAT16、INT64、BOOL、BFLOAT16、INT32
@@ -37,12 +37,12 @@
37 37 
38 - keepdim(bool，计算输入)：reduce轴的维度是否保留，数据类型为BOOL。38 - keepdim(bool，计算输入)：reduce轴的维度是否保留，数据类型为BOOL。
39 39 
40- - out(aclTensor*, 计算输出)：Device侧的aclTensor，且数据类型和self一致。支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。如果keepdim为false，则输出维度为self维度减1；如果keepdim为true，则输出维度等于self维度。 40+ - out(aclTensor*, 计算输出)：Device侧的aclTensor，且数据类型和self一致。支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。如果keepdim为false，则输出维度为self维度减1；如果keepdim为true，则输出维度等于self维度。
41 * <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：FLOAT、FLOAT16、INT64、BOOL41 * <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：FLOAT、FLOAT16、INT64、BOOL
42 * <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>：FLOAT、FLOAT16、INT64、BOOL、BFLOAT1642 * <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>：FLOAT、FLOAT16、INT64、BOOL、BFLOAT16
43 * <term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：FLOAT、FLOAT16、INT64、BOOL、BFLOAT16、INT3243 * <term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：FLOAT、FLOAT16、INT64、BOOL、BFLOAT16、INT32
44 44 
45- - indices(aclTensor*, 计算输出)：Device侧的aclTensor，数据类型支持INT32。支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。45+ - indices(aclTensor*, 计算输出)：Device侧的aclTensor，数据类型支持INT32。支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。
46 46 
47 - workspaceSize(uint64_t*, 出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。47 - workspaceSize(uint64_t*, 出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
48 48 
@@ -51,7 +51,7 @@
51 51 
52- **返回值：**52- **返回值：**
53 53 
54- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。54+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
55 55 
56```56```
57 第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：57 第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
@@ -75,7 +75,7 @@
75 75 
76- **返回值：**76- **返回值：**
77 77 
78- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。78+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
79 79 
80## 约束说明80## 约束说明
81 81 
Mmath/bitwise_and/README.md+1-1
@@ -40,5 +40,5 @@
40 40
41| 调用方式 | 样例代码 | 说明 |41| 调用方式 | 样例代码 | 说明 |
42| ---------------- | --------------------------- |----------------------------------------------------------------------------|42| ---------------- | --------------------------- |----------------------------------------------------------------------------|
43-| aclnn接口 | [test_aclnn_bitwise_and_scalar.cpp](examples/test_aclnn_bitwise_and_scalard.cpp) | 通过[aclnnBitwiseAndScalar](docs/aclnnBitwiseAndScalar.md)接口方式调用BitwiseAndScalar算子。 |43+| aclnn接口 | [test_aclnn_bitwise_and_scalar.cpp](examples/test_aclnn_bitwise_and_scalar.cpp) | 通过[aclnnBitwiseAndScalar](docs/aclnnBitwiseAndScalar.md)接口方式调用BitwiseAndScalar算子。 |
44| aclnn接口 | [test_aclnn_bitwise_and_tensor.cpp](examples/test_aclnn_bitwise_and_tensor.cpp) | 通过[aclnnBitwiseAndTensor](docs/aclnnBitwiseAndTensor.md)接口方式调用BitwiseAndTensor算子。 |44| aclnn接口 | [test_aclnn_bitwise_and_tensor.cpp](examples/test_aclnn_bitwise_and_tensor.cpp) | 通过[aclnnBitwiseAndTensor](docs/aclnnBitwiseAndTensor.md)接口方式调用BitwiseAndTensor算子。 |
Mmath/bitwise_or/README.md+2-2
@@ -42,5 +42,5 @@
42 42
43| 调用方式 | 样例代码 | 说明 |43| 调用方式 | 样例代码 | 说明 |
44| ---------------- | --------------------------- |----------------------------------------------------------------------------|44| ---------------- | --------------------------- |----------------------------------------------------------------------------|
45-| aclnn接口 | [test_aclnn_bitwise_or_scalar.cpp](examples/test_aclnn_bitwise_or_scalar.cpp) | 通过[aclnnBitwiseOrScalar](docs/aclnnBitwiseOrScalar.md)接口方式调用BitwiseOrScalar算子。 |45+| aclnn接口 | [test_aclnn_bitwise_or_scalar.cpp](examples/test_aclnn_bitwise_or_scalar.cpp) | 通过[aclnnBitwiseOrScalar](docs/aclnnBitwiseOrScalar&aclnnInplaceBitwiseOrScalar.md)接口方式调用BitwiseOrScalar算子。 |
46-| aclnn接口 | [test_aclnn_bitwise_or_tensor.cpp](examples/test_aclnn_bitwise_or_tensor.cpp) | 通过[aclnnBitwiseOrTensor](docs/aclnnBitwiseOrTensor.md)接口方式调用BitwiseOrTensor算子。 |46+| aclnn接口 | [test_aclnn_bitwise_or_tensor.cpp](examples/test_aclnn_bitwise_or_tensor.cpp) | 通过[aclnnBitwiseOrTensor](docs/aclnnBitwiseOrTensor&aclnnInplaceBitwiseOrTensor.md)接口方式调用BitwiseOrTensor算子。 |
Mmath/equal/README.md+1-1
@@ -69,5 +69,5 @@
69 69 
70| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |70| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |
71|--------------|--------------------------------------------------------|--------------------------------------------------|71|--------------|--------------------------------------------------------|--------------------------------------------------|
72-| aclnn调用 | [test_aclnn_equal.cpp](examples/test_aclnn_equal.cpp) | 通过[aclnnEqual](docs/aclnnEqual.md)接口方式调用Equal算子。 |72+| aclnn调用 | [test_aclnn_equal.cpp](../tensor_equal/examples/test_aclnn_equal.cpp) | 通过[aclnnEqual](../tensor_equal/docs/aclnnEqual.md)接口方式调用Equal算子。 |
73| 图模式调用 | [test_geir_equal.cpp](examples/test_geir_equal.cpp) | 通过[算子IR](op_graph/equal_proto.h)构图方式调用Equal算子。 |73| 图模式调用 | [test_geir_equal.cpp](examples/test_geir_equal.cpp) | 通过[算子IR](op_graph/equal_proto.h)构图方式调用Equal算子。 |
Mmath/exp_segsum_grad/README.md+1-1
@@ -104,4 +104,4 @@
104 104 
105| 调用方式 | 样例代码 | 说明 |105| 调用方式 | 样例代码 | 说明 |
106| ---------------- | --------------------------- | --------------------------------------------------- |106| ---------------- | --------------------------- | --------------------------------------------------- |
107-| aclnn接口 | [test_aclnn_exp_segsum_backward](examples/test_aclnn_exp_segsum_backward.cpp) | 通过[aclnnExpSegsumBackward](docs/aclnnExpSegsumBackward.md)接口方式调用ExpSegsumGrad算子。 |107+| aclnn接口 | [test_aclnn_exp_segsum_backward](examples/test_aclnn_exp_segsum_backward.cpp) | 通过[aclnnExpSegsumBackward](docs/aclnnExpSegsumBackward.md)接口方式调用ExpSegsumGrad算子。 |
Mmath/floor_div/README.md+5-5
@@ -51,8 +51,8 @@
51 <td>公式中的输入self。</td>51 <td>公式中的输入self。</td>
52 <td>52 <td>
53 <ul>53 <ul>
54- <li>数据类型与other的数据类型需满足数据类型推导规则（参见[互推导关系](../../../docs/zh/context/互推导关系.md)）。</li>54+ <li>数据类型与other的数据类型需满足数据类型推导规则（参见[互推导关系](../../docs/zh/context/互推导关系.md)）。</li>
55- <li>shape需要与other满足[broadcast关系](../../../docs/zh/context/broadcast关系.md)。</li>55+ <li>shape需要与other满足[broadcast关系](../../docs/zh/context/broadcast关系.md)。</li>
56 <ul>56 <ul>
57 </td>57 </td>
58 <td>FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX128、COMPLEX64、BFLOAT16</td>58 <td>FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX128、COMPLEX64、BFLOAT16</td>
@@ -66,8 +66,8 @@
66 <td>公式中的输入other。</td>66 <td>公式中的输入other。</td>
67 <td>67 <td>
68 <ul>68 <ul>
69- <li>数据类型与other的数据类型需满足数据类型推导规则（参见[互推导关系](../../../docs/zh/context/互推导关系.md)）。</li>69+ <li>数据类型与other的数据类型需满足数据类型推导规则（参见[互推导关系](../../docs/zh/context/互推导关系.md)）。</li>
70- <li>shape需要与other满足[broadcast关系](../../../docs/zh/context/broadcast关系.md)。</li>70+ <li>shape需要与other满足[broadcast关系](../../docs/zh/context/broadcast关系.md)。</li>
71 <ul>71 <ul>
72 </td>72 </td>
73 <td>FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX128、COMPLEX64、BFLOAT16</td>73 <td>FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX128、COMPLEX64、BFLOAT16</td>
@@ -91,7 +91,7 @@
91 <td>公式中的out。</td>91 <td>公式中的out。</td>
92 <td>92 <td>
93 <ul>93 <ul>
94- <li>数据类型需要是self与other推导之后可转换的数据类型（参见[互转换关系](../../../docs/zh/context/互转换关系.md)）。</li>94+ <li>数据类型需要是self与other推导之后可转换的数据类型（参见[互转换关系](../../docs/zh/context/互转换关系.md)）。</li>
95 <li>shape需要是self与other broadcast之后的shape。</li>95 <li>shape需要是self与other broadcast之后的shape。</li>
96 </ul>96 </ul>
97 </td>97 </td>
Mmath/hans_decode/docs/aclnnHansDecode.md+9-9
@@ -13,7 +13,7 @@
13 13 
14## 接口原型14## 接口原型
15 15 
16-每个算子分为[两段式接口](common/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnHansDecodeGetWorkspaceSize”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“aclnnHansDecode”接口执行计算。16+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnHansDecodeGetWorkspaceSize”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“aclnnHansDecode”接口执行计算。
17 17 
18- `aclnnStatus aclnnHansDecodeGetWorkspaceSize(const aclTensor *mantissa, const aclTensor *fixed, const aclTensor *var, const aclTensor *pdf, bool reshuff, const aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor);`18- `aclnnStatus aclnnHansDecodeGetWorkspaceSize(const aclTensor *mantissa, const aclTensor *fixed, const aclTensor *var, const aclTensor *pdf, bool reshuff, const aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor);`
19- `aclnnStatus aclnnHansDecode(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)`19- `aclnnStatus aclnnHansDecode(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)`
@@ -26,17 +26,17 @@
26 26 
27- **参数说明：**27- **参数说明：**
28- 28-
29- - mantissa(aclTensor*, 计算输入): 表示输入的待解压张量的尾数部分，Device侧的aclTensor，数据类型支持INT32，支持[非连续的Tensor](common/非连续的Tensor.md)，[数据格式](common/数据格式.md)支持ND。29+ - mantissa(aclTensor*, 计算输入): 表示输入的待解压张量的尾数部分，Device侧的aclTensor，数据类型支持INT32，支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。
30- - pdf(aclTensor*, 计算输入)：表示压缩时采用的指数位所在字节的概率密度分布，Device侧的aclTensor，数据类型支持INT32，shape要求为(1, 256)，支持[非连续的Tensor](common/非连续的Tensor.md)，[数据格式](common/数据格式.md)支持ND。30+ - pdf(aclTensor*, 计算输入)：表示压缩时采用的指数位所在字节的概率密度分布，Device侧的aclTensor，数据类型支持INT32，shape要求为(1, 256)，支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。
31- - fixed(aclTensor*, 计算输入)：表示压缩的第一段输出，Device侧的aclTensor。数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32，需与inputTensor保持一致，支持[非连续的Tensor](common/非连续的Tensor.md)。[数据格式](common/数据格式.md)支持ND。31+ - fixed(aclTensor*, 计算输入)：表示压缩的第一段输出，Device侧的aclTensor。数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32，需与inputTensor保持一致，支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)。[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。
32- - var(aclTensor*, 计算输入)：表示压缩时超过fixed空间后的部分，Device侧的aclTensor。数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32，需与inputTensor保持一致，支持[非连续的Tensor](common/非连续的Tensor.md)。[数据格式](common/数据格式.md)支持ND。32+ - var(aclTensor*, 计算输入)：表示压缩时超过fixed空间后的部分，Device侧的aclTensor。数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32，需与inputTensor保持一致，支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)。[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。
33- - out(aclTensor*, 计算输出)：表示解压缩后的指数存放位置，Device侧的aclTensor。数据类型与inputTensor保持一致，支持[非连续的Tensor](common/非连续的Tensor.md)。[数据格式](common/数据格式.md)支持ND。33+ - out(aclTensor*, 计算输出)：表示解压缩后的指数存放位置，Device侧的aclTensor。数据类型与inputTensor保持一致，支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)。[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。
34 - workspaceSize(uint64_t*, 出参): 返回需要在Device侧申请的workspace大小。34 - workspaceSize(uint64_t*, 出参): 返回需要在Device侧申请的workspace大小。
35 - executor(aclOpExecutor**, 出参): 返回op执行器，包含了算子计算流程。35 - executor(aclOpExecutor**, 出参): 返回op执行器，包含了算子计算流程。
36 36 
37- **返回值：**37- **返回值：**
38 38 
39- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](common/aclnn返回码.md)。39+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
40 40 
41 ```41 ```
42 第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：42 第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
@@ -56,7 +56,7 @@
56 56 
57- **返回值：**57- **返回值：**
58 58 
59- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](common/aclnn返回码.md)。59+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
60 60 
61## 约束与限制61## 约束与限制
62 62 
@@ -64,7 +64,7 @@
64 64 
65## 调用示例65## 调用示例
66 66 
67-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](common/编译与运行样例.md)。67+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](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
68 68 
69```c++69```c++
70#include <iostream>70#include <iostream>
Mmath/hans_encode/docs/aclnnHansEncode.md+9-9
@@ -13,7 +13,7 @@
13 13 
14## 接口原型14## 接口原型
15 15 
16-每个算子分为[两段式接口](common/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnHansEncodeGetWorkspaceSize”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“aclnnHansEncode”接口执行计算。16+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnHansEncodeGetWorkspaceSize”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“aclnnHansEncode”接口执行计算。
17 17 
18- `aclnnStatus aclnnHansEncodeGetWorkspaceSize(const aclTensor *inputTensor, aclTensor *pdfRef, bool statistic, bool reshuff, const aclTensor *mantissaOut, const aclTensor *fixedOut, const aclTensor *varOut, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor);`18- `aclnnStatus aclnnHansEncodeGetWorkspaceSize(const aclTensor *inputTensor, aclTensor *pdfRef, bool statistic, bool reshuff, const aclTensor *mantissaOut, const aclTensor *fixedOut, const aclTensor *varOut, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor);`
19- `aclnnStatus aclnnHansEncode(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)`19- `aclnnStatus aclnnHansEncode(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)`
@@ -26,19 +26,19 @@
26 26 
27- **参数说明：**27- **参数说明：**
28 28 
29- - inputTensor(aclTensor*, 计算输入): 表示输入的待压缩张量，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32，数据元素大小仅支持64的倍数且大于等于32768，支持[非连续的Tensor](common/非连续的Tensor.md)，[数据格式](common/数据格式.md)支持ND。29+ - inputTensor(aclTensor*, 计算输入): 表示输入的待压缩张量，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32，数据元素大小仅支持64的倍数且大于等于32768，支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。
30- - pdfRef(aclTensor*, 计算输入/计算输出)：表示inputTensor的指数位所在字节的概率密度分布，Device侧的aclTensor，数据类型支持INT32，shape要求为(1, 256)，支持[非连续的Tensor](common/非连续的Tensor.md)，[数据格式](common/数据格式.md)支持ND。30+ - pdfRef(aclTensor*, 计算输入/计算输出)：表示inputTensor的指数位所在字节的概率密度分布，Device侧的aclTensor，数据类型支持INT32，shape要求为(1, 256)，支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。
31 - statistic(bool, 计算输入): 表示是否进行pdf统计。31 - statistic(bool, 计算输入): 表示是否进行pdf统计。
32 - reshuff(bool, 计算输入): 表示是否对各核编码后的结果进行内存重整。32 - reshuff(bool, 计算输入): 表示是否对各核编码后的结果进行内存重整。
33- - mantissaOut(aclTensor*, 计算输出)：表示输出的尾数部分，Device侧的aclTensor。数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32，需与inputTensor保持一致，支持[非连续的Tensor](common/非连续的Tensor.md)。[数据格式](common/数据格式.md)支持ND。33+ - mantissaOut(aclTensor*, 计算输出)：表示输出的尾数部分，Device侧的aclTensor。数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32，需与inputTensor保持一致，支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)。[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。
34- - fixedOut(aclTensor*, 计算输出)：表示压缩的第一段输出，Device侧的aclTensor。数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32，需与inputTensor保持一致，支持[非连续的Tensor](common/非连续的Tensor.md)。[数据格式](common/数据格式.md)支持ND。34+ - fixedOut(aclTensor*, 计算输出)：表示压缩的第一段输出，Device侧的aclTensor。数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32，需与inputTensor保持一致，支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)。[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。
35- - varOut(aclTensor*, 计算输出)：表示压缩超过fixedOut后的输出，Device侧的aclTensor。数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32，需与inputTensor保持一致，支持[非连续的Tensor](common/非连续的Tensor.md)。[数据格式](common/数据格式.md)支持ND。35+ - varOut(aclTensor*, 计算输出)：表示压缩超过fixedOut后的输出，Device侧的aclTensor。数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32，需与inputTensor保持一致，支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)。[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。
36 - workspaceSize(uint64_t*, 出参): 返回需要在Device侧申请的workspace大小。36 - workspaceSize(uint64_t*, 出参): 返回需要在Device侧申请的workspace大小。
37 - executor(aclOpExecutor**, 出参): 返回op执行器，包含了算子计算流程。37 - executor(aclOpExecutor**, 出参): 返回op执行器，包含了算子计算流程。
38 38 
39- **返回值：**39- **返回值：**
40 40 
41- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](common/aclnn返回码.md)。41+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
42 42 
43 ```43 ```
44 第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：44 第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
@@ -61,7 +61,7 @@
61 61 
62- **返回值：**62- **返回值：**
63 63 
64- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](common/aclnn返回码.md)。64+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
65 65 
66## 约束与限制66## 约束与限制
67 67 
@@ -69,7 +69,7 @@
69 69 
70## 调用示例70## 调用示例
71 71 
72-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](common/编译与运行样例.md)。72+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](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
73 73 
74```c++74```c++
75#include <iostream>75#include <iostream>
Mmath/lerp/README.md+1-1
@@ -76,4 +76,4 @@ end、weight的dtype需要与self一致。
76 76 
77| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |77| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |
78|--------------|------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|78|--------------|------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|
79-| aclnn调用 | [test_aclnn_lerp](./examples/test_aclnn_lerp.cpp) | 通过[aclnnLerp](./docs/math/lerp/docs/aclnnLerp&aclnnInplaceLerp.md)接口方式调用Lerp算子。 |79+| aclnn调用 | [test_aclnn_lerp](./examples/test_aclnn_lerp.cpp) | 通过[aclnnLerp](docs/aclnnLerp&aclnnInplaceLerp.md)接口方式调用Lerp算子。 |
Mmath/log1p/README.md+8-8
@@ -27,7 +27,7 @@ $$
27- aclnnLog1p和aclnnInplaceLog1p实现相同的功能，使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。27- aclnnLog1p和aclnnInplaceLog1p实现相同的功能，使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。
28 - aclnnLog1p：需新建一个输出张量对象存储计算结果。28 - aclnnLog1p：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
29 - aclnnInplaceLog1p：无需新建输出张量对象，直接在输入张量的内存中存储计算结果。29 - aclnnInplaceLog1p：无需新建输出张量对象，直接在输入张量的内存中存储计算结果。
30-- 每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnLog1pGetWorkspaceSize”或者“aclnnInplaceLog1pGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnLog1p”或者“aclnnInplaceLog1p”接口执行计算。30+- 每个算子分为[两段式接口](../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnLog1pGetWorkspaceSize”或者“aclnnInplaceLog1pGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnLog1p”或者“aclnnInplaceLog1p”接口执行计算。
31 - `aclnnStatus aclnnLog1pGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)`31 - `aclnnStatus aclnnLog1pGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)`
32 - `aclnnStatus aclnnLog1p(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)`32 - `aclnnStatus aclnnLog1p(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)`
33 - `aclnnStatus aclnnInplaceLog1pGetWorkspaceSize(aclTensor* selfRef, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)`33 - `aclnnStatus aclnnInplaceLog1pGetWorkspaceSize(aclTensor* selfRef, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)`
@@ -35,10 +35,10 @@ $$
35 35 
36## aclnnLog1pGetWorkspaceSize36## aclnnLog1pGetWorkspaceSize
37- **参数说明**：37- **参数说明**：
38- - self(aclTensor*,计算输入): 公式中的self，Device侧的aclTensor。支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，shape维度不大于8, 且shape需要与out一致，和out的数据满足数据类型推导规则。38+ - self(aclTensor*,计算输入): 公式中的self，Device侧的aclTensor。支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，shape维度不大于8, 且shape需要与out一致，和out的数据满足数据类型推导规则。
39 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、FLOAT、FLOAT16、DOUBLE。39 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、FLOAT、FLOAT16、DOUBLE。
40 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16。40 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16。
41- - out(aclTensor *，计算输出): 公式中的out，Device侧的aclTensor。支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，且shape需要与self一致。41+ - out(aclTensor *，计算输出): 公式中的out，Device侧的aclTensor。支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，且shape需要与self一致。
42 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE。42 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE。
43 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16。43 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16。
44 - workspaceSize(uint64_t *，出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。44 - workspaceSize(uint64_t *，出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
@@ -46,7 +46,7 @@ $$
46 46 
47- **返回值：**47- **返回值：**
48 48 
49- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。49+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
50 50 
51```51```
52第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：52第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
@@ -66,11 +66,11 @@ $$
66 66 
67- **返回值**：67- **返回值**：
68 68 
69- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。69+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
70 70 
71## aclnnInplaceLog1pGetWorkspaceSize71## aclnnInplaceLog1pGetWorkspaceSize
72- **参数说明**：72- **参数说明**：
73- - selfRef(aclTensor *，计算输入|计算输出): Device侧的aclTensor。支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，shape维度不大于8。73+ - selfRef(aclTensor *，计算输入|计算输出): Device侧的aclTensor。支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，shape维度不大于8。
74 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE。74 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE。
75 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16。75 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16。
76 - workspaceSize(uint64_t *，出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。76 - workspaceSize(uint64_t *，出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
@@ -78,7 +78,7 @@ $$
78 78 
79- **返回值**：79- **返回值**：
80 80 
81- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。81+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
82 82 
83```83```
84第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：84第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
@@ -96,7 +96,7 @@ $$
96 96 
97- **返回值**：97- **返回值**：
98 98 
99- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。99+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
100 100 
101## 约束说明101## 约束说明
102 102 
Mmath/masked_scale/README.md+8-8
@@ -22,7 +22,7 @@
22 $$22 $$
23 23 
24## 函数原型24## 函数原型
25-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnMaskedScaleGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnMaskedScale”接口执行计算。25+每个算子分为[两段式接口](../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnMaskedScaleGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnMaskedScale”接口执行计算。
26 26 
27* `aclnnStatus aclnnMaskedScaleGetWorkspaceSize(const aclTensor* self, const aclTensor* mask, float scale, aclTensor* y, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)`27* `aclnnStatus aclnnMaskedScaleGetWorkspaceSize(const aclTensor* self, const aclTensor* mask, float scale, aclTensor* y, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)`
28* `aclnnStatus aclnnMaskedScale(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, aclrtStream stream)`28* `aclnnStatus aclnnMaskedScale(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, aclrtStream stream)`
@@ -30,20 +30,20 @@
30## aclnnMaskedScaleGetWorkspaceSize30## aclnnMaskedScaleGetWorkspaceSize
31- **参数说明：**31- **参数说明：**
32 32
33- - self(aclTensor*, 计算输入)：公式中的输入`self`，Device侧的aclTensor。支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)。33+ - self(aclTensor*, 计算输入)：公式中的输入`self`，Device侧的aclTensor。支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)。
34- - <term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。34+ - <term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。
35 35 
36 - mask(aclTensor*, 计算输入)：公式中的`mask`，Device侧的aclTensor，shape需要与self一致。36 - mask(aclTensor*, 计算输入)：公式中的`mask`，Device侧的aclTensor，shape需要与self一致。
37- - <term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持UINT8、INT8、FLOAT16、FLOAT，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。37+ - <term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持UINT8、INT8、FLOAT16、FLOAT，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。
38 38 
39 - scale(float, 计算输入)：进行数据缩放，数据类型支持FLOAT。39 - scale(float, 计算输入)：进行数据缩放，数据类型支持FLOAT。
40 40 
41- - y(aclTensor\*, 计算输出)：公式中的`out`，Device侧的aclTensor，数据类型和shape需要与self一致。支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)。41+ - y(aclTensor\*, 计算输出)：公式中的`out`，Device侧的aclTensor，数据类型和shape需要与self一致。支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)。
42- - <term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。42+ - <term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。
43 43
44- **返回值：**44- **返回值：**
45 45 
46- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。46+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
47 47 
48 ```48 ```
49 第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：49 第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
@@ -63,7 +63,7 @@
63 63
64- **返回值：**64- **返回值：**
65 65 
66- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。66+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
67 67 
68## 约束说明68## 约束说明
69 69 
Mmath/mod/docs/aclnnFmodScalar&aclnnInplaceFmodScalar.md+6-6
@@ -27,7 +27,7 @@
27 27 
28## 函数原型28## 函数原型
29 29 
30-每个算子分为[两段式接口](common/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnFmodScalarGetWorkspaceSize”或者”aclnnInplaceFmodScalarGetWorkspaceSize“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“aclnnFmodScalar”或者”aclnnInplaceFmodScalar“接口执行计算。30+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnFmodScalarGetWorkspaceSize”或者”aclnnInplaceFmodScalarGetWorkspaceSize“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“aclnnFmodScalar”或者”aclnnInplaceFmodScalar“接口执行计算。
31 31 
32```Cpp32```Cpp
33aclnnStatus aclnnFmodScalarGetWorkspaceSize(33aclnnStatus aclnnFmodScalarGetWorkspaceSize(
@@ -145,7 +145,7 @@ aclnnStatus aclnnInplaceFmodScalar(
145 145 
146- **返回值：**146- **返回值：**
147 147 
148- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](common/aclnn返回码.md)。148+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
149 149 
150 <table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1149px"><colgroup>150 <table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1149px"><colgroup>
151 <col style="width: 288px">151 <col style="width: 288px">
@@ -222,7 +222,7 @@ aclnnStatus aclnnInplaceFmodScalar(
222 222 
223- **返回值：**223- **返回值：**
224 224 
225- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](common/aclnn返回码.md)。225+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
226 226 
227## aclnnInplaceFmodScalarGetWorkspaceSize227## aclnnInplaceFmodScalarGetWorkspaceSize
228 228 
@@ -297,7 +297,7 @@ aclnnStatus aclnnInplaceFmodScalar(
297 297 
298- **返回值：**298- **返回值：**
299 299 
300- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](common/aclnn返回码.md)。300+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
301 301 
302<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1149px"><colgroup>302<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1149px"><colgroup>
303 <col style="width: 288px">303 <col style="width: 288px">
@@ -371,7 +371,7 @@ aclnnStatus aclnnInplaceFmodScalar(
371 371 
372- **返回值：**372- **返回值：**
373 373 
374- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](common/aclnn返回码.md)。374+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
375 375 
376## 约束说明376## 约束说明
377 377 
@@ -381,7 +381,7 @@ aclnnStatus aclnnInplaceFmodScalar(
381 381 
382## 调用示例382## 调用示例
383 383 
384-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](common/编译与运行样例.md)。384+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](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
385 385 
386**aclnnFmodScalar示例代码：**386**aclnnFmodScalar示例代码：**
387 387 
Mmath/mod/docs/aclnnFmodTensor&aclnnInplaceFmodTensor.md+6-6
@@ -27,7 +27,7 @@
27 27 
28## 函数原型28## 函数原型
29 29 
30-每个算子分为[两段式接口](common/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnFmodTensorGetWorkspaceSize”或者”aclnnInplaceFmodTensorGetWorkspaceSize“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“aclnnFmodTensor”或者”aclnnInplaceFmodTensor“接口执行计算。30+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnFmodTensorGetWorkspaceSize”或者”aclnnInplaceFmodTensorGetWorkspaceSize“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“aclnnFmodTensor”或者”aclnnInplaceFmodTensor“接口执行计算。
31 31 
32```Cpp32```Cpp
33aclnnStatus aclnnFmodTensorGetWorkspaceSize(33aclnnStatus aclnnFmodTensorGetWorkspaceSize(
@@ -142,7 +142,7 @@ aclnnStatus aclnnInplaceFmodTensor(
142 142 
143- **返回值：**143- **返回值：**
144 144 
145- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](common/aclnn返回码.md)。145+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
146 146 
147 <table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1149px"><colgroup>147 <table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1149px"><colgroup>
148 <col style="width: 288px">148 <col style="width: 288px">
@@ -222,7 +222,7 @@ aclnnStatus aclnnInplaceFmodTensor(
222 222 
223- **返回值：**223- **返回值：**
224 224 
225- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](common/aclnn返回码.md)。225+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
226 226 
227## aclnnInplaceFmodTensorGetWorkspaceSize227## aclnnInplaceFmodTensorGetWorkspaceSize
228 228 
@@ -297,7 +297,7 @@ aclnnStatus aclnnInplaceFmodTensor(
297 297 
298- **返回值：**298- **返回值：**
299 299 
300- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](common/aclnn返回码.md)。300+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
301 301 
302 <table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1149px"><colgroup>302 <table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1149px"><colgroup>
303 <col style="width: 288px">303 <col style="width: 288px">
@@ -377,7 +377,7 @@ aclnnStatus aclnnInplaceFmodTensor(
377 377 
378- **返回值：**378- **返回值：**
379 379 
380- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](common/aclnn返回码.md)。380+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
381 381 
382## 约束说明382## 约束说明
383 383 
@@ -387,7 +387,7 @@ aclnnStatus aclnnInplaceFmodTensor(
387 387 
388## 调用示例388## 调用示例
389 389 
390-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](common/编译与运行样例.md)。390+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](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
391 391 
392**aclnnFmodTensor示例代码：**392**aclnnFmodTensor示例代码：**
393 393 
Mmath/mul/README.md+1-1
@@ -68,4 +68,4 @@ $$y = x_1 \times x_2$$
68 68 
69| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |69| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |
70|--------------|------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|70|--------------|------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|
71-| aclnn调用 | [test_aclnn_mul](./examples/test_aclnn_mul.cpp) | 通过[aclnnMul](./docs/aclnnMul.md)接口方式调用Mul算子。 |71+| aclnn调用 | [test_aclnn_mul](./examples/test_aclnn_mul.cpp) | 通过[aclnnMul](./docs/aclnnMul&aclnnInplaceMul.md)接口方式调用Mul算子。 |
Mmath/mul/docs/aclnnMul&aclnnInplaceMul.md+1-1
@@ -144,7 +144,7 @@ $$
144 - aclnnMul&aclnnInplaceMul默认确定性实现。144 - aclnnMul&aclnnInplaceMul默认确定性实现。
145 145 
146 - 针对selfRef数据类型为INT8，other数据类型为INT32的场景：146 - 针对selfRef数据类型为INT8，other数据类型为INT32的场景：
147- 由于cast算子将INT32转换成INT8类型时存在精度问题（具体参见[aclnnCast](aclnnCast.md)），该场景下输出结果精度无法保证。147+ 由于cast算子将INT32转换成INT8类型时存在精度问题（具体参见[aclnnCast](../../cast/docs/aclnnCast.md)），该场景下输出结果精度无法保证。
148 148 
149## 调用示例149## 调用示例
150 150 
Mmath/muls/README.md+1-1
@@ -68,4 +68,4 @@ $$y = x \times value$$
68 68 
69| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |69| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |
70|--------------|------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|70|--------------|------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|
71-| aclnn调用 | [test_aclnn_muls](./examples/test_aclnn_muls.cpp) | 通过[aclnnMuls](./docs/aclnnMuls.md)接口方式调用Muls算子。 |71+| aclnn调用 | [test_aclnn_muls](./examples/test_aclnn_muls.cpp) | 通过[aclnnMuls](./docs/aclnnMuls&aclnnInplaceMuls.md)接口方式调用Muls算子。 |
Mmath/muls/docs/aclnnMuls&aclnnInplaceMuls.md+1-1
@@ -128,7 +128,7 @@
128- 确定性计算：128- 确定性计算：
129 - aclnnMuls&aclnnInplaceMuls默认确定性实现。129 - aclnnMuls&aclnnInplaceMuls默认确定性实现。
130 130 
131- other参数对于float无精度损失，int32、int64数据类型在other参数大于2^24时可能存在精度损失，推荐使用[aclnnMul](./aclnnMul&aclnnInplaceMul.md)。131+ other参数对于float无精度损失，int32、int64数据类型在other参数大于2^24时可能存在精度损失，推荐使用[aclnnMul](../../mul/docs/aclnnMul&aclnnInplaceMul.md)。
132 132 
133## 调用示例133## 调用示例
134 134 
Mmath/neg/README.md+1-1
@@ -63,4 +63,4 @@
63 63 
64| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |64| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |
65|--------------|------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------|65|--------------|------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------|
66-| aclnn调用 | [test_aclnn_neg](./examples/test_aclnn_neg.cpp) | 通过[aclnnNeg](./docs/aclnnNeg.md)接口方式调用Neg算子。 |66+| aclnn调用 | [test_aclnn_neg](./examples/test_aclnn_neg.cpp) | 通过[aclnnNeg](./docs/aclnnNeg&aclnnInplaceNeg.md)接口方式调用Neg算子。 |
Mmath/one_hot/docs/aclnnOneHot.md+4-4
@@ -29,7 +29,7 @@
29 29 
30## 函数原型30## 函数原型
31 31 
32-每个算子分为[两段式接口](common/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnOneHotGetWorkspaceSize”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“aclnnOneHot”接口执行计算。32+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnOneHotGetWorkspaceSize”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“aclnnOneHot”接口执行计算。
33 33 
34```Cpp34```Cpp
35aclnnStatus aclnnOneHotGetWorkspaceSize(35aclnnStatus aclnnOneHotGetWorkspaceSize(
@@ -165,7 +165,7 @@ aclnnStatus aclnnOneHot(
165 165 
166- **返回值：**166- **返回值：**
167 167 
168- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](common/aclnn返回码.md)。168+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
169 169 
170 <table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1149px"><colgroup>170 <table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1149px"><colgroup>
171 <col style="width: 288px">171 <col style="width: 288px">
@@ -257,7 +257,7 @@ aclnnStatus aclnnOneHot(
257 257 
258- **返回值：**258- **返回值：**
259 259 
260- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](common/aclnn返回码.md)。260+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
261 261 
262## 约束说明262## 约束说明
263 263 
@@ -271,7 +271,7 @@ aclnnStatus aclnnOneHot(
271 271 
272## 调用示例272## 调用示例
273 273 
274-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](common/编译与运行样例.md)。274+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](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
275 275 
276```Cpp276```Cpp
277#include <iostream>277#include <iostream>
Mmath/pow/docs/aclnnPowTensorScalar&aclnnInplacePowTensorScalar.md+6-6
@@ -33,7 +33,7 @@ $$
33 33 
34## 函数原型34## 函数原型
35 35 
36- 每个算子分为[两段式接口](common/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnPowTensorScalarGetWorkspaceSize”或者“aclnnInplacePowTensorScalarGetWorkspaceSize”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“aclnnPowTensorScalar”或者“aclnnInplacePowTensorScalar”接口执行计算。36+ 每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnPowTensorScalarGetWorkspaceSize”或者“aclnnInplacePowTensorScalarGetWorkspaceSize”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“aclnnPowTensorScalar”或者“aclnnInplacePowTensorScalar”接口执行计算。
37 37 
38```Cpp38```Cpp
39aclnnStatus aclnnPowTensorScalarGetWorkspaceSize(39aclnnStatus aclnnPowTensorScalarGetWorkspaceSize(
@@ -151,7 +151,7 @@ aclnnStatus aclnnInplacePowTensorScalar(
151 151 
152- **返回值**152- **返回值**
153 153 
154- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](./common/aclnn返回码.md)。154+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
155 155 
156 <table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1149px"><colgroup>156 <table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1149px"><colgroup>
157 <col style="width: 288px">157 <col style="width: 288px">
@@ -234,7 +234,7 @@ aclnnStatus aclnnInplacePowTensorScalar(
234 234 
235- **返回值**235- **返回值**
236 236 
237- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](./common/aclnn返回码.md)。237+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
238 238 
239## aclnnInplacePowTensorScalarGetWorkspaceSize239## aclnnInplacePowTensorScalarGetWorkspaceSize
240 240 
@@ -307,7 +307,7 @@ aclnnStatus aclnnInplacePowTensorScalar(
307 307 
308- **返回值**308- **返回值**
309 309 
310- aclnnStatus， 返回状态码，具体参见[aclnn返回码](./common/aclnn返回码.md)。310+ aclnnStatus， 返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
311 311 
312 <table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1149px"><colgroup>312 <table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1149px"><colgroup>
313 <col style="width: 288px">313 <col style="width: 288px">
@@ -387,7 +387,7 @@ aclnnStatus aclnnInplacePowTensorScalar(
387 387 
388- **返回值**388- **返回值**
389 389 
390- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](./common/aclnn返回码.md)。390+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
391 391 
392## 约束说明392## 约束说明
393 393 
@@ -399,7 +399,7 @@ aclnnStatus aclnnInplacePowTensorScalar(
399- exponent = 2场景下调用square算子，当输入self为int8时，只有结果在(-2048, 1920)范围内时保证精度无误差。399- exponent = 2场景下调用square算子，当输入self为int8时，只有结果在(-2048, 1920)范围内时保证精度无误差。
400 400 
401## 调用示例401## 调用示例
402-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](common/编译与运行样例.md)。402+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](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
403```Cpp403```Cpp
404#include <iostream>404#include <iostream>
405#include <vector>405#include <vector>
Mmath/pow/docs/aclnnPowTensorTensor&aclnnInplacePowTensorTensor.md+6-6
@@ -34,7 +34,7 @@
34 34 
35## 函数原型35## 函数原型
36 36 
37-每个算子分为[两段式接口](common/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnPowTensorTensorGetWorkspaceSize”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“aclnnPowTensorTensor”接口执行计算。37+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnPowTensorTensorGetWorkspaceSize”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“aclnnPowTensorTensor”接口执行计算。
38 38 
39```Cpp39```Cpp
40aclnnStatus aclnnPowTensorTensorGetWorkspaceSize(40aclnnStatus aclnnPowTensorTensorGetWorkspaceSize(
@@ -152,7 +152,7 @@ aclnnStatus aclnnInplacePowTensorTensor(
152 152 
153- **返回值：**153- **返回值：**
154 154 
155- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](common/aclnn返回码.md)。155+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
156 156 
157 ```157 ```
158 第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：158 第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
@@ -205,7 +205,7 @@ aclnnStatus aclnnInplacePowTensorTensor(
205 205 
206- **返回值：**206- **返回值：**
207 207 
208- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](common/aclnn返回码.md)。208+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
209 209 
210## aclnnInplacePowTensorTensorGetWorkspaceSize210## aclnnInplacePowTensorTensorGetWorkspaceSize
211 211 
@@ -280,7 +280,7 @@ aclnnStatus aclnnInplacePowTensorTensor(
280 280 
281- **返回值：**281- **返回值：**
282 282 
283- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](common/aclnn返回码.md)。283+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
284 284 
285 <table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1149px"><colgroup>285 <table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1149px"><colgroup>
286 <col style="width: 288px">286 <col style="width: 288px">
@@ -363,7 +363,7 @@ aclnnStatus aclnnInplacePowTensorTensor(
363 363 
364- **返回值：**364- **返回值：**
365 365 
366- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](common/aclnn返回码.md)。366+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
367 367 
368## 约束说明368## 约束说明
369 369 
@@ -374,7 +374,7 @@ aclnnStatus aclnnInplacePowTensorTensor(
374 374 
375## 调用示例375## 调用示例
376 376 
377-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](common/编译与运行样例.md)。377+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](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
378**aclnnPowTensorTensor示例代码：**378**aclnnPowTensorTensor示例代码：**
379 379 
380```Cpp380```Cpp
Mmath/reduce_log_sum_exp/README.md+2-2
@@ -39,7 +39,7 @@
39 39 
40## 参数说明40## 参数说明
41 41 
42-- self（aclTensor*, 计算输入）：公式中的`self`，Device侧的aclTensor。shape支持0-8维，数据类型需要可转换成out数据类型（参见[互转换关系](./common/互转换关系.md)）。支持[非连续的Tensor](common/非连续的Tensor.md)，[数据格式](common/数据格式.md)支持ND。42+- self（aclTensor*, 计算输入）：公式中的`self`，Device侧的aclTensor。shape支持0-8维，数据类型需要可转换成out数据类型（参见[互转换关系](../../docs/zh/context/互转换关系.md)）。支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。
43 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL。43 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL。
44 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term> ：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL。44 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term> ：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL。
45 45 
@@ -47,7 +47,7 @@
47 47 
48- keepDim（bool, 计算输入）：决定reduce轴的维度是否保留，HOST侧的BOOL常量。48- keepDim（bool, 计算输入）：决定reduce轴的维度是否保留，HOST侧的BOOL常量。
49 49 
50-- out（aclTensor*, 计算输入）：公式中的$logsumexp(x)$，Device侧的aclTensor。shape支持0-8维。若keepDim为true，除dim指定维度上的size为1以外，其余维度的shape需要与self保持一致；若keepDim为false，reduce轴的维度不保留，其余维度shape需要与self一致。数据类型需要可转换成self数据类型（参见[互转换关系](./common/互转换关系.md)）。支持[非连续的Tensor](common/非连续的Tensor.md)，[数据格式](common/数据格式.md)支持ND。50+- out（aclTensor*, 计算输入）：公式中的$logsumexp(x)$，Device侧的aclTensor。shape支持0-8维。若keepDim为true，除dim指定维度上的size为1以外，其余维度的shape需要与self保持一致；若keepDim为false，reduce轴的维度不保留，其余维度shape需要与self一致。数据类型需要可转换成self数据类型（参见[互转换关系](../../docs/zh/context/互转换关系.md)）。支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。
51 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。51 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
52 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term> ：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。52 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term> ：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。
53 53 
Mmath/reduce_prod/README.md+3-3
@@ -17,13 +17,13 @@
17 17 
18## 参数说明18## 参数说明
19 19 
20- - self(aclTensor*, 计算输入)：Device侧的aclTensor，支持[非连续的Tensor](common/非连续的Tensor.md)，[数据格式](common/数据格式.md)支持ND。20+ - self(aclTensor*, 计算输入)：Device侧的aclTensor，支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。
21 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128。输入为空tensor时，输出类型不能是复数类型COMPLEX64和COMPLEX128。21 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128。输入为空tensor时，输出类型不能是复数类型COMPLEX64和COMPLEX128。
22 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>昇腾950 AI处理器</term>：数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16。输入为空tensor时，输出类型不能是复数类型COMPLEX64和COMPLEX128。22 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>昇腾950 AI处理器</term>：数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16。输入为空tensor时，输出类型不能是复数类型COMPLEX64和COMPLEX128。
23 23 
24 - dtype(const aclDataType, 计算输入)：Host侧的aclDataType，输出tensor的数据类型，需要与out的数据类型一致。24 - dtype(const aclDataType, 计算输入)：Host侧的aclDataType，输出tensor的数据类型，需要与out的数据类型一致。
25 25 
26- - out(aclTensor*, 计算输出)：Device侧的aclTensor，数据类型与dtype一致，若dtype未传入则数据类型与self一致。支持[非连续的Tensor](common/非连续的Tensor.md)，[数据格式](common/数据格式.md)支持ND。输出shape为(1)。26+ - out(aclTensor*, 计算输出)：Device侧的aclTensor，数据类型与dtype一致，若dtype未传入则数据类型与self一致。支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。输出shape为(1)。
27 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128。27 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128。
28 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>昇腾950 AI处理器</term>：数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16。28 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>昇腾950 AI处理器</term>：数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16。
29 29 
@@ -36,5 +36,5 @@
36 36 
37| 调用方式 | 样例代码 | 说明 |37| 调用方式 | 样例代码 | 说明 |
38| ---------------- | --------------------------- | --------------------------------------------------- |38| ---------------- | --------------------------- | --------------------------------------------------- |
39-| aclnn接口 | [test_aclnn_prod](./examples/test_prod.cpp) | 通过[aclnnProd](docs/aclnnProd.md)接口方式调用ReduceProd算子。 |39+| aclnn接口 | [test_aclnn_prod](./examples/test_aclnn_prod.cpp) | 通过[aclnnProd](docs/aclnnProd.md)接口方式调用ReduceProd算子。 |
40| aclnn接口 | [test_aclnn_prod_dim](./examples/test_aclnn_prod_dim.cpp) | 通过[aclnnProdDim](docs/aclnnProdDim.md)接口方式调用ReduceProd算子。 |40| aclnn接口 | [test_aclnn_prod_dim](./examples/test_aclnn_prod_dim.cpp) | 通过[aclnnProdDim](docs/aclnnProdDim.md)接口方式调用ReduceProd算子。 |
Mmath/reduce_sum/README.md+2-2
@@ -17,7 +17,7 @@
17 17 
18## 参数说明18## 参数说明
19 19 
20- - self（aclTensor*, 计算输入）：Device侧的aclTensor，shape支持0-8维，支持[非连续的Tensor](common/非连续的Tensor.md)，[数据格式](common/数据格式.md)支持ND。20+ - self（aclTensor*, 计算输入）：Device侧的aclTensor，shape支持0-8维，支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。
21 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。输入为空tensor时，输出类型不能是复数类型COMPLEX64和COMPLEX128。21 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。输入为空tensor时，输出类型不能是复数类型COMPLEX64和COMPLEX128。
22 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>昇腾950 AI处理器</term>：数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16。输入为空tensor时，输出类型不能是复数类型COMPLEX64和COMPLEX128。22 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>昇腾950 AI处理器</term>：数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16。输入为空tensor时，输出类型不能是复数类型COMPLEX64和COMPLEX128。
23 23 
@@ -29,7 +29,7 @@
29 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、INT8、 INT16、 INT32、 INT64、UINT8、BOOL、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。29 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、INT8、 INT16、 INT32、 INT64、UINT8、BOOL、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。
30 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>昇腾950 AI处理器</term>：数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、INT8、 INT16、 INT32、 INT64、UINT8、BOOL、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16。30 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>昇腾950 AI处理器</term>：数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、INT8、 INT16、 INT32、 INT64、UINT8、BOOL、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16。
31 31 
32- - out（aclTensor*, 计算输出）：Device侧的aclTensor，支持[非连续的Tensor](common/非连续的Tensor.md)，[数据格式](common/数据格式.md)支持ND。32+ - out（aclTensor*, 计算输出）：Device侧的aclTensor，支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND。
33 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。33 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。
34 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>昇腾950 AI处理器</term>：数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16。34 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>昇腾950 AI处理器</term>：数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16。
35 35 
Mmath/reduce_var/README.md+1-1
@@ -88,4 +88,4 @@
88 88 
89| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |89| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |
90|--------------|------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|90|--------------|------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|
91-| aclnn调用 | [test_aclnn_reduce_var.cpp](./examples/test_aclnn_reduce_var.cpp) | 通过[aclnnVar](./docs/aclnnStd.md)接口方式调用ReduceVar算子。 |91+| aclnn调用 | [test_aclnn_reduce_var.cpp](./examples/test_aclnn_reduce_var.cpp) | 通过[aclnnVar](../reduce_std_v2/docs/aclnnStd.md)接口方式调用ReduceVar算子。 |
Mmath/rfft1_d/README.md+1-1
@@ -88,6 +88,6 @@
88 88 
89| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |89| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |
90|--------------|------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------|90|--------------|------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------|
91-| aclnn调用 | [test_acl_rfft1_d](./examples/test_acl_rfft1_d.cpp) | 通过[aclRfft1D](./docs/aclRfft1D.md)接口方式调用Rfft1D算子。 |91+| aclnn调用 | [test_acl_rfft1_d](./examples/test_acl_rfft1d.cpp) | 通过[aclRfft1D](./docs/aclRfft1D.md)接口方式调用Rfft1D算子。 |
92 92 
93 93 
Mmath/rsqrt/README.md+9-9
@@ -26,7 +26,7 @@ $$
26- aclnnRsqrt和aclnnInplaceRsqrt实现相同的功能，使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。26- aclnnRsqrt和aclnnInplaceRsqrt实现相同的功能，使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。
27 - aclnnRsqrt：需新建一个输出张量对象存储计算结果。27 - aclnnRsqrt：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
28 - aclnnInplaceRsqrt：无需新建输出张量对象，直接在输入张量的内存中存储计算结果。28 - aclnnInplaceRsqrt：无需新建输出张量对象，直接在输入张量的内存中存储计算结果。
29-- 每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnRsqrtGetWorkspaceSize”或者”aclnnInplaceRsqrtGetWorkspaceSize“接口获取入参并根据流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnRsqrt”或者”aclnnInplaceRsqrt“接口执行计算。29+- 每个算子分为[两段式接口](../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnRsqrtGetWorkspaceSize”或者”aclnnInplaceRsqrtGetWorkspaceSize“接口获取入参并根据流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnRsqrt”或者”aclnnInplaceRsqrt“接口执行计算。
30 30 
31 * `aclnnStatus aclnnRsqrtGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)`31 * `aclnnStatus aclnnRsqrtGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)`
32 * `aclnnStatus aclnnRsqrt(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)`32 * `aclnnStatus aclnnRsqrt(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)`
@@ -36,16 +36,16 @@ $$
36## aclnnRsqrtGetWorkspaceSize36## aclnnRsqrtGetWorkspaceSize
37- **参数说明：**37- **参数说明：**
38 38
39- * self(aclTensor*, 计算输入): 公式中的$input$，Device侧的aclTensor，支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND, 且shape需要与out一致。39+ * self(aclTensor*, 计算输入): 公式中的$input$，Device侧的aclTensor，支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND, 且shape需要与out一致。
40 - <term>Atlas 200I/500 A2 推理产品</term>、<term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、BOOL。40 - <term>Atlas 200I/500 A2 推理产品</term>、<term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、BOOL。
41 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、BFLOAT16。41 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、BFLOAT16。
42- * out(aclTensor *, 计算输出): 公式中的$out$，Device侧的aclTensor，支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，且shape需要与self一致。42+ * out(aclTensor *, 计算输出): 公式中的$out$，Device侧的aclTensor，支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，且shape需要与self一致。
43 - <term>Atlas 200I/500 A2 推理产品</term>、<term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。43 - <term>Atlas 200I/500 A2 推理产品</term>、<term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。
44 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16。44 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16。
45 45
46- **返回值：**46- **返回值：**
47 47 
48- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。48+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
49 49 
50```50```
51第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：51第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
@@ -64,12 +64,12 @@ $$
64 64
65- **返回值：**65- **返回值：**
66 66 
67- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。67+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
68 68 
69## aclnnInplaceRsqrtGetWorkspaceSize69## aclnnInplaceRsqrtGetWorkspaceSize
70- **参数说明：**70- **参数说明：**
71 71
72- * selfRef(aclTensor *, 计算输入): 公式中的$input$，Device侧的aclTensor，支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，shape维度不大于8。72+ * selfRef(aclTensor *, 计算输入): 公式中的$input$，Device侧的aclTensor，支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，shape维度不大于8。
73 - <term>Atlas 200I/500 A2 推理产品</term>、<term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。73 - <term>Atlas 200I/500 A2 推理产品</term>、<term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。
74 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16。74 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16。
75 * workspaceSize(uint64_t *, 出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。75 * workspaceSize(uint64_t *, 出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
@@ -77,7 +77,7 @@ $$
77 77
78- **返回值：**78- **返回值：**
79 79 
80- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。80+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
81 81 
82```82```
83第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：83第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
@@ -95,7 +95,7 @@ $$
95 95
96- **返回值：**96- **返回值：**
97 97 
98- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。98+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
99 99 
100## 约束说明100## 约束说明
101 101 
@@ -103,4 +103,4 @@ $$
103 - aclnnRsqrt&aclnnInplaceRsqrt默认确定性实现。103 - aclnnRsqrt&aclnnInplaceRsqrt默认确定性实现。
104 104 
105## 调用示例105## 调用示例
106-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](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。106+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](../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
Mmath/rsqrt_grad/README.md+1-1
@@ -70,4 +70,4 @@ $$
70 70 
71| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |71| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |
72|--------------|-----------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------|72|--------------|-----------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------|
73-| 图模式调用 | [test_geir_sqrt_grad](./examples/test_geir_sqrt_grad.cpp) | 通过[算子IR](./op_graph/sqrt_grad_proto.h)构图方式调用SqrtGrad算子。 |73+| 图模式调用 | [test_geir_sqrt_grad](./examples/test_geir_sqrt_grad.cpp) | 通过[算子IR](../sqrt_grad/op_graph/sqrt_grad_proto.h)构图方式调用SqrtGrad算子。 |
Mmath/select/README.md+7-7
@@ -26,7 +26,7 @@ $$
26 26 
27## 函数原型27## 函数原型
28 28 
29-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnSWhereGetWorkspaceSize”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“aclnnSWhere”接口执行计算。29+每个算子分为[两段式接口](../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnSWhereGetWorkspaceSize”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“aclnnSWhere”接口执行计算。
30 30 
31- `aclnnStatus aclnnSWhereGetWorkspaceSize(const aclTensor *condition, const aclTensor *self, const aclTensor *other, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)`31- `aclnnStatus aclnnSWhereGetWorkspaceSize(const aclTensor *condition, const aclTensor *self, const aclTensor *other, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)`
32- `aclnnStatus aclnnSWhere(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)`32- `aclnnStatus aclnnSWhere(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)`
@@ -34,24 +34,24 @@ $$
34## aclnnSWhereGetWorkspaceSize34## aclnnSWhereGetWorkspaceSize
35 35 
36* **参数说明**:36* **参数说明**:
37- - condition（aclTensor*, 计算输入）：公式中的输入`condition`，Device侧的aclTensor，数据类型支持UINT8、BOOL，支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，shape需要与self和other满足[broadcast关系](../../../docs/zh/context/broadcast关系.md)。支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，数据维度不支持8维以上。37+ - condition（aclTensor*, 计算输入）：公式中的输入`condition`，Device侧的aclTensor，数据类型支持UINT8、BOOL，支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，shape需要与self和other满足[broadcast关系](../../docs/zh/context/broadcast关系.md)。支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，数据维度不支持8维以上。
38 38 
39- - self（aclTensor*, 计算输入）：公式中的输入`self`，数据类型与other的数据类型需满足数据类型推导规则（参见[互推导关系](../../../docs/zh/context/互推导关系.md)），Device侧的aclTensor，shape需要与other和condition满足[broadcast关系](../../../docs/zh/context/broadcast关系.md)。支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，数据维度不支持8维以上。39+ - self（aclTensor*, 计算输入）：公式中的输入`self`，数据类型与other的数据类型需满足数据类型推导规则（参见[互推导关系](../../docs/zh/context/互推导关系.md)），Device侧的aclTensor，shape需要与other和condition满足[broadcast关系](../../docs/zh/context/broadcast关系.md)。支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，数据维度不支持8维以上。
40 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持FLOAT、 INT32、 UINT64、 INT64、 UINT32、 FLOAT16、 UINT16、 INT16、 INT8、 UINT8、 DOUBLE、 BOOL、 COMPLEX64、 COMPLEX128、 BFLOAT16。40 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持FLOAT、 INT32、 UINT64、 INT64、 UINT32、 FLOAT16、 UINT16、 INT16、 INT8、 UINT8、 DOUBLE、 BOOL、 COMPLEX64、 COMPLEX128、 BFLOAT16。
41 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、 INT32、 UINT64、 INT64、 UINT32、 FLOAT16、 UINT16、 INT16、 INT8、 UINT8、 DOUBLE、 BOOL、 COMPLEX64、 COMPLEX128。41 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、 INT32、 UINT64、 INT64、 UINT32、 FLOAT16、 UINT16、 INT16、 INT8、 UINT8、 DOUBLE、 BOOL、 COMPLEX64、 COMPLEX128。
42 42 
43- - other（aclTensor*, 计算输入）：公式中的输入`other`，数据类型与self的数据类型需满足数据类型推导规则（参见[互推导关系](../../../docs/zh/context/互推导关系.md)），Device侧的aclTensor，shape需要与self和condition满足[broadcast关系](../../../docs/zh/context/broadcast关系.md)。支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，数据维度不支持8维以上。43+ - other（aclTensor*, 计算输入）：公式中的输入`other`，数据类型与self的数据类型需满足数据类型推导规则（参见[互推导关系](../../docs/zh/context/互推导关系.md)），Device侧的aclTensor，shape需要与self和condition满足[broadcast关系](../../docs/zh/context/broadcast关系.md)。支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，数据维度不支持8维以上。
44 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持FLOAT、 INT32、 UINT64、 INT64、 UINT32、 FLOAT16、 UINT16、 INT16、 INT8、 UINT8、 DOUBLE、 BOOL、 COMPLEX64、 COMPLEX128、 BFLOAT16。44 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持FLOAT、 INT32、 UINT64、 INT64、 UINT32、 FLOAT16、 UINT16、 INT16、 INT8、 UINT8、 DOUBLE、 BOOL、 COMPLEX64、 COMPLEX128、 BFLOAT16。
45 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、 INT32、 UINT64、 INT64、 UINT32、 FLOAT16、 UINT16、 INT16、 INT8、 UINT8、 DOUBLE、 BOOL、 COMPLEX64、 COMPLEX128。45 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、 INT32、 UINT64、 INT64、 UINT32、 FLOAT16、 UINT16、 INT16、 INT8、 UINT8、 DOUBLE、 BOOL、 COMPLEX64、 COMPLEX128。
46 46 
47- - out（aclTensor \*, 计算输出）：公式中的输出`out`，支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，Device侧的aclTensor，shape需要是self与other 和condition broadcast之后的shape。支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，数据维度不支持8维以上。47+ - out（aclTensor \*, 计算输出）：公式中的输出`out`，支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，Device侧的aclTensor，shape需要是self与other 和condition broadcast之后的shape。支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，数据维度不支持8维以上。
48 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持FLOAT、 INT32、 UINT64、 INT64、 UINT32、 FLOAT16、 UINT16、 INT16、 INT8、 UINT8、 DOUBLE、 BOOL、 COMPLEX64、 COMPLEX128、 BFLOAT16。48 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持FLOAT、 INT32、 UINT64、 INT64、 UINT32、 FLOAT16、 UINT16、 INT16、 INT8、 UINT8、 DOUBLE、 BOOL、 COMPLEX64、 COMPLEX128、 BFLOAT16。
49 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、 INT32、 UINT64、 INT64、 UINT32、 FLOAT16、 UINT16、 INT16、 INT8、 UINT8、 DOUBLE、 BOOL、 COMPLEX64、 COMPLEX128。49 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、 INT32、 UINT64、 INT64、 UINT32、 FLOAT16、 UINT16、 INT16、 INT8、 UINT8、 DOUBLE、 BOOL、 COMPLEX64、 COMPLEX128。
50 50 
51 - workspaceSize（uint64_t \*, 出参）：返回需要在Device侧申请的workspace大小。51 - workspaceSize（uint64_t \*, 出参）：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
52 - executor(aclOpExecutor\*\*, 出参): 返回op执行器，包含了算子计算流程。52 - executor(aclOpExecutor\*\*, 出参): 返回op执行器，包含了算子计算流程。
53* **返回值**：53* **返回值**：
54- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。54+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
55 55 
56```56```
57第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：57第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
@@ -71,7 +71,7 @@ $$
71 - stream（aclrtStream, 入参）：指定执行任务的Stream。71 - stream（aclrtStream, 入参）：指定执行任务的Stream。
72 72 
73* **返回值**：73* **返回值**：
74- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。74+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
75 75 
76## 约束说明76## 约束说明
77 77 
Mmath/sin/README.md+8-8
@@ -25,7 +25,7 @@
25- aclnnSin和aclnnInplaceSin实现相同的功能，使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。25- aclnnSin和aclnnInplaceSin实现相同的功能，使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。
26 - aclnnSin：需新建一个输出张量对象存储计算结果。26 - aclnnSin：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
27 - aclnnInplaceSin：无需新建输出张量对象，直接在输入张量的内存中存储计算结果。27 - aclnnInplaceSin：无需新建输出张量对象，直接在输入张量的内存中存储计算结果。
28-- 每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用 “aclnnSinGetWorkspaceSize” 或者 “aclnnInplaceSinGetWorkspaceSize” 接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用 “aclnnSin” 或者 “aclnnInplaceSin” 接口执行计算。28+- 每个算子分为[两段式接口](../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用 “aclnnSinGetWorkspaceSize” 或者 “aclnnInplaceSinGetWorkspaceSize” 接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用 “aclnnSin” 或者 “aclnnInplaceSin” 接口执行计算。
29 - `aclnnStatus aclnnSinGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)`29 - `aclnnStatus aclnnSinGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)`
30 - `aclnnStatus aclnnSin(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)`30 - `aclnnStatus aclnnSin(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)`
31 - `aclnnStatus aclnnInplaceSinGetWorkspaceSize(aclTensor* selfRef, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)`31 - `aclnnStatus aclnnInplaceSinGetWorkspaceSize(aclTensor* selfRef, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)`
@@ -35,10 +35,10 @@
35 35 
36- **参数说明：**36- **参数说明：**
37 37 
38- - self(aclTensor*，计算输入): Device侧的aclTensor，支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，shape维度不大于8, 且shape需要与out一致，和out的数据类型满足数据类型推导规则。当输入的数据类型为INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL时，会转换为float数据类型做计算，计算结果转换成out的数据类型。38+ - self(aclTensor*，计算输入): Device侧的aclTensor，支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，shape维度不大于8, 且shape需要与out一致，和out的数据类型满足数据类型推导规则。当输入的数据类型为INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL时，会转换为float数据类型做计算，计算结果转换成out的数据类型。
39 - <term>Atlas 200I/500 A2 推理产品</term>、<term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。39 - <term>Atlas 200I/500 A2 推理产品</term>、<term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。
40 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16。40 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16。
41- - out(aclTensor *，计算输出): Device侧的aclTensor，支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，且shape需要与self一致，和self的数据类型满足数据类型推导规则。41+ - out(aclTensor *，计算输出): Device侧的aclTensor，支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，且shape需要与self一致，和self的数据类型满足数据类型推导规则。
42 - <term>Atlas 200I/500 A2 推理产品</term>、<term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。42 - <term>Atlas 200I/500 A2 推理产品</term>、<term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。
43 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16。43 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16。
44 - workspaceSize(uint64_t *，出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。44 - workspaceSize(uint64_t *，出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
@@ -46,7 +46,7 @@
46 46 
47- **返回值：**47- **返回值：**
48 48 
49- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。49+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
50 50 
51```51```
52第一段接口完成入参校验，出现如下场景时报错：52第一段接口完成入参校验，出现如下场景时报错：
@@ -68,13 +68,13 @@
68 68 
69- **返回值：**69- **返回值：**
70 70 
71- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。71+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
72 72 
73## aclnnInplaceSinGetWorkspaceSize73## aclnnInplaceSinGetWorkspaceSize
74 74 
75- **参数说明：**75- **参数说明：**
76 76 
77- - selfRef(aclTensor *，计算输出|计算输入): 支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，shape维度不大于8。77+ - selfRef(aclTensor *，计算输出|计算输入): 支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，shape维度不大于8。
78 - <term>Atlas 200I/500 A2 推理产品</term>、<term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。78 - <term>Atlas 200I/500 A2 推理产品</term>、<term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。
79 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16。79 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16。
80 - workspaceSize(uint64_t *，出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。80 - workspaceSize(uint64_t *，出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
@@ -82,7 +82,7 @@
82 82 
83- **返回值：**83- **返回值：**
84 84 
85- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。85+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
86 86 
87```87```
88第一段接口完成入参校验，出现如下场景时报错：88第一段接口完成入参校验，出现如下场景时报错：
@@ -102,7 +102,7 @@
102 102 
103- **返回值：**103- **返回值：**
104 104 
105- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。105+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
106 106 
107## 约束说明107## 约束说明
108 108 
Mmath/sinh/docs/aclnnSinh&aclnnInplaceSinh.md+1-1
@@ -48,7 +48,7 @@
48 - self(aclTensor*, 计算输入): 公式中的`self`，Device侧的aclTensor，且shape需要与out一致。支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，shape维度不大于8，和out的数据类型满足数据类型推导规则。48 - self(aclTensor*, 计算输入): 公式中的`self`，Device侧的aclTensor，且shape需要与out一致。支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，shape维度不大于8，和out的数据类型满足数据类型推导规则。
49 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。49 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。
50 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>：数据类型支持INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。50 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>：数据类型支持INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。
51- - out(aclTensor *, 计算输出): 公式中的`out`，Device侧的aclTensor，且shape需要与self一致。支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](c../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，和self的数据类型满足数据类型推导规则。51+ - out(aclTensor *, 计算输出): 公式中的`out`，Device侧的aclTensor，且shape需要与self一致。支持[非连续的Tensor](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，和self的数据类型满足数据类型推导规则。
52 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。52 - <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。
53 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>：数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16。53 - <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>：数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16。
54 - workspaceSize（uint64_t\*, 出参）：返回需要在Device侧申请的workspace大小。54 - workspaceSize（uint64_t\*, 出参）：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
Mmath/sort/README.md+3-3
@@ -16,7 +16,7 @@
16 16 
17## 函数原型17## 函数原型
18 18 
19-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnSortGetWorkspaceSize”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“aclnnSort”接口执行计算。19+每个算子分为[两段式接口](../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnSortGetWorkspaceSize”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“aclnnSort”接口执行计算。
20 20 
21```Cpp21```Cpp
22aclnnStatus aclnnSortGetWorkspaceSize(22aclnnStatus aclnnSortGetWorkspaceSize(
@@ -136,7 +136,7 @@ aclnnStatus aclnnSort(
136 136 
137- **返回值**：137- **返回值**：
138 138 
139- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)139+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)
140 140 
141 第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：141 第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
142 142
@@ -209,7 +209,7 @@ aclnnStatus aclnnSort(
209 209 
210- **返回值**：210- **返回值**：
211 211 
212- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。212+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
213 213 
214## 约束说明214## 约束说明
215 215 
Mmath/sort_with_index/README.md+1-1
@@ -73,4 +73,4 @@
73 73 
74| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |74| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |
75|--------------|------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|75|--------------|------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|
76-| 图模式调用 | [test_geir_sort_with_index](./examples/test_geir_sort_with_index.cpp) | 通过[算子IR](./op_graph/less_proto.h)构图方式调用SortWithIndex算子。 |76+| 图模式调用 | [test_geir_sort_with_index](./examples/test_geir_sort_with_index.cpp) | 通过[算子IR](../less/op_graph/less_proto.h)构图方式调用SortWithIndex算子。 |
Mmath/sqrt/README.md+1-1
@@ -66,4 +66,4 @@ $$
66 66 
67| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |67| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |
68|--------------|------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|68|--------------|------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|
69-| aclnn调用 | [test_aclnn_sqrt](./examples/test_aclnn_sqrt.cpp) | 通过[aclnnSqrt](./docs/math/sqrt/docs/aclnnSqrt&aclnnInplaceSqrt.md)接口方式调用Sqrt算子。 |69+| aclnn调用 | [test_aclnn_sqrt](./examples/test_aclnn_sqrt.cpp) | 通过[aclnnSqrt](docs/aclnnSqrt&aclnnInplaceSqrt.md)接口方式调用Sqrt算子。 |
Mmath/stft/README.md+1-1
@@ -131,4 +131,4 @@
131| 调用方式 | 样例代码 | 说明 |131| 调用方式 | 样例代码 | 说明 |
132| ---------------- | --------------------------- | --------------------------------------------------- |132| ---------------- | --------------------------- | --------------------------------------------------- |
133| aclnn接口 | [test_aclnn_stft](examples/test_aclnn_stft.cpp) | 通过[aclStft](docs/aclStft.md)接口方式调用Stft算子。 |133| aclnn接口 | [test_aclnn_stft](examples/test_aclnn_stft.cpp) | 通过[aclStft](docs/aclStft.md)接口方式调用Stft算子。 |
134-| 图模式 | - | 通过[算子IR](op_graph/stft_proto.h)构图方式调用Stft算子。 |134+| 图模式 | - | 通过[算子IR](op_graph/stft_proto.h)构图方式调用Stft算子。 |
Mmath/tanh/README.md+1-1
@@ -63,4 +63,4 @@ $$
63 63 
64| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |64| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |
65|--------------|-------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|65|--------------|-------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|
66-| aclnn调用 | [test_aclnn_tanh](./examples/test_aclnn_tanh.cpp) | 通过[aclnnAbs](./docs/aclnnTanh&aclnnInplaceSub.md)接口方式调用Abs算子。 |66+| aclnn调用 | [test_aclnn_tanh](./examples/test_aclnn_tanh.cpp) | 通过[test_aclnn_tanh](./docs/aclnnTanh&aclnnInplaceTanh.md)接口方式调用Abs算子。 |
Mmath/tanh_grad/README.md+1-1
@@ -81,4 +81,4 @@ $$
81 81 
82| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |82| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |
83|--------------|------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|83|--------------|------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|
84-| aclnn调用 | [test_aclnn_tanh_backward](./examples/test_aclnn_tanh_grad.cpp) | 通过[aclnnTanhBackward](./docs/aclnnTanhBackward.md)接口方式调用Abs算子。 |84+| aclnn调用 | [test_aclnn_tanh_backward](./examples/test_aclnn_tanh_backward.cpp) | 通过[aclnnTanhBackward](./docs/aclnnTanhBackward.md)接口方式调用Abs算子。 |
Mmath/trace/docs/aclnnTrace.md+4-4
@@ -23,7 +23,7 @@
23 23 
24## 函数原型24## 函数原型
25 25 
26-每个算子分为[两段式接口](./common/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnTraceGetWorkspaceSize”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“aclnnTrace”接口执行计算。26+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnTraceGetWorkspaceSize”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“aclnnTrace”接口执行计算。
27```cpp27```cpp
28aclnnStatus aclnnTraceGetWorkspaceSize(28aclnnStatus aclnnTraceGetWorkspaceSize(
29 const aclTensor* self, 29 const aclTensor* self,
@@ -110,7 +110,7 @@ aclnnStatus aclnnTrace(
110 110 
111- **返回值**111- **返回值**
112 112
113- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](./common/aclnn返回码.md)。113+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
114 114 
115 第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：115 第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
116 116 
@@ -189,7 +189,7 @@ aclnnStatus aclnnTrace(
189 189 
190- **返回值**190- **返回值**
191 191
192- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](./common/aclnn返回码.md)。192+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
193 193 
194## 约束说明194## 约束说明
195 195 
@@ -199,7 +199,7 @@ aclnnStatus aclnnTrace(
199 199 
200## 调用示例200## 调用示例
201 201 
202-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](./common/编译与运行样例.md)。202+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](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
203 203 
204```Cpp204```Cpp
205#include <iostream>205#include <iostream>
Mmath/trunc/README.md+1-2
@@ -64,5 +64,4 @@ $$
64 64 
65| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |65| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |
66| ---------- | ------------------------------------------------------------------------------------------ | -------------------------------------------------------------------------- |66| ---------- | ------------------------------------------------------------------------------------------ | -------------------------------------------------------------------------- |
67-| aclnn调用 | [test_aclnn_trunc](./examples/test_aclnn_trunc.cpp) | 通过[aclnnTrunc](./docs/aclnnTrunc.md)或[aclnnInplaceTrunc](./docs/aclnnInplaceTrunc.md)接口方式调用Trunc算子。 |67+| aclnn调用 | [test_aclnn_trunc](./examples/test_aclnn_trunc.cpp) | 通过[aclnnTrunc](./docs/aclnnTrunc&aclnnInplaceTrunc.md)或[aclnnInplaceTrunc](./docs/aclnnTrunc&aclnnInplaceTrunc.md)接口方式调用Trunc算子。 |
68-| 图模式调用 | [test_geir_trunc](./examples/test_geir_trunc.cpp) | 通过[算子IR](./op_graph/trunc_proto.h)构图方式调用Trunc算子。 |