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MCHANGELOG.md+4-1

	@@ -3,6 +3,7 @@
3	> 本文档记录各版本的重要变更，版本按时间倒序排列。	3	> 本文档记录各版本的重要变更，版本按时间倒序排列。
4		4
5	## v8.5.0-beta.1	5	## v8.5.0-beta.1
		6	+
6	发布日期：2025-12-30	7	发布日期：2025-12-30
7		8
8	ops-math 首个 Beta 版本 v8.5.0-beta.1 现已发布。	9	ops-math 首个 Beta 版本 v8.5.0-beta.1 现已发布。
	@@ -11,6 +12,7 @@ ops-math 首个 Beta 版本 v8.5.0-beta.1 现已发布。
11	使用方式请参阅[官方文档](https://gitcode.com/cann/ops-math/blob/master/README.md)。	12	使用方式请参阅[官方文档](https://gitcode.com/cann/ops-math/blob/master/README.md)。
12		13
13	### 🔗 版本地址	14	### 🔗 版本地址
		15	+
14	[CANN 8.5.0-beta 1](https://ascend.devcloud.huaweicloud.com/cann/run/software/8.5.0-beta.1/)	16	[CANN 8.5.0-beta 1](https://ascend.devcloud.huaweicloud.com/cann/run/software/8.5.0-beta.1/)
15		17
16	```	18	```
	@@ -22,6 +24,7 @@ ops-math 首个 Beta 版本 v8.5.0-beta.1 现已发布。
22	│ ├── ops # ops算子包目录，用于归档算子子包	24	│ ├── ops # ops算子包目录，用于归档算子子包
23	│ ├── ...	25	│ ├── ...
24	```	26	```
		27	+
25	### 📌 版本配套	28	### 📌 版本配套
26		29
27	ops-math子包及相关组件与CANN版本配套关系	30	ops-math子包及相关组件与CANN版本配套关系
	@@ -47,4 +50,4 @@ drop_out_v3([#539](https://gitcode.com/cann/ops-math/pull/539))等。
47	- tile算子aclnn接口与算子原型不符，内置算子调用失败。([Issue239](https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/239))	50	- tile算子aclnn接口与算子原型不符，内置算子调用失败。([Issue239](https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/239))
48	- experimental目录算子使用代码仓自带op_api执行时报错。([Issue143](https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/143))	51	- experimental目录算子使用代码仓自带op_api执行时报错。([Issue143](https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/143))
49	- 算子部署路径与指定vendor_name不一致。([Issue86](https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/86))	52	- 算子部署路径与指定vendor_name不一致。([Issue86](https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/86))
50	-- 算子配置文件及文件夹无法自动创建。([Issue82](https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/82))	53	+- 算子配置文件及文件夹无法自动创建。([Issue82](https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/82))

MCONTRIBUTING.md+2-1

	@@ -36,6 +36,7 @@ Sig组将指派Committer对您提交的Issue进行评审并反馈修改意见。
36	### 3. PR提交	36	### 3. PR提交
37		37
38	生态最简算子交付件如下：	38	生态最简算子交付件如下：
		39	+
39	```	40	```
40	${op_class} # 算子分类	41	${op_class} # 算子分类
41	├── ${op_name} # 算子名	42	├── ${op_name} # 算子名
	@@ -133,4 +134,4 @@ PR上库要求：
133	- 代码是否编译通过	134	- 代码是否编译通过
134	- Markdown文档语法是否符合规范	135	- Markdown文档语法是否符合规范
135	- 贡献目录：按sig成员意见提交至指定目录下`experimental/${op_class}`，可参考已有算子文件放置规则。	136	- 贡献目录：按sig成员意见提交至指定目录下`experimental/${op_class}`，可参考已有算子文件放置规则。
136	-- PR提交：通过`git`命令提交目标分支PR，检查PR标题是否清晰、PR描述是否规范（指明更改内容和原因、是否关联对应Issue）、是否签署CLA。	137	+- PR提交：通过`git`命令提交目标分支PR，检查PR标题是否清晰、PR描述是否规范（指明更改内容和原因、是否关联对应Issue）、是否签署CLA。

MFAQ/算子kernel编译失败.md+4-2

	@@ -1,11 +1,13 @@
1	# 算子kernel编译失败	1	# 算子kernel编译失败
2		2
3	-## 问题描述：	3	+## 问题描述
4		4
5	在使用命令 --pkg 或 --opkernel 编译算子kernel过程中，出现 the kernel * not generate output json,算子.o未编译成功。	5	在使用命令 --pkg 或 --opkernel 编译算子kernel过程中，出现 the kernel * not generate output json,算子.o未编译成功。
6		6
7	## 原因分析	7	## 原因分析
		8	+
8	算子kernel代码编译错误。	9	算子kernel代码编译错误。
9		10
10	## 解决措施	11	## 解决措施
11	-查看 build/binary/${soc}/bin/build_log 目录下的日志，修改代码错误后重新编译。	12	+
		13	+查看 build/binary/${soc}/bin/build_log 目录下的日志，修改代码错误后重新编译。

MREADME.md+3-0

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# ops-math	1	# ops-math
2		2
3	## 🔥Latest News	3	## 🔥Latest News
		4	+
4	- [2026/01] 新增[QuickStart](docs/QUICKSTART.md)，指导新手零基础入门算子项目部署（支持Docker环境）、算子开发和贡献流程。	5	- [2026/01] 新增[QuickStart](docs/QUICKSTART.md)，指导新手零基础入门算子项目部署（支持Docker环境）、算子开发和贡献流程。
5	- [2025/12] 开源算子支持Ascend 950PR/Ascend 950DT，可以通过CANN Simulator仿真工具开发调试；在add算子中增加了<<<>>>kernel异构调用示例，方便用户自定义使用；在多个类别中新支持算子[concat](conversion/concat/)、[lerp](math/lerp/)、[drop_out_v3](random/drop_out_v3/)等。	6	- [2025/12] 开源算子支持Ascend 950PR/Ascend 950DT，可以通过CANN Simulator仿真工具开发调试；在add算子中增加了<<<>>>kernel异构调用示例，方便用户自定义使用；在多个类别中新支持算子[concat](conversion/concat/)、[lerp](math/lerp/)、[drop_out_v3](random/drop_out_v3/)等。
6	- [2025/11] 完善多个算子README描述，改进算子开发实例文档及example。	7	- [2025/11] 完善多个算子README描述，改进算子开发实例文档及example。
	@@ -37,7 +38,9 @@ ops-math是[CANN](https://hiascend.com/software/cann) （Compute Architecture fo
37	除了上述关键教程，还有其他文档介绍，例如算子调用方式、build参数说明、术语概念等，全量文档请访问[docs](docs/README.md)。	38	除了上述关键教程，还有其他文档介绍，例如算子调用方式、build参数说明、术语概念等，全量文档请访问[docs](docs/README.md)。
38		39
39	## 🔍目录结构	40	## 🔍目录结构
		41	+
40	关键目录如下，详细目录介绍参见[项目目录](./docs/zh/install/dir_structure.md)。	42	关键目录如下，详细目录介绍参见[项目目录](./docs/zh/install/dir_structure.md)。
		43	+
41	```	44	```
42	├── cmake # 项目工程编译目录	45	├── cmake # 项目工程编译目录
43	├── common # 项目公共头文件和公共源码	46	├── common # 项目公共头文件和公共源码

MSECURITY.md+3-1

	@@ -22,6 +22,7 @@
22	- 算子通过[PyTorch](https://gitee.com/ascend/pytorch)方式调用时，可能会因为版本不匹配导致运行错误，具体请参考[PyTorch安全声明](https://gitee.com/ascend/pytorch#%E5%AE%89%E5%85%A8%E5%A3%B0%E6%98%8E)。	22	- 算子通过[PyTorch](https://gitee.com/ascend/pytorch)方式调用时，可能会因为版本不匹配导致运行错误，具体请参考[PyTorch安全声明](https://gitee.com/ascend/pytorch#%E5%AE%89%E5%85%A8%E5%A3%B0%E6%98%8E)。
23		23
24	## 公网地址声明	24	## 公网地址声明
		25	+
25	本项目代码中包含的公网地址声明如下所示：	26	本项目代码中包含的公网地址声明如下所示：
26		27
27	\| 类型 \| 开源代码地址 \| 文件名 \| 公网IP地址/公网URL地址/域名/邮箱地址/压缩文件地址 \| 用途说明 \|	28	\| 类型 \| 开源代码地址 \| 文件名 \| 公网IP地址/公网URL地址/域名/邮箱地址/压缩文件地址 \| 用途说明 \|
	@@ -33,6 +34,7 @@
33	---	34	---
34		35
35	## 漏洞机制说明	36	## 漏洞机制说明
		37	+
36	[漏洞管理](https://gitcode.com/cann/community/blob/master/security/security.md)	38	[漏洞管理](https://gitcode.com/cann/community/blob/master/security/security.md)
37		39
38	## 附录	40	## 附录
	@@ -57,4 +59,4 @@
57	\| 业务数据文件目录 \| 750（rwxr-x---） \|	59	\| 业务数据文件目录 \| 750（rwxr-x---） \|
58	\| 密钥组件、私钥、证书、密文文件目录 \| 700（rwx-----） \|	60	\| 密钥组件、私钥、证书、密文文件目录 \| 700（rwx-----） \|
59	\| 密钥组件、私钥、证书、加密密文 \| 600（rw-------） \|	61	\| 密钥组件、私钥、证书、加密密文 \| 600（rw-------） \|
60	-\| 加解密接口、加解密脚本 \| 500（r-x------） \|	62	+\| 加解密接口、加解密脚本 \| 500（r-x------） \|

Mconversion/as_strided/README.md+2-4

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# AsStrided	1	# AsStrided
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|	6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|
	@@ -13,7 +13,6 @@
13		13
14	## 功能说明	14	## 功能说明
15		15
16	-
17	- 算子功能：允许用户通过制定新的形状（size）和步长（stride）来创建一个与原张量共享相同数据内存的张量视图。	16	- 算子功能：允许用户通过制定新的形状（size）和步长（stride）来创建一个与原张量共享相同数据内存的张量视图。
18		17
19	- 计算公式：	18	- 计算公式：
	@@ -77,7 +76,6 @@ $$
77	</tr>	76	</tr>
78	</tbody></table>	77	</tbody></table>
79		78
80	-
81	## 约束说明	79	## 约束说明
82		80
83	无	81	无
	@@ -86,4 +84,4 @@ $$
86		84
87	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	85	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
88	\|---------\|----------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------------------------------------\|	86	\|---------\|----------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------------------------------------\|
89	-\| 图模式调用 \| [test_geir_as_strided](./examples/test_geir_as_strided.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/as_strided_proto.h)构图方式调用as_strided算子	87	+\| 图模式调用 \| [test_geir_as_strided](./examples/test_geir_as_strided.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/as_strided_proto.h)构图方式调用as_strided算子

Mconversion/assign/README.md+1-1

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# Assign	1	# Assign
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----:\|	6	\| ---- \| :----:\|

Mconversion/broadcast_to/README.md+2-2

	@@ -1,4 +1,5 @@
1	# BroadcastTo	1	# BroadcastTo
		2	+
2	## 产品支持情况	3	## 产品支持情况
3		4
4	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
	@@ -22,7 +23,6 @@
22	\| shape \| 输入张量 \| 表示 x 广播后的shape大小。\| INT64、INT32 \| - \|	23	\| shape \| 输入张量 \| 表示 x 广播后的shape大小。\| INT64、INT32 \| - \|
23	\| y \| 输出 \| 维度最大不超过8维，shape由shape输入决定，dtype需要与self一致。 \| 同 x \| ND \|	24	\| y \| 输出 \| 维度最大不超过8维，shape由shape输入决定，dtype需要与self一致。 \| 同 x \| ND \|
24		25
25	-
26	## 约束说明	26	## 约束说明
27		27
28	无	28	无
	@@ -31,4 +31,4 @@
31		31
32	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	32	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
33	\| :-------- \| :----------------------------------------------------------- \| :----------------------------------------------------------- \|	33	\| :-------- \| :----------------------------------------------------------- \| :----------------------------------------------------------- \|
34	-\| 图模式调用 \| [test_geir_broadcast_to](./examples/test_geir_broadcast_to.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/broadcast_to_proto.h)构图方式调用broadcast_to算子。 \|	34	+\| 图模式调用 \| [test_geir_broadcast_to](./examples/test_geir_broadcast_to.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/broadcast_to_proto.h)构图方式调用broadcast_to算子。 \|

Mconversion/chunk_cat/README.md+0-2

	@@ -63,7 +63,6 @@
63	</tr>	63	</tr>
64	</tbody></table>	64	</tbody></table>
65		65
66	-
67	## 约束说明	66	## 约束说明
68		67
69	* x列表中元素的数据类型和数据格式不在支持的范围之内。	68	* x列表中元素的数据类型和数据格式不在支持的范围之内。
	@@ -71,7 +70,6 @@
71	* x列表中tensor的shape不在1~8维。	70	* x列表中tensor的shape不在1~8维。
72	* dim不为0。	71	* dim不为0。
73		72
74	-
75	## 调用说明	73	## 调用说明
76		74
77	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	75	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|

Mconversion/circular_pad/README.md+1-1

	@@ -121,4 +121,4 @@
121		121
122	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	122	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
123	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|	123	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|
124	-\| aclnn接口 \| [test_aclnn_circular_pad](./examples/test_aclnn_circular_pad.cpp) \| 通过[aclnnCircularPad2d](docs/aclnnCircularPad2d.md), [aclnnCircularPad3d](docs/aclnnCircularPad3d.md)接口方式调用CircularPad2d算子。 \|	124	+\| aclnn接口 \| [test_aclnn_circular_pad](./examples/test_aclnn_circular_pad.cpp) \| 通过[aclnnCircularPad2d](docs/aclnnCircularPad2d.md), [aclnnCircularPad3d](docs/aclnnCircularPad3d.md)接口方式调用CircularPad2d算子。 \|

Mconversion/circular_pad_grad/README.md+1-1

	@@ -132,4 +132,4 @@
132	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	132	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
133	\| --------- \|-------------------------------------------------------\| ------------------------------------------------------------ \|	133	\| --------- \|-------------------------------------------------------\| ------------------------------------------------------------ \|
134	\| aclnn接口 \| [test_aclnn_circular_pad_grad](./examples/test_aclnn_circular_pad_grad.cpp) \| 通过[aclnnCircularPad2dBackward](docs/aclnnCircularPad2dBackward.md)接口方式调用CircularPad2dBackward算子。 \|	134	\| aclnn接口 \| [test_aclnn_circular_pad_grad](./examples/test_aclnn_circular_pad_grad.cpp) \| 通过[aclnnCircularPad2dBackward](docs/aclnnCircularPad2dBackward.md)接口方式调用CircularPad2dBackward算子。 \|
135	-\| aclnn接口 \| [test_aclnn_circular_pad3d_backward](./examples/test_aclnn_circular_pad3d_backward.cpp) \| 通过[aclnnCircularPad3dBackward](docs/aclnnCircularPad3dBackward.md)接口方式调用CircularPad3dBackward算子。 \|	135	+\| aclnn接口 \| [test_aclnn_circular_pad3d_backward](./examples/test_aclnn_circular_pad3d_backward.cpp) \| 通过[aclnnCircularPad3dBackward](docs/aclnnCircularPad3dBackward.md)接口方式调用CircularPad3dBackward算子。 \|

Mconversion/clip_by_value/README.md+2-3

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# ClipByValue	1	# ClipByValue
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|	6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|
	@@ -20,8 +20,8 @@ $$
20	{y}_{i} = max(min({{x}_{i}},{max\_value}_{i}),{min\_value}_{i})	20	{y}_{i} = max(min({{x}_{i}},{max\_value}_{i}),{min\_value}_{i})
21	$$	21	$$
22		22
23	-
24	## 参数说明	23	## 参数说明
		24	+
25	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1576px"><colgroup>	25	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1576px"><colgroup>
26	<col style="width: 170px">	26	<col style="width: 170px">
27	<col style="width: 170px">	27	<col style="width: 170px">
	@@ -73,7 +73,6 @@ $$
73		73
74	无	74	无
75		75
76	-
77	## 调用说明	76	## 调用说明
78		77
79	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	78	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|

Mconversion/clip_by_value_v2/README.md+2-4

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# ClipByValueV2	1	# ClipByValueV2
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|	6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|
	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能: 将输入的所有元素限制在[clipValueMin,clipValueMax]范围内，若元素大于clipValueMax则限制为clipValueMax，若元素小于clipValueMin则限制为clipValueMin，否则等于元素本身。	16	- 算子功能: 将输入的所有元素限制在[clipValueMin,clipValueMax]范围内，若元素大于clipValueMax则限制为clipValueMax，若元素小于clipValueMin则限制为clipValueMin，否则等于元素本身。
	@@ -21,8 +20,8 @@ $$
21	{y}_{i} = max(min({{x}_{i}},{max\_value}_{i}),{min\_value}_{i})	20	{y}_{i} = max(min({{x}_{i}},{max\_value}_{i}),{min\_value}_{i})
22	$$	21	$$
23		22
24	-
25	## 参数说明	23	## 参数说明
		24	+
26	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1576px"><colgroup>	25	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1576px"><colgroup>
27	<col style="width: 170px">	26	<col style="width: 170px">
28	<col style="width: 170px">	27	<col style="width: 170px">
	@@ -74,7 +73,6 @@ $$
74		73
75	无	74	无
76		75
77	-
78	## 调用说明	76	## 调用说明
79		77
80	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	78	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|

Mconversion/coalesce_sparse/README.md+1-1

	@@ -1,4 +1,5 @@
1	# CoalesceSparse	1	# CoalesceSparse
		2	+
2	## 产品支持情况	3	## 产品支持情况
3		4
4	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
	@@ -80,7 +81,6 @@
80		81
81	重索引后的indices值不能超过int32上限。	82	重索引后的indices值不能超过int32上限。
82		83
83	-
84	## 调用说明	84	## 调用说明
85		85
86	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	86	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|

Mconversion/concat/README.md+2-3

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# Concat	1	# Concat
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----:\|	6	\| ---- \| :----:\|
	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\|Atlas 推理系列产品\|×\|	11	\|Atlas 推理系列产品\|×\|
12	\|Atlas 训练系列产品\|×\|	12	\|Atlas 训练系列产品\|×\|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：用于沿指定维度将多个输入 Tensor 进行拼接，输出包含所有输入数据按顺序拼接后的 Tensor。	16	- 算子功能：用于沿指定维度将多个输入 Tensor 进行拼接，输出包含所有输入数据按顺序拼接后的 Tensor。
	@@ -89,4 +88,4 @@
89		88
90	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	89	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
91	\|--------------\|---------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|	90	\|--------------\|---------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|
92	-\| 图模式调用 \| [test_geir_concat](./examples/test_geir_concat.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/concat_proto.h)构图方式调用Concat算子。 \|	91	+\| 图模式调用 \| [test_geir_concat](./examples/test_geir_concat.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/concat_proto.h)构图方式调用Concat算子。 \|

Mconversion/concat_d/README.md+1-1

	@@ -1,4 +1,5 @@
1	# ConcatD	1	# ConcatD
		2	+
2	## 产品支持情况	3	## 产品支持情况
3		4
4	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
	@@ -73,7 +74,6 @@
73	* 非级联维度shape不一致。	74	* 非级联维度shape不一致。
74	* dim超过x维度范围。	75	* dim超过x维度范围。
75		76
76	-
77	## 调用说明	77	## 调用说明
78		78
79	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	79	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|

Mconversion/concat_v2/README.md+1-1

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# ConcatV2	1	# ConcatV2
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----:\|	6	\| ---- \| :----:\|

Mconversion/confusion_transpose_d/README.md+1-3

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# ConfusionTransposeD	1	# ConfusionTransposeD
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----:\|	6	\| ---- \| :----:\|
	@@ -10,8 +10,6 @@
10		10
11	- 算子功能：融合reshape和transpose运算。	11	- 算子功能：融合reshape和transpose运算。
12		12
13	-
14	-
15	## 参数说明	13	## 参数说明
16		14
17	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 980px"><colgroup>	15	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 980px"><colgroup>

Mconversion/contiguous/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Contiguous	1	# Contiguous
2		2
3	-本目录仅包含Contiguous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Contiguous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)。

Mconversion/depth_to_space/README.md+2-1

	@@ -1,4 +1,5 @@
1	# DepthToSpace	1	# DepthToSpace
		2	+
2	## 产品支持情况	3	## 产品支持情况
3		4
4	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
	@@ -96,4 +97,4 @@
96		97
97	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	98	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
98	\| :-------- \| :---------- \| :------------------------ \|	99	\| :-------- \| :---------- \| :------------------------ \|
99	-\| 图模式 \|[test_geir_depht_to_space](examples/test_geir_depth_to_space.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/depth_to_space_proto.h)构图方式调用DepthToSpace算子。 \|	100	+\| 图模式 \|[test_geir_depht_to_space](examples/test_geir_depth_to_space.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/depth_to_space_proto.h)构图方式调用DepthToSpace算子。 \|

Mconversion/diag_flat/README.md+1-2

	@@ -61,7 +61,6 @@
61		61
62	- Kirin X90/Kirin 9030 处理器系列产品: self、out数据类型不支持BOOL、COMPLEX64、BFLOAT16，但除上述表格外还支持UINT16、UINT32、UINT64。	62	- Kirin X90/Kirin 9030 处理器系列产品: self、out数据类型不支持BOOL、COMPLEX64、BFLOAT16，但除上述表格外还支持UINT16、UINT32、UINT64。
63		63
64	-
65	## 约束说明	64	## 约束说明
66		65
67	无。	66	无。
	@@ -70,4 +69,4 @@
70		69
71	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	70	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
72	\| --------- \| ----------------------------------------------------------- \| ------------------------------------------------------------ \|	71	\| --------- \| ----------------------------------------------------------- \| ------------------------------------------------------------ \|
73	-\| aclnn接口 \| [test_aclnn_diag_flat](./examples/test_aclnn_diag_flat.cpp) \| 通过[aclnnDiagFlat](docs/aclnnDiagFlat.md)接口方式调用DiagFlat算子。 \|	72	+\| aclnn接口 \| [test_aclnn_diag_flat](./examples/test_aclnn_diag_flat.cpp) \| 通过[aclnnDiagFlat](docs/aclnnDiagFlat.md)接口方式调用DiagFlat算子。 \|

Mconversion/diag_v2/README.md+1-1

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# DiagV2	1	# DiagV2
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\|:------------------------------------------------\| :------: \|	6	\|:------------------------------------------------\| :------: \|

Mconversion/dynamic_partition/README.md+3-1

	@@ -22,7 +22,9 @@
22	>>> tf.dynamic_partition(x, partitions, num_partitions=2)	22	>>> tf.dynamic_partition(x, partitions, num_partitions=2)
23	[array([1, 3, 2]), array([6, 8, 9])]	23	[array([1, 3, 2]), array([6, 8, 9])]
24	```	24	```
		25	+
25	支持对多维张量的分区操作，例如将矩阵按行或列拆分：	26	支持对多维张量的分区操作，例如将矩阵按行或列拆分：
		27	+
26	```	28	```
27	>>> x = tf.reshape(tf.range(12), [3, 4])	29	>>> x = tf.reshape(tf.range(12), [3, 4])
28	// 按行分区	30	// 按行分区
	@@ -90,4 +92,4 @@ array([[0, 1, 2, 3],
90		92
91	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	93	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
92	\| ---------------- \| --------------------------- \| --------------------------------------------------- \|	94	\| ---------------- \| --------------------------- \| --------------------------------------------------- \|
93	-\| 图模式调用 \| [test_geir_dynamic_partition](./examples/test_geir_dynamic_partition.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/dynamic_partition_proto.h)构图方式调用DynamicPartition算子。 \|	95	+\| 图模式调用 \| [test_geir_dynamic_partition](./examples/test_geir_dynamic_partition.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/dynamic_partition_proto.h)构图方式调用DynamicPartition算子。 \|

Mconversion/feeds_repeat/README.md+1-1

	@@ -78,4 +78,4 @@
78		78
79	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	79	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
80	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|	80	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|
81	-\| geir接口 \| [test_geir_feeds_repeat](./examples/test_geir_feeds_repeat.cpp) \| 通过[feeds_repeat_proto](op_graph/feeds_repeat_proto.h)接口方式调用feeds_repeat算子。 \|	81	+\| geir接口 \| [test_geir_feeds_repeat](./examples/test_geir_feeds_repeat.cpp) \| 通过[feeds_repeat_proto](op_graph/feeds_repeat_proto.h)接口方式调用feeds_repeat算子。 \|

Mconversion/fill/README.md+1-2

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：对张量进行填充操作，支持非连续的Tensor操作。	16	- 算子功能：对张量进行填充操作，支持非连续的Tensor操作。
	@@ -101,4 +100,4 @@
101	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	100	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
102	\| --------- \| ----------------------------------------------------- \| ------------------------------------------------------------ \|	101	\| --------- \| ----------------------------------------------------- \| ------------------------------------------------------------ \|
103	\| aclnn接口 \| [test_aclnn_fill_scalar.cpp](./examples/test_aclnn_fill_scalar.cpp) \| 通过[aclnnInplaceFillScalar](docs/aclnnInplaceFillScalar.md)接口方式调用InplaceFillScalar算子。 \|	102	\| aclnn接口 \| [test_aclnn_fill_scalar.cpp](./examples/test_aclnn_fill_scalar.cpp) \| 通过[aclnnInplaceFillScalar](docs/aclnnInplaceFillScalar.md)接口方式调用InplaceFillScalar算子。 \|
104	-\| aclnn接口 \| [test_aclnn_fill_tensor.cpp](./examples/test_aclnn_fill_tensor.cpp) \| 通过[aclnnInplaceFillTensor](docs/aclnnInplaceFillTensor.md)接口方式调用InplaceFillTensor算子。 \|	103	+\| aclnn接口 \| [test_aclnn_fill_tensor.cpp](./examples/test_aclnn_fill_tensor.cpp) \| 通过[aclnnInplaceFillTensor](docs/aclnnInplaceFillTensor.md)接口方式调用InplaceFillTensor算子。 \|

Mconversion/fill_diagonal_v2/README.md+0-2

	@@ -20,7 +20,6 @@
20	- 以二维为例，`wrap`为False时，填充位置为 `[r, r]`，其中`0 <= r < m`，`m = min(col, row)`，`col`为列的长度，`row`为行的长度。	20	- 以二维为例，`wrap`为False时，填充位置为 `[r, r]`，其中`0 <= r < m`，`m = min(col, row)`，`col`为列的长度，`row`为行的长度。
21	- `wrap`为True时，填充位置为 `[r + (m + 1) * i , r]`，其中`0 <= r < m`，`m = min(col, row)`，`col`为列的长度，`row`为行的长度，`0 <= i < col // m`。	21	- `wrap`为True时，填充位置为 `[r + (m + 1) * i , r]`，其中`0 <= r < m`，`m = min(col, row)`，`col`为列的长度，`row`为行的长度，`0 <= i < col // m`。
22		22
23	-
24	## 参数说明	23	## 参数说明
25		24
26	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1043px"><colgroup>	25	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1043px"><colgroup>
	@@ -76,4 +75,3 @@
76	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	75	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
77	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|	76	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|
78	\| aclnn接口 \| [test_aclnn_inplace_fill_diagonal](./examples/test_aclnn_fill_diagonal_v2.cpp) \| 通过[aclnnInplaceFillDiagonal](docs/aclnnInplaceFillDiagonal.md)接口方式调用InplaceFillDiagonal算子。 \|	77	\| aclnn接口 \| [test_aclnn_inplace_fill_diagonal](./examples/test_aclnn_fill_diagonal_v2.cpp) \| 通过[aclnnInplaceFillDiagonal](docs/aclnnInplaceFillDiagonal.md)接口方式调用InplaceFillDiagonal算子。 \|
79	-

Mconversion/fills/README.md+1-1

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# Fills	1	# Fills
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|	6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|

Mconversion/invert_permutation/README.md+1-1

	@@ -60,4 +60,4 @@
60		60
61	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	61	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
62	\| ---------------- \| --------------------------- \| --------------------------------------------------- \|	62	\| ---------------- \| --------------------------- \| --------------------------------------------------- \|
63	-\| 图模式调用 \| [test_geir_invert_permutation](./examples/test_geir_invert_permutation.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/invert_permutation_proto.h)构图方式调用invert_permutation算子。 \|	63	+\| 图模式调用 \| [test_geir_invert_permutation](./examples/test_geir_invert_permutation.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/invert_permutation_proto.h)构图方式调用invert_permutation算子。 \|

Mconversion/masked_fill/README.md+1-3

	@@ -1,4 +1,5 @@
1	# MaskedFill	1	# MaskedFill
		2	+
2	## 产品支持情况	3	## 产品支持情况
3		4
4	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
	@@ -24,7 +25,6 @@
24	\end{cases}	25	\end{cases}
25	$$	26	$$
26		27
27	-
28	## 参数说明	28	## 参数说明
29		29
30	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1005px"><colgroup>	30	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1005px"><colgroup>
	@@ -82,10 +82,8 @@
82	* value的数据类型能够转换为x的数据类型。	82	* value的数据类型能够转换为x的数据类型。
83	* y的shape可以由x、mask、value共同广播。	83	* y的shape可以由x、mask、value共同广播。
84		84
85	-
86	## 调用说明	85	## 调用说明
87		86
88	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	87	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
89	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|	88	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|
90	\| aclnn接口 \| [test_aclnn_inplace_masked_fill_scalar](examples/test_aclnn_inplace_masked_fill_scalar.cpp) \| 通过[aclnnInplaceMaskedFillScalar](docs/aclnnInplaceMaskedFillScalar.md)接口方式调用MaskedFill算子。 \|	89	\| aclnn接口 \| [test_aclnn_inplace_masked_fill_scalar](examples/test_aclnn_inplace_masked_fill_scalar.cpp) \| 通过[aclnnInplaceMaskedFillScalar](docs/aclnnInplaceMaskedFillScalar.md)接口方式调用MaskedFill算子。 \|
91	-

Mconversion/masked_select_v3/README.md+1-1

	@@ -70,4 +70,4 @@
70		70
71	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	71	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
72	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|	72	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|
73	-\| aclnn接口 \| [test_aclnn_masked_select](./examples/test_aclnn_masked_select.cpp) \| 通过[aclnnMaskedSelect](docs/aclnnMaskedSelect.md)接口方式调用MaskedSelect算子。 \|	73	+\| aclnn接口 \| [test_aclnn_masked_select](./examples/test_aclnn_masked_select.cpp) \| 通过[aclnnMaskedSelect](docs/aclnnMaskedSelect.md)接口方式调用MaskedSelect算子。 \|

Mconversion/matmul_v2_compress_dequant/README.md+1-0

	@@ -16,6 +16,7 @@
16	x2_unzip = unzip(x2, compressIndex, compressInfo)	16	x2_unzip = unzip(x2, compressIndex, compressInfo)
17	result = (x1 @ x2_unzip + bias) * deqScale	17	result = (x1 @ x2_unzip + bias) * deqScale
18	```	18	```
		19	+
19	其中x2表示右矩阵经过msModelSlim工具压缩后的一维数据，x2_unzip是接口内部进行无损解压缩后的数据（与原始右矩阵数据一致）。	20	其中x2表示右矩阵经过msModelSlim工具压缩后的一维数据，x2_unzip是接口内部进行无损解压缩后的数据（与原始右矩阵数据一致）。
20		21
21	## 参数说明约束说明	22	## 参数说明约束说明

Mconversion/matrix_set_diag/README.md+1-1

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# MatrixSetDiag	1	# MatrixSetDiag
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----:\|	6	\| ---- \| :----:\|

Mconversion/mem_set_v2/README.md+2-3

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# MemSetV2	1	# MemSetV2
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----:\|	6	\| ---- \| :----:\|
	@@ -15,7 +15,6 @@
15		15
16	- 算子功能：给下游算子指定的output和workspace初始化成指定值。	16	- 算子功能：给下游算子指定的output和workspace初始化成指定值。
17		17
18	-
19	## 参数说明	18	## 参数说明
20		19
21	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 980px"><colgroup>	20	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 980px"><colgroup>
	@@ -73,4 +72,4 @@
73		72
74	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	73	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
75	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|	74	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|
76	-\| 图模式调用 \| [test_geir_mem_set_v2](./examples/test_geir_mem_set_v2.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/mem_set_v2_proto.h)构图方式调用MemSetV2算子。 \|	75	+\| 图模式调用 \| [test_geir_mem_set_v2](./examples/test_geir_mem_set_v2.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/mem_set_v2_proto.h)构图方式调用MemSetV2算子。 \|

Mconversion/mirror_pad/README.md+1-1

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# MirrorPad	1	# MirrorPad
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----:\|	6	\| ---- \| :----:\|

Mconversion/npu_format_cast/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# NpuFormatCast	1	# NpuFormatCast
2		2
3	-本目录仅包含NpuFormatCast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NpuFormatCast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)。

Mconversion/pack/README.md+1-3

	@@ -1,4 +1,5 @@
1	# Pack	1	# Pack
		2	+
2	## 产品支持情况	3	## 产品支持情况
3		4
4	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
	@@ -10,7 +11,6 @@
10	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
11	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
12		13
13	-
14	## 功能说明	14	## 功能说明
15		15
16	- 算子功能：通过沿轴维度打包，将值中的张量列表打包成一个比值中的每个张量高一维度的张量。给定形状为（A，B，C）的张量的长度为N的列表；如果轴==0，则输出张量将具有形状（N，A，B，C）。	16	- 算子功能：通过沿轴维度打包，将值中的张量列表打包成一个比值中的每个张量高一维度的张量。给定形状为（A，B，C）的张量的长度为N的列表；如果轴==0，则输出张量将具有形状（N，A，B，C）。
	@@ -69,10 +69,8 @@
69		69
70	无。	70	无。
71		71
72	-
73	## 调用说明	72	## 调用说明
74		73
75	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	74	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
76	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|	75	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|
77	\| aclnn接口 \| [test_aclnn_stack](examples/test_aclnn_stack.cpp) \| 通过[aclnnStack](docs/aclnnStack.md)接口方式调用Pack算子。 \|	76	\| aclnn接口 \| [test_aclnn_stack](examples/test_aclnn_stack.cpp) \| 通过[aclnnStack](docs/aclnnStack.md)接口方式调用Pack算子。 \|
78	-

Mconversion/pad/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Pad	1	# Pad
2		2
3	-本目录仅包含Pad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Pad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)。

Mconversion/pad_v3/README.md+1-1

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# PadV3	1	# PadV3
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----:\|	6	\| ---- \| :----:\|

Mconversion/pad_v3_grad_replicate/README.md+1-1

	@@ -75,4 +75,4 @@
75	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	75	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
76	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|	76	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|
77	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_pad_v3_grad_replicate.cpp](examples/test_aclnn_pad_v3_grad_replicate.cpp) \| 通过[aclnnReplicationPad1dBackward](docs/aclnnReplicationPad1dBackward.md)接口方式调用PadV3GradReplicate算子。 \|	77	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_pad_v3_grad_replicate.cpp](examples/test_aclnn_pad_v3_grad_replicate.cpp) \| 通过[aclnnReplicationPad1dBackward](docs/aclnnReplicationPad1dBackward.md)接口方式调用PadV3GradReplicate算子。 \|
78	-\| aclnn调用 \| [test_aclnn_replication_pad2d_backward](examples/test_aclnn_replication_pad2d_backward.cpp) \| 通过[aclnnReplicationPad2dBackward](docs/aclnnReplicationPad2dBackward.md)接口方式调用PadV3GradReplicate算子。 \|	78	+\| aclnn调用 \| [test_aclnn_replication_pad2d_backward](examples/test_aclnn_replication_pad2d_backward.cpp) \| 通过[aclnnReplicationPad2dBackward](docs/aclnnReplicationPad2dBackward.md)接口方式调用PadV3GradReplicate算子。 \|

Mconversion/pad_v3_grad_replication/README.md+1-1

	@@ -72,4 +72,4 @@
72		72
73	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	73	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
74	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|	74	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|
75	-\| aclnn调用 \| [test_aclnn_pad_v3_grad_replication](examples/test_aclnn_pad_v3_grad_replication.cpp) \| 通过[aclnnReplicationPad3dBackward](docs/aclnnReplicationPad3dBackward.md)接口方式调用PadV3GradReplication算子。 \|	75	+\| aclnn调用 \| [test_aclnn_pad_v3_grad_replication](examples/test_aclnn_pad_v3_grad_replication.cpp) \| 通过[aclnnReplicationPad3dBackward](docs/aclnnReplicationPad3dBackward.md)接口方式调用PadV3GradReplication算子。 \|

Mconversion/pad_v4_grad/README.md+3-3

	@@ -66,12 +66,12 @@
66		66
67	## 约束说明	67	## 约束说明
68		68
69	- - 输入shape限制：gradOutput、self 和 gradInput 的维度需一致（支持三/四维），且它们的形状需与 reflection_pad1d/reflection_pad2d 正向传播的输出形状相互一致。	69	+- 输入shape限制：gradOutput、self 和 gradInput 的维度需一致（支持三/四维），且它们的形状需与 reflection_pad1d/reflection_pad2d 正向传播的输出形状相互一致。
70		70
71	- - 输入值域限制：padding长度为2时，padding的前两个值都需要小于self最后一维度的数值；长度为4时，padding的前两个值都需要小于self最后一维度的数值，后两个值需要小于倒数第二维的数值。	71	+- 输入值域限制：padding长度为2时，padding的前两个值都需要小于self最后一维度的数值；长度为4时，padding的前两个值都需要小于self最后一维度的数值，后两个值需要小于倒数第二维的数值。
72		72
73	## 调用说明	73	## 调用说明
74		74
75	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	75	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
76	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|	76	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|
77	-\| aclnn调用 \| [test_aclnn_reflection_pad1d_backward.cpp](examples/test_aclnn_reflection_pad1d_backward.cpp) \| 通过[aclnnReflectionPad1dBackward](docs/aclnnReflectionPad1dBackward.md)接口方式调用PadV4Grad算子。 \|	77	+\| aclnn调用 \| [test_aclnn_reflection_pad1d_backward.cpp](examples/test_aclnn_reflection_pad1d_backward.cpp) \| 通过[aclnnReflectionPad1dBackward](docs/aclnnReflectionPad1dBackward.md)接口方式调用PadV4Grad算子。 \|

Mconversion/reflection_pad3d_grad/README.md+2-1

	@@ -1,4 +1,5 @@
1	# ReflectionPad3dGrad	1	# ReflectionPad3dGrad
		2	+
2	## 产品支持情况	3	## 产品支持情况
3		4
4	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
	@@ -72,4 +73,4 @@
72		73
73	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	74	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
74	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|	75	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|
75	-\| aclnn接口 \| [test_aclnn_reflection_pad3d_grad](./examples/test_aclnn_reflection_pad3d_grad.cpp) \| 通过[aclnnReflectionPad3dBackward](docs/aclnnReflectionPad3dBackward.md)接口方式调用ReflectionPad3dBackward算子。 \|	76	+\| aclnn接口 \| [test_aclnn_reflection_pad3d_grad](./examples/test_aclnn_reflection_pad3d_grad.cpp) \| 通过[aclnnReflectionPad3dBackward](docs/aclnnReflectionPad3dBackward.md)接口方式调用ReflectionPad3dBackward算子。 \|

Mconversion/reshape/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Reshape	1	# Reshape
2		2
3	-本目录仅包含Reshape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Reshape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)。

Mconversion/roll/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Roll	1	# Roll
2		2
3	-本目录仅包含Roll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Roll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)。

Mconversion/slice/README.md+1-1

	@@ -75,4 +75,4 @@ $$
75		75
76	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	76	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
77	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|	77	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|
78	-\| aclnn调用 \| [test_aclnn_slice](examples/test_aclnn_slice.cpp) \| 通过[aclnnSlice](docs/aclnnSlice.md)方式调用Slice算子 \|	78	+\| aclnn调用 \| [test_aclnn_slice](examples/test_aclnn_slice.cpp) \| 通过[aclnnSlice](docs/aclnnSlice.md)方式调用Slice算子 \|

Mconversion/space_to_depth/README.md+1-0

	@@ -1,4 +1,5 @@
1	# SpaceToDepth	1	# SpaceToDepth
		2	+
2	## 产品支持情况	3	## 产品支持情况
3		4
4	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|

Mconversion/split/README.md+1-1

	@@ -1,4 +1,5 @@
1	# Split	1	# Split
		2	+
2	## 产品支持情况	3	## 产品支持情况
3		4
4	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
	@@ -62,7 +63,6 @@
62	</tr>	63	</tr>
63	</tbody></table>	64	</tbody></table>
64		65
65	-
66	## 约束说明	66	## 约束说明
67		67
68	无	68	无

Mconversion/split_v/README.md+0-1

	@@ -78,7 +78,6 @@
78	* size_splits的长度等于num_split的值。	78	* size_splits的长度等于num_split的值。
79	* size_splits中的元素总和为维度split_dim的大小。	79	* size_splits中的元素总和为维度split_dim的大小。
80		80
81	-
82	## 调用说明	81	## 调用说明
83		82
84	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	83	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|

Mconversion/squeeze/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Squeeze	1	# Squeeze
2		2
3	-本目录仅包含Squeeze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Squeeze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)。

Mconversion/squeezev2/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Squeezev2	1	# Squeezev2
2		2
3	-本目录仅包含Squeezev2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Squeezev2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)。

Mconversion/squeezev3/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Squeezev3	1	# Squeezev3
2		2
3	-本目录仅包含Squeezev3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Squeezev3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)。

Mconversion/stack_ball_query/README.md+1-0

	@@ -1,4 +1,5 @@
1	# StackBallQuery	1	# StackBallQuery
		2	+
2	## 产品支持情况	3	## 产品支持情况
3		4
4	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|

Mconversion/strided_slice/README.md+1-1

	@@ -114,4 +114,4 @@
114	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	114	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
115	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|	115	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|
116	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_strided_slice](./examples/arch35//test_aclnn_strided_slice.cpp) \| 通过[aclnnStridedSlice](./docs/aclnnStridedSlice.md)接口方式调用StridedSlice算子。 \|	116	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_strided_slice](./examples/arch35//test_aclnn_strided_slice.cpp) \| 通过[aclnnStridedSlice](./docs/aclnnStridedSlice.md)接口方式调用StridedSlice算子。 \|
117	-\| 图模式调用 \| [test_strided_slice](./examples/test_geir_strided_slice.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/strided_slice_proto.h)构图方式调用StridedSlice算子 \|	117	+\| 图模式调用 \| [test_strided_slice](./examples/test_geir_strided_slice.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/strided_slice_proto.h)构图方式调用StridedSlice算子 \|

Mconversion/strided_slice_assign_v2/README.md+2-1

	@@ -1,4 +1,5 @@
1	# StridedSliceAssignV2	1	# StridedSliceAssignV2
		2	+
2	## 产品支持情况	3	## 产品支持情况
3		4
4	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
	@@ -89,4 +90,4 @@
89		90
90	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	91	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
91	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|	92	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|
92	-\| aclnn接口 \| [test_aclnn_strided_slice_assign_v2](./examples/test_aclnn_strided_slice_assign_v2.cpp) \| 通过[aclnnStridedSliceAssignV2](docs/aclnnStridedSliceAssignV2.md)接口方式调用StridedSliceAssignV2算子。 \|	93	+\| aclnn接口 \| [test_aclnn_strided_slice_assign_v2](./examples/test_aclnn_strided_slice_assign_v2.cpp) \| 通过[aclnnStridedSliceAssignV2](docs/aclnnStridedSliceAssignV2.md)接口方式调用StridedSliceAssignV2算子。 \|

Mconversion/strided_slice_grad/README.md+1-1

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# StridedSliceGrad	1	# StridedSliceGrad
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----:\|	6	\| ---- \| :----:\|

Mconversion/strided_slice_v2/README.md+1-1

	@@ -118,4 +118,4 @@
118		118
119	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	119	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
120	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|---------------------------------------------------------------------\|	120	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|---------------------------------------------------------------------\|
121	-\| 图模式调用 \| [test_geir_strided_slice_v2](./examples/test_geir_strided_slice_v2.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/strided_slice_v2_proto.h)构图方式调用StridedSliceV2算子 \|	121	+\| 图模式调用 \| [test_geir_strided_slice_v2](./examples/test_geir_strided_slice_v2.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/strided_slice_v2_proto.h)构图方式调用StridedSliceV2算子 \|

Mconversion/strided_slice_v3/README.md+1-1

	@@ -84,4 +84,4 @@
84	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	84	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
85	\|--------------\|---------------------------------------------------------------------------\|---------------------------------------------------------------------\|	85	\|--------------\|---------------------------------------------------------------------------\|---------------------------------------------------------------------\|
86	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_strided_slice_v3](./examples/test_aclnn_strided_slice_v3.cpp) \| 通过[aclnnSliceV2](./docs/aclnnSliceV2.md)接口方式调用StridedSliceV3算子。 \|	86	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_strided_slice_v3](./examples/test_aclnn_strided_slice_v3.cpp) \| 通过[aclnnSliceV2](./docs/aclnnSliceV2.md)接口方式调用StridedSliceV3算子。 \|
87	-\| 图模式调用 \| [test_geir_strided_slice_v3](./examples/test_geir_strided_slice_v3.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/strided_slice_v3_proto.h)构图方式调用StridedSliceV3算子 \|	87	+\| 图模式调用 \| [test_geir_strided_slice_v3](./examples/test_geir_strided_slice_v3.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/strided_slice_v3_proto.h)构图方式调用StridedSliceV3算子 \|

Mconversion/tensor_move/README.md+1-1

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# TensorMove	1	# TensorMove
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----:\|	6	\| ---- \| :----:\|

Mconversion/trans_data/README.md+2-2

	@@ -1,4 +1,5 @@
1	# TransData	1	# TransData
		2	+
2	## 产品支持情况	3	## 产品支持情况
3		4
4	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
	@@ -84,6 +85,7 @@
84	</tbody></table>	85	</tbody></table>
85		86
86	* 对于带有padding的分支：不支持INT16、INT64、UINT8、UINT16、UINT32、UINT64。	87	* 对于带有padding的分支：不支持INT16、INT64、UINT8、UINT16、UINT32、UINT64。
		88	+
87	## 约束说明	89	## 约束说明
88		90
89	* 必须满足以下值范围：	91	* 必须满足以下值范围：
	@@ -131,10 +133,8 @@
131	\| FRACTAL_Z_C04 ====> NCHW \| float32 \| 16 \| 1 \|	133	\| FRACTAL_Z_C04 ====> NCHW \| float32 \| 16 \| 1 \|
132	\| ND ====> FRACTAL_NZ_C0_16 \| float32, uint32, int32 \| 16 \| 1 \|	134	\| ND ====> FRACTAL_NZ_C0_16 \| float32, uint32, int32 \| 16 \| 1 \|
133		135
134	-
135	## 调用说明	136	## 调用说明
136		137
137	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	138	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
138	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|	139	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|
139	\| aclnn接口 \| [test_aclnn_trans_matmul_weight](examples/test_aclnn_trans_matmul_weight.cpp) \| 通过[aclnnTransMatmulWeight](docs/aclnnTransMatmulWeight.md)接口方式调用Pack算子。 \|	140	\| aclnn接口 \| [test_aclnn_trans_matmul_weight](examples/test_aclnn_trans_matmul_weight.cpp) \| 通过[aclnnTransMatmulWeight](docs/aclnnTransMatmulWeight.md)接口方式调用Pack算子。 \|
140	-

Mconversion/transpose/README.md+2-1

	@@ -1,4 +1,5 @@
1	# Transpose	1	# Transpose
		2	+
2	## 产品支持情况	3	## 产品支持情况
3		4
4	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
	@@ -34,4 +35,4 @@
34	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	35	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
35	\| :-------- \| :----------------------------------------------------------- \| :----------------------------------------------------------- \|	36	\| :-------- \| :----------------------------------------------------------- \| :----------------------------------------------------------- \|
36	\| aclnn接口 \| [test_aclnn_channel_shuffle](examples/test_aclnn_channel_shuffle.cpp) \| 通过[aclnn_channel_shuffle](docs/aclnnChannelShuffle.md)接口方式调用transpose算子。 \|	37	\| aclnn接口 \| [test_aclnn_channel_shuffle](examples/test_aclnn_channel_shuffle.cpp) \| 通过[aclnn_channel_shuffle](docs/aclnnChannelShuffle.md)接口方式调用transpose算子。 \|
37	-\| aclnn接口 \| [test_aclnn_permute](examples/test_aclnn_permute.cpp) \| 通过[aclnn_permute](docs/aclnnPermute.md)接口方式调用transpose算子。 \|	38	+\| aclnn接口 \| [test_aclnn_permute](examples/test_aclnn_permute.cpp) \| 通过[aclnn_permute](docs/aclnnPermute.md)接口方式调用transpose算子。 \|

Mconversion/transpose_v2/README.md+2-2

	@@ -1,4 +1,5 @@
1	# TransposeV2	1	# TransposeV2
		2	+
2	## 产品支持情况	3	## 产品支持情况
3		4
4	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
	@@ -27,7 +28,6 @@
27	- <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、UINT64、INT64、UINT32、INT32、UINT16、INT16、UINT8、INT8、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16。	28	- <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、UINT64、INT64、UINT32、INT32、UINT16、INT16、UINT8、INT8、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16。
28	- <term>Kirin X90/Kirin 9030 处理器系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16；dims数据类型支持INT32、INT64。	29	- <term>Kirin X90/Kirin 9030 处理器系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16；dims数据类型支持INT32、INT64。
29		30
30	-
31	## 约束说明	31	## 约束说明
32		32
33	无	33	无
	@@ -36,4 +36,4 @@
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_transpose_v2](./examples/test_aclnn_transpose_v2.cpp) \| 通过[aclnnPermute](../transpose/docs/aclnnPermute.md)接口方式调用transposeV2算子。 \|	39	+\| aclnn接口 \| [test_aclnn_transpose_v2](./examples/test_aclnn_transpose_v2.cpp) \| 通过[aclnnPermute](../transpose/docs/aclnnPermute.md)接口方式调用transposeV2算子。 \|

Mconversion/tril/README.md+0-2

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：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。参数diagonal可正可负，默认为零，正数表示主对角线向右上方向移动，负数表示主对角线向左下方向移动。	16	- 算子功能：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。参数diagonal可正可负，默认为零，正数表示主对角线向右上方向移动，负数表示主对角线向左下方向移动。
	@@ -86,4 +85,3 @@
86	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	85	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
87	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|	86	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|
88	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_tril](./examples/test_aclnn_tril.cpp) \| 通过[aclnnTril](./docs/aclnnTril&aclnnInplaceTril.md)接口方式调用Tril算子。 \|	87	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_tril](./examples/test_aclnn_tril.cpp) \| 通过[aclnnTril](./docs/aclnnTril&aclnnInplaceTril.md)接口方式调用Tril算子。 \|
89	-

Mconversion/triu/README.md+0-2

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：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。参数diagonal可正可负，默认为零，正数表示主对角线向右上方向移动，负数表示主对角线向左下方向移动。	16	- 算子功能：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。参数diagonal可正可负，默认为零，正数表示主对角线向右上方向移动，负数表示主对角线向左下方向移动。
	@@ -86,4 +85,3 @@
86	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	85	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
87	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|	86	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|
88	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_triu](./examples/test_aclnn_triu.cpp) \| 通过[aclnnTriu](./docs/aclnnTriu&aclnnInplaceTriu.md)接口方式调用Triu算子。 \|	87	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_triu](./examples/test_aclnn_triu.cpp) \| 通过[aclnnTriu](./docs/aclnnTriu&aclnnInplaceTriu.md)接口方式调用Triu算子。 \|
89	-

Mconversion/unfold_grad/README.md+1-2

	@@ -1,4 +1,5 @@
1	# UnfoldGrad	1	# UnfoldGrad
		2	+
2	## 产品支持情况	3	## 产品支持情况
3		4
4	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
	@@ -39,7 +40,6 @@
39	tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 0])	40	tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 0])
40	```	41	```
41		42
42	-
43	## 参数说明	43	## 参数说明
44		44
45	\| 参数名 \| 输入/输出/属性 \| 描述 \| 数据类型 \| 数据格式 \|	45	\| 参数名 \| 输入/输出/属性 \| 描述 \| 数据类型 \| 数据格式 \|
	@@ -68,4 +68,3 @@
68	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	68	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
69	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|	69	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|
70	\| aclnn接口 \| [test_unfold_grad](tests/ut/op_kernel/test_unfold_grad.cpp) \| 通过[aclnnUnfoldGrad](docs/aclnnUnfoldGrad.md)接口方式调用UnfoldGrad算子。 \|	70	\| aclnn接口 \| [test_unfold_grad](tests/ut/op_kernel/test_unfold_grad.cpp) \| 通过[aclnnUnfoldGrad](docs/aclnnUnfoldGrad.md)接口方式调用UnfoldGrad算子。 \|
71	-

Mconversion/unpack/README.md+1-1

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# Unpack	1	# Unpack
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----:\|	6	\| ---- \| :----:\|

Mconversion/unsqueeze/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Unsqueeze	1	# Unsqueeze
2		2
3	-本目录仅包含Unsqueeze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Unsqueeze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)。

Mconversion/unsqueezev2/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Unsqueezev2	1	# Unsqueezev2
2		2
3	-本目录仅包含Unsqueezev2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Unsqueezev2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)。

Mconversion/unsqueezev3/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Unsqueezev3	1	# Unsqueezev3
2		2
3	-本目录仅包含Unsqueezev3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Unsqueezev3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)。

Mconversion/view_copy/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# ViewCopy	1	# ViewCopy
2		2
3	-本目录仅包含ViewCopy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ViewCopy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)。

Mdocs/CONTRIBUTING_DOCS.md+1-1

	@@ -200,4 +200,4 @@
200	>	200	>
201	> 写作规范：本章为可选，若无约束可不呈现本章内容；若有请采用无序列表形式。	201	> 写作规范：本章为可选，若无约束可不呈现本章内容；若有请采用无序列表形式。
202		202
203	-无	203	+无

Mdocs/QUICKSTART.md+20-1

	@@ -47,20 +47,25 @@ bash build.sh --pkg --soc=ascend910b --ops=add_example -j16
47	```	47	```
48		48
49	若提示如下信息，说明编译成功。	49	若提示如下信息，说明编译成功。
		50	+
50	```bash	51	```bash
51	Self-extractable archive "cann-ops-math-custom-linux.${arch}.run" successfully created.	52	Self-extractable archive "cann-ops-math-custom-linux.${arch}.run" successfully created.
52	```	53	```
		54	+
53	编译成功后，run包存放于项目根目录的build_out目录下。	55	编译成功后，run包存放于项目根目录的build_out目录下。
54		56
55	### 3. 安装AddExample算子包	57	### 3. 安装AddExample算子包
		58	+
56	```bash	59	```bash
57	./build_out/cann-ops-math-linux.run	60	./build_out/cann-ops-math-linux.run
58	```	61	```
		62	+
59	`AddExample`安装在```${ASCEND_HOME_PATH}/opp/vendors```路径中，```${ASCEND_HOME_PATH}```表示CANN软件安装目录。	63	`AddExample`安装在```${ASCEND_HOME_PATH}/opp/vendors```路径中，```${ASCEND_HOME_PATH}```表示CANN软件安装目录。
60		64
61	### 4. 配置环境变量	65	### 4. 配置环境变量
62		66
63	将自定义算子包的路径加入环境变量，确保运行时能够找到。	67	将自定义算子包的路径加入环境变量，确保运行时能够找到。
		68	+
64	```bash	69	```bash
65	export LD_LIBRARY_PATH=${ASCEND_HOME_PATH}/opp/vendors/custom_math/op_api/lib:${LD_LIBRARY_PATH}	70	export LD_LIBRARY_PATH=${ASCEND_HOME_PATH}/opp/vendors/custom_math/op_api/lib:${LD_LIBRARY_PATH}
66	```	71	```
	@@ -74,6 +79,7 @@ export LD_LIBRARY_PATH=${ASCEND_HOME_PATH}/opp/vendors/custom_math/op_api/lib:${
74	```bash	79	```bash
75	bash build.sh --run_example add_example eager cust --vendor_name=custom	80	bash build.sh --run_example add_example eager cust --vendor_name=custom
76	```	81	```
		82	+
77	预期输出：打印算子`AddExample`的加法计算结果，表明算子已成功部署并正确执行。	83	预期输出：打印算子`AddExample`的加法计算结果，表明算子已成功部署并正确执行。
78		84
79	```	85	```
	@@ -93,6 +99,7 @@ add_example first input[7] is: 1.000000, second input[7] is: 1.000000, result[7]
93	本阶段目的是对已成功运行的AddExample算子尝试修改核函数代码。	99	本阶段目的是对已成功运行的AddExample算子尝试修改核函数代码。
94		100
95	### 1. 修改Kernel实现	101	### 1. 修改Kernel实现
		102	+
96	找到AddExample算子的核心kernel实现文件`ops-math/examples/add_example/op_kernel/add_example.h`，尝试将算子中的Add操作改为Mul操作：	103	找到AddExample算子的核心kernel实现文件`ops-math/examples/add_example/op_kernel/add_example.h`，尝试将算子中的Add操作改为Mul操作：
97		104
98	```cpp	105	```cpp
	@@ -115,6 +122,7 @@ __aicore__ inline void AddExample<T>::Compute(int32_t progress)
115	重复[编译运行](#一编译运行)章节中的步骤：	122	重复[编译运行](#一编译运行)章节中的步骤：
116		123
117	1. 重新编译：	124	1. 重新编译：
		125	+
118	先回到项目根目录，编译命令如下：	126	先回到项目根目录，编译命令如下：
119		127
120	```bash	128	```bash
	@@ -122,16 +130,19 @@ __aicore__ inline void AddExample<T>::Compute(int32_t progress)
122	```	130	```
123		131
124	2. 重新安装：	132	2. 重新安装：
		133	+
125	```bash	134	```bash
126	./build_out/cann-ops-math-linux.run	135	./build_out/cann-ops-math-linux.run
127	```	136	```
128		137
129	3. 重新验证：	138	3. 重新验证：
		139	+
130	```bash	140	```bash
131	bash build.sh --run_example add_example eager cust --vendor_name=custom	141	bash build.sh --run_example add_example eager cust --vendor_name=custom
132	```	142	```
133		143
134	4. 成功标志：输出结果变成乘法结果。	144	4. 成功标志：输出结果变成乘法结果。
		145	+
135	```	146	```
136	add_example first input[0] is: 1.000000, second input[0] is: 1.000000, result[0] is: 1.000000	147	add_example first input[0] is: 1.000000, second input[0] is: 1.000000, result[0] is: 1.000000
137	add_example first input[1] is: 1.000000, second input[1] is: 1.000000, result[1] is: 1.000000	148	add_example first input[1] is: 1.000000, second input[1] is: 1.000000, result[1] is: 1.000000
	@@ -145,9 +156,11 @@ __aicore__ inline void AddExample<T>::Compute(int32_t progress)
145	```	156	```
146		157
147	## 三、算子调试	158	## 三、算子调试
		159	+
148	本阶段以AddExample为例，在算子中添加打印并采集算子性能数据，以便后续问题分析定位。	160	本阶段以AddExample为例，在算子中添加打印并采集算子性能数据，以便后续问题分析定位。
149		161
150	### 1. 打印	162	### 1. 打印
		163	+
151	算子如果出现执行失败、精度异常等问题，添加打印进行问题分析和定位。	164	算子如果出现执行失败、精度异常等问题，添加打印进行问题分析和定位。
152		165
153	请在`examples/add_example/op_kernel/add_example.h`中进行代码修改。	166	请在`examples/add_example/op_kernel/add_example.h`中进行代码修改。
	@@ -164,6 +177,7 @@ __aicore__ inline void AddExample<T>::Compute(int32_t progress)
164	// 打印当前核计算Block长度	177	// 打印当前核计算Block长度
165	AscendC::PRINTF("Tiling blockLength is %llu\n", blockLength_);	178	AscendC::PRINTF("Tiling blockLength is %llu\n", blockLength_);
166	```	179	```
		180	+
167	* DumpTensor	181	* DumpTensor
168		182
169	该接口支持Dump指定Tensor的内容，同时支持打印自定义附加信息，比如当前行号等，详细介绍请参见[《Ascend C API》](https://hiascend.com/document/redirect/CannCommunityAscendCApi)中“算子调测API > DumpTensor”。	183	该接口支持Dump指定Tensor的内容，同时支持打印自定义附加信息，比如当前行号等，详细介绍请参见[《Ascend C API》](https://hiascend.com/document/redirect/CannCommunityAscendCApi)中“算子调测API > DumpTensor”。
	@@ -173,6 +187,7 @@ __aicore__ inline void AddExample<T>::Compute(int32_t progress)
173	// 打印zLocal Tensor信息	187	// 打印zLocal Tensor信息
174	DumpTensor(zLocal, 0, 128);	188	DumpTensor(zLocal, 0, 128);
175	```	189	```
		190	+
176	### 2. 性能采集	191	### 2. 性能采集
177		192
178	当算子功能验证正确后，可通过`msprof`工具采集算子性能数据。	193	当算子功能验证正确后，可通过`msprof`工具采集算子性能数据。
	@@ -180,6 +195,7 @@ __aicore__ inline void AddExample<T>::Compute(int32_t progress)
180	- 生成可执行文件	195	- 生成可执行文件
181		196
182	调用AddExample算子的example样例，生成可执行文件（test_aclnn_add_example），该文件位于项目`ops-math/build`目录。	197	调用AddExample算子的example样例，生成可执行文件（test_aclnn_add_example），该文件位于项目`ops-math/build`目录。
		198	+
183	```bash	199	```bash
184	bash build.sh --run_example add_example eager cust --vendor_name=custom	200	bash build.sh --run_example add_example eager cust --vendor_name=custom
185	```	201	```
	@@ -191,6 +207,7 @@ __aicore__ inline void AddExample<T>::Compute(int32_t progress)
191	```bash	207	```bash
192	msprof --application="./test_aclnn_add_example"	208	msprof --application="./test_aclnn_add_example"
193	```	209	```
		210	+
194	采集结果在项目`ops-math/build/`目录，msprof命令执行完后会自动解析并导出性能数据结果文件，详细内容请参见[msprof](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/mindstudio/82RC1/T&ITools/Profiling/atlasprofiling_16_0110.html#ZH-CN_TOPIC_0000002504160251)。	211	采集结果在项目`ops-math/build/`目录，msprof命令执行完后会自动解析并导出性能数据结果文件，详细内容请参见[msprof](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/mindstudio/82RC1/T&ITools/Profiling/atlasprofiling_16_0110.html#ZH-CN_TOPIC_0000002504160251)。
195		212
196	## 四、算子验证	213	## 四、算子验证
	@@ -198,6 +215,7 @@ __aicore__ inline void AddExample<T>::Compute(int32_t progress)
198	本阶段通过修改AddExample算子example样例中的输入数据，验证该算子在多种场景下的功能正确性。	215	本阶段通过修改AddExample算子example样例中的输入数据，验证该算子在多种场景下的功能正确性。
199		216
200	### 1. 修改测试输入	217	### 1. 修改测试输入
		218	+
201	找到并编辑`AddExample`的`ops-math/examples/add_example/examples/test_aclnn_add_example.cpp`，修改输入张量的形状和数值。	219	找到并编辑`AddExample`的`ops-math/examples/add_example/examples/test_aclnn_add_example.cpp`，修改输入张量的形状和数值。
202		220
203	修改输入/输出数据：修改输入、输出的shape信息，以及初始化数据，构造相应的输入、输出tensor。	221	修改输入/输出数据：修改输入、输出的shape信息，以及初始化数据，构造相应的输入、输出tensor。
	@@ -220,6 +238,7 @@ int main() {
220	// ... 后续执行代码 ...	238	// ... 后续执行代码 ...
221	}	239	}
222	```	240	```
		241	+
223	### 2. 重新编译并验证	242	### 2. 重新编译并验证
224		243
225	1. 由于只修改了example测试代码，无需重新编译算子包。	244	1. 由于只修改了example测试代码，无需重新编译算子包。
	@@ -234,4 +253,4 @@ int main() {
234		253
235	## 结语	254	## 结语
236		255
237	-体验完上述流程后，您已基本完成一个算子开发，如果您想贡献算子或学习更多高阶技能，请访问本项目README，进一步了解[学习教程](../README.md#学习教程)和[贡献指南](../README.md#相关信息)等。	256	+体验完上述流程后，您已基本完成一个算子开发，如果您想贡献算子或学习更多高阶技能，请访问本项目README，进一步了解[学习教程](../README.md#学习教程)和[贡献指南](../README.md#相关信息)等。

Mdocs/README.md+2-1

	@@ -45,4 +45,5 @@
45	\| 文档 \| 说明 \|	45	\| 文档 \| 说明 \|
46	\| ----------------------------------- \| ------------------------------------------------------------ \|	46	\| ----------------------------------- \| ------------------------------------------------------------ \|
47	\| [算子基本概念](zh/context/基本概念.md) \| 介绍算子领域相关的基础概念和术语，如量化/稀疏、数据类型、数据格式等。 \|	47	\| [算子基本概念](zh/context/基本概念.md) \| 介绍算子领域相关的基础概念和术语，如量化/稀疏、数据类型、数据格式等。 \|
48	-\| [build参数说明](zh/install/build.md) \| 介绍本项目build.sh脚本的功能和参数含义。 \|	48	+\| [build参数说明](zh/install/build.md) \| 介绍本项目build.sh脚本的功能和参数含义。 \|
		49	+

Mdocs/zh/op_api_list.md+2-2

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# 算子接口（aclnn）	1	# 算子接口（aclnn）
2		2
3	-## 使用说明	3	+## 使用说明
4		4
5	为方便调用算子，提供一套基于C的API（以aclnn为前缀API），无需提供IR（Intermediate Representation）定义，方便高效构建模型与应用开发，该方式被称为“单算子API调用”，简称aclnn调用。	5	为方便调用算子，提供一套基于C的API（以aclnn为前缀API），无需提供IR（Intermediate Representation）定义，方便高效构建模型与应用开发，该方式被称为“单算子API调用”，简称aclnn调用。
6		6
	@@ -260,4 +260,4 @@ ${INSTALL_DIR}表示CANN安装后文件路径；\$\{ops\_project\}表示算子
260	\| [aclnnXLogYScalarSelf](../../math/x_log_y/docs/aclnnXLogYScalarSelf.md) \| 计算self * log(other)的结果。 \| 默认确定性实现\|	260	\| [aclnnXLogYScalarSelf](../../math/x_log_y/docs/aclnnXLogYScalarSelf.md) \| 计算self * log(other)的结果。 \| 默认确定性实现\|
261	\| [aclnnXLogYTensor&aclnnInplaceXLogYTensor](../../math/x_log_y/docs/aclnnXLogYTensor&aclnnInplaceXLogYTensor.md) \| 计算self * log(other)的结果。 \| 默认确定性实现\|	261	\| [aclnnXLogYTensor&aclnnInplaceXLogYTensor](../../math/x_log_y/docs/aclnnXLogYTensor&aclnnInplaceXLogYTensor.md) \| 计算self * log(other)的结果。 \| 默认确定性实现\|
262	\| [aclRfft1D](../../math/rfft1_d/docs/aclRfft1D.md) \| 对输入张量self进行RFFT（傅里叶变换）计算，输出是一个包含非负频率的复数张量。 \| 默认确定性实现\|	262	\| [aclRfft1D](../../math/rfft1_d/docs/aclRfft1D.md) \| 对输入张量self进行RFFT（傅里叶变换）计算，输出是一个包含非负频率的复数张量。 \| 默认确定性实现\|
263	-\| [aclStft](../../math/stft/docs/aclStft.md) \| 计算输入在滑动窗口内的傅里叶变换。 \| 默认确定性实现\|	263	+\| [aclStft](../../math/stft/docs/aclStft.md) \| 计算输入在滑动窗口内的傅里叶变换。 \| 默认确定性实现\|

Mdocs/zh/op_list.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# 算子列表	1	# 算子列表
2		2
3	> 说明：	3	> 说明：
		4	+>
4	> - 算子目录：目录名为算子名小写下划线形式，每个目录承载该算子所有交付件，包括代码实现、examples、文档等，目录介绍参见[项目目录](./install/dir_structure.md)。	5	> - 算子目录：目录名为算子名小写下划线形式，每个目录承载该算子所有交付件，包括代码实现、examples、文档等，目录介绍参见[项目目录](./install/dir_structure.md)。
5	> - 算子执行硬件单元：大部分算子运行在AI Core，少部分算子运行在AI CPU。默认情况下，项目中提到的算子一般指AI Core算子。关于AI Core和AI CPU详细介绍参见[《Ascend C算子开发》](https://hiascend.com/document/redirect/CannCommunityOpdevAscendC)中“概念原理和术语 > 硬件架构与数据处理原理”。	6	> - 算子执行硬件单元：大部分算子运行在AI Core，少部分算子运行在AI CPU。默认情况下，项目中提到的算子一般指AI Core算子。关于AI Core和AI CPU详细介绍参见[《Ascend C算子开发》](https://hiascend.com/document/redirect/CannCommunityOpdevAscendC)中“概念原理和术语 > 硬件架构与数据处理原理”。
6	> - 算子接口列表：为方便调用算子，CANN提供一套C API执行算子，一般以aclnn为前缀，全量接口参见[aclnn列表](op_api_list.md)。	7	> - 算子接口列表：为方便调用算子，CANN提供一套C API执行算子，一般以aclnn为前缀，全量接口参见[aclnn列表](op_api_list.md)。
	@@ -2305,4 +2306,4 @@
2305	<td>将输入tensor的对角线元素替换为对角线tensor的值。</td>	2306	<td>将输入tensor的对角线元素替换为对角线tensor的值。</td>
2306	</tr>	2307	</tr>
2307	</tbody>	2308	</tbody>
2308	-</table>	2309	+</table>

Mexamples/README.md+3-1

	@@ -7,6 +7,7 @@
7	本项目提供了AI Core算子和AI CPU算子的开发和调用样例，请开发者根据实际情况参考对应实现。	7	本项目提供了AI Core算子和AI CPU算子的开发和调用样例，请开发者根据实际情况参考对应实现。
8		8
9	## 目录说明	9	## 目录说明
		10	+
10	```	11	```
11	├── examples	12	├── examples
12	│ ├── add_example # AI Core算子名	13	│ ├── add_example # AI Core算子名
	@@ -27,8 +28,9 @@
27	```	28	```
28		29
29	## 算子开发样例	30	## 算子开发样例
		31	+
30	\|样例目录\| 样例介绍 \|算子开发\|算子调用 \|	32	\|样例目录\| 样例介绍 \|算子开发\|算子调用 \|
31	\|---\|------------------\|---\|---\|	33	\|---\|------------------\|---\|---\|
32	\| add_example \| 实现两个张量相加功能的算子。 \| 算子端到端开发过程参见[AI Core算子开发指南](../docs/zh/develop/aicore_develop_guide.md) \|调用参见[README](add_example/README.md)\|	34	\| add_example \| 实现两个张量相加功能的算子。 \| 算子端到端开发过程参见[AI Core算子开发指南](../docs/zh/develop/aicore_develop_guide.md) \|调用参见[README](add_example/README.md)\|
33	\|add_example_aicpu\| 实现两个张量相加功能的算子。 \|算子端到端开发过程参见[AI CPU算子开发指南](../docs/zh/develop/aicpu_develop_guide.md)\| 调用参见[README](add_example_aicpu/README.md) \|	35	\|add_example_aicpu\| 实现两个张量相加功能的算子。 \|算子端到端开发过程参见[AI CPU算子开发指南](../docs/zh/develop/aicpu_develop_guide.md)\| 调用参见[README](add_example_aicpu/README.md) \|
34	-\|fast_kernel_launch_example\| 实现一种PyTorch场景下快速端到端开发算子的样例。 \|算子端到端开发过程参见[PyTorch算子快速开发指南](./fast_kernel_launch_example/README.md)\| 调用参见[README](fast_kernel_launch_example/README.md) \|	36	+\|fast_kernel_launch_example\| 实现一种PyTorch场景下快速端到端开发算子的样例。 \|算子端到端开发过程参见[PyTorch算子快速开发指南](./fast_kernel_launch_example/README.md)\| 调用参见[README](fast_kernel_launch_example/README.md) \|

Mexamples/add_example/README.md+2-2

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# AddExample	1	# AddExample
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----:\|	6	\| ---- \| :----:\|
	@@ -81,4 +81,4 @@ $$
81	<td><a href="./examples/test_geir_add_example.cpp">test_geir_add_example</a></td>	81	<td><a href="./examples/test_geir_add_example.cpp">test_geir_add_example</a></td>
82	</tr>	82	</tr>
83	</tbody>	83	</tbody>
84	-</table>	84	+</table>

Mexamples/add_example_aicpu/README.md+1-1

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# AddExample	1	# AddExample
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----:\|	6	\| ---- \| :----:\|

Mexamples/fast_kernel_launch_example/README.md+8-0

	@@ -5,7 +5,9 @@
5	本文档演示如何使用Ascend C和[PyTorch Extension](https://docs.pytorch.org/tutorials/extension.html)能力开发自定义NPU算子。	5	本文档演示如何使用Ascend C和[PyTorch Extension](https://docs.pytorch.org/tutorials/extension.html)能力开发自定义NPU算子。
6		6
7	核心优势:	7	核心优势:
		8	+
8	- 单交付件：一个文件完成算子开发和PyTorch框架适配。	9	- 单交付件：一个文件完成算子开发和PyTorch框架适配。
		10	+
9	- 高效调用：使用`<<<>>>`语法启动核函数，流程简单高效。	11	- 高效调用：使用`<<<>>>`语法启动核函数，流程简单高效。
10		12
11	## 环境部署 \| Prerequisites	13	## 环境部署 \| Prerequisites
	@@ -21,24 +23,29 @@
21	1. 进入`examples/fast_kernel_launch_example`目录。	23	1. 进入`examples/fast_kernel_launch_example`目录。
22		24
23	2. 安装依赖 \| Install Dependencies:	25	2. 安装依赖 \| Install Dependencies:
		26	+
24	```sh	27	```sh
25	python3 -m pip install -r requirements.txt	28	python3 -m pip install -r requirements.txt
26	```	29	```
27		30
28	3. 构建Wheel包 \| Build the Wheel:	31	3. 构建Wheel包 \| Build the Wheel:
		32	+
29	```sh	33	```sh
30	# -n: non-isolated build (uses existing environment)	34	# -n: non-isolated build (uses existing environment)
31	python3 -m build --wheel -n	35	python3 -m build --wheel -n
32	```	36	```
		37	+
33	构建完成后，产物在当前目录的`dist`文件夹下，产物名`ascend_ops-1.0.0-${python_version}-abi3-${arch}.whl`，	38	构建完成后，产物在当前目录的`dist`文件夹下，产物名`ascend_ops-1.0.0-${python_version}-abi3-${arch}.whl`，
34	`${python_version}`表示当前环境中的python版本(python3.8.3为cp38)，`${arch}`表示CPU架构。	39	`${python_version}`表示当前环境中的python版本(python3.8.3为cp38)，`${arch}`表示CPU架构。
35		40
36	4. 安装Wheel包 \| Install Package:	41	4. 安装Wheel包 \| Install Package:
		42	+
37	```sh	43	```sh
38	python3 -m pip install dist/*.whl --force-reinstall --no-deps	44	python3 -m pip install dist/*.whl --force-reinstall --no-deps
39	```	45	```
40		46
41	5. （可选）再次构建前建议先执行以下命令清理编译缓存	47	5. （可选）再次构建前建议先执行以下命令清理编译缓存
		48	+
42	```sh	49	```sh
43	python setup.py clean	50	python setup.py clean
44	```	51	```
	@@ -200,5 +207,6 @@ print("Verification successful!")
200	} // namespace ascend_ops	207	} // namespace ascend_ops
201		208
202	```	209	```
		210	+
203	4. 参考[安装步骤](#安装步骤--installation-steps)章节重新构建Wheel包并安装。	211	4. 参考[安装步骤](#安装步骤--installation-steps)章节重新构建Wheel包并安装。
204	5. 基于pytest测试算子API，请参考[test_add.py](tests/add/test_add.py)的实现。	212	5. 基于pytest测试算子API，请参考[test_add.py](tests/add/test_add.py)的实现。

Mmath/abs/README.md+1-2

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# Abs	1	# Abs
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\|:------------------------------------------------\| :------: \|	6	\|:------------------------------------------------\| :------: \|
	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：为输入张量的每一个元素取绝对值。	16	- 算子功能：为输入张量的每一个元素取绝对值。

Mmath/accumulate_nv2/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# AccumulateNv2	1	# AccumulateNv2
2		2
3	-本目录仅包含AccumulateNv2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AccumulateNv2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)。

Mmath/acosh/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Acosh	1	# Acosh
2		2
3	-本目录仅包含Acosh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Acosh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)。

Mmath/add_n/README.md+0-1

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：对输入进行主元素相加求和操作。	16	- 算子功能：对输入进行主元素相加求和操作。

Mmath/addcdiv/README.md+1-2

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：张量运算函数，用于执行乘除加组合操作，将张量除法（带缩放）+ 张量加法合并为单个操作。	16	- 算子功能：张量运算函数，用于执行乘除加组合操作，将张量除法（带缩放）+ 张量加法合并为单个操作。
	@@ -88,4 +87,4 @@ $out = self + value × (input_1 / input_2)$
88	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_addcdiv](./examples/test_aclnn_addcdiv.cpp) \| 通过[aclnnAddcdiv](./docs/aclnnAddcdiv&aclnnInplaceAddcdiv.md)接口方式调用Addcdiv算子。 \|	87	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_addcdiv](./examples/test_aclnn_addcdiv.cpp) \| 通过[aclnnAddcdiv](./docs/aclnnAddcdiv&aclnnInplaceAddcdiv.md)接口方式调用Addcdiv算子。 \|
89	\| 图模式调用 \| \| \|	88	\| 图模式调用 \| \| \|
90		89
91	-本目录仅包含Addcdiv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)。	90	+本目录仅包含Addcdiv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)。

Mmath/addcmul/README.md+1-2

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：张量运算函数，用于执行乘除加组合操作，将张量乘法（带缩放）+ 张量加法合并为单个操作。	16	- 算子功能：张量运算函数，用于执行乘除加组合操作，将张量乘法（带缩放）+ 张量加法合并为单个操作。
	@@ -88,4 +87,4 @@ $out = self + value × input_1 × input_2$
88	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_addcmul](./examples/test_aclnn_addcmul.cpp) \| 通过[aclnnAddcmul](./docs/aclnnAddcmul&aclnnInplaceAddcmul.md)接口方式调用Addcdiv算子。 \|	87	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_addcmul](./examples/test_aclnn_addcmul.cpp) \| 通过[aclnnAddcmul](./docs/aclnnAddcmul&aclnnInplaceAddcmul.md)接口方式调用Addcdiv算子。 \|
89	\| 图模式调用 \| \| \|	88	\| 图模式调用 \| \| \|
90		89
91	-本目录仅包含Addcmul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)。	90	+本目录仅包含Addcmul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)。

Mmath/addr/README.md+0-1

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| × \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| × \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：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	16	- 算子功能：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

Mmath/adjacent_difference/README.md+2-1

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# AdjacentDifference	1	# AdjacentDifference
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|	6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|
	@@ -16,6 +16,7 @@
16	- 算子功能：比较输入张量相邻元素的差异，若相邻元素相同，返回0，否则返回1。	16	- 算子功能：比较输入张量相邻元素的差异，若相邻元素相同，返回0，否则返回1。
17		17
18	- 计算公式：	18	- 计算公式：
		19	+
19	$$	20	$$
20	out_i = {(x_i == x_j ?\ 0 : 1)}.to(y_dtype) \ j = i - 1	21	out_i = {(x_i == x_j ?\ 0 : 1)}.to(y_dtype) \ j = i - 1
21	$$	22	$$

Mmath/angle_v2/README.md+1-3

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# AngleV2	1	# AngleV2
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----:\|	6	\| ---- \| :----:\|
	@@ -57,10 +57,8 @@ $$
57	</tr>	57	</tr>
58	</tbody></table>	58	</tbody></table>
59		59
60	-
61	- Kirin X90/Kirin 9030 处理器系列产品: 不支持COMPLEX64。	60	- Kirin X90/Kirin 9030 处理器系列产品: 不支持COMPLEX64。
62		61
63	-
64	## 约束说明	62	## 约束说明
65		63
66	无	64	无

Mmath/arg_max_v2/README.md+1-3

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	返回张量在指定维度（dim）上的最大值的索引，并保存到out张量中。	16	返回张量在指定维度（dim）上的最大值的索引，并保存到out张量中。
	@@ -129,7 +128,6 @@ aclnnStatus aclnnArgMax(
129		128
130	- <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：不支持BFLOAT16数据类型。	129	- <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：不支持BFLOAT16数据类型。
131		130
132	-
133	- 返回值：	131	- 返回值：
134		132
135	aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。	133	aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
	@@ -219,4 +217,4 @@ aclnnStatus aclnnArgMax(
219		217
220	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	218	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
221	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|	219	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|
222	-\| aclnn调用 \| [test_aclnn_arg_max_v2](./examples/test_aclnn_arg_max_v2.cpp) \| 通过[aclnnArgMax](./docs/aclnnArgMax.md)接口方式调用ArgMaxV2算子。 \|	220	+\| aclnn调用 \| [test_aclnn_arg_max_v2](./examples/test_aclnn_arg_max_v2.cpp) \| 通过[aclnnArgMax](./docs/aclnnArgMax.md)接口方式调用ArgMaxV2算子。 \|

Mmath/arg_max_with_value/README.md+1-5

Mmath/arg_min/README.md+1-2

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	返回tensor中指定轴的最小值索引，并保存到out中。如果keepdim为false，则不保留对应的轴；如果为true，则保留指定轴的维度值为1。	16	返回tensor中指定轴的最小值索引，并保存到out中。如果keepdim为false，则不保留对应的轴；如果为true，则保留指定轴的维度值为1。
	@@ -224,4 +223,4 @@ aclnnStatus aclnnArgMin(
224		223
225	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	224	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
226	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|	225	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|
227	-\| aclnn调用 \| [test_aclnn_arg_min](./examples/test_aclnn_arg_min.cpp) \| 通过[aclnnArgMin](./docs/aclnnArgMin.md)接口方式调用ArgMin算子。 \|	226	+\| aclnn调用 \| [test_aclnn_arg_min](./examples/test_aclnn_arg_min.cpp) \| 通过[aclnnArgMin](./docs/aclnnArgMin.md)接口方式调用ArgMin算子。 \|

Mmath/arg_min_with_value/README.md+1-5

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	算子功能：返回self中指定维度的最小值及其索引位置。最小值保存到out中，最小值的索引保存到indices中。如果keepdim为false，则不保留对应的轴；如果为true，则保留指定轴的维度值为1。	16	算子功能：返回self中指定维度的最小值及其索引位置。最小值保存到out中，最小值的索引保存到indices中。如果keepdim为false，则不保留对应的轴；如果为true，则保留指定轴的维度值为1。
	@@ -32,7 +31,6 @@
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、BFLOAT16	31	* <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、INT32	32	* <term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：FLOAT、FLOAT16、INT64、BOOL、BFLOAT16、INT32
34		33
35	-
36	- dim(int64_t, 计算输入)：指定的维度，数据类型为INT64，取值范围在[-self.dim(), self.dim())。	34	- dim(int64_t, 计算输入)：指定的维度，数据类型为INT64，取值范围在[-self.dim(), self.dim())。
37		35
38	- keepdim(bool，计算输入)：reduce轴的维度是否保留，数据类型为BOOL。	36	- keepdim(bool，计算输入)：reduce轴的维度是否保留，数据类型为BOOL。
	@@ -48,7 +46,6 @@
48		46
49	- executor(aclOpExecutor**, 出参)：返回op执行器，包含了算子计算流程。	47	- executor(aclOpExecutor**, 出参)：返回op执行器，包含了算子计算流程。
50		48
51	-
52	- 返回值：	49	- 返回值：
53		50
54	aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。	51	aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
	@@ -72,7 +69,6 @@
72		69
73	- stream(aclrtStream, 入参)：指定执行任务的Stream。	70	- stream(aclrtStream, 入参)：指定执行任务的Stream。
74		71
75	-
76	- 返回值：	72	- 返回值：
77		73
78	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)。
	@@ -86,4 +82,4 @@
86		82
87	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	83	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
88	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|	84	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|
89	-\| aclnn调用 \| [test_aclnn_arg_min_with_value](./examples/test_aclnn_arg_min_with_value.cpp) \| 通过[aclnnMinDim](./docs/aclnnMinDim.md)接口方式调用ArgMinWithValue算子。 \|	85	+\| aclnn调用 \| [test_aclnn_arg_min_with_value](./examples/test_aclnn_arg_min_with_value.cpp) \| 通过[aclnnMinDim](./docs/aclnnMinDim.md)接口方式调用ArgMinWithValue算子。 \|

Mmath/asin/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Asin	1	# Asin
2		2
3	-本目录仅包含Asin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Asin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)。

Mmath/asinh/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Asinh	1	# 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)。

Mmath/assign_add/README.md+2-3

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# AssignAdd	1	# AssignAdd
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|	6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|
	@@ -67,13 +67,12 @@ $$out_i = ref_i + value_i$$
67	</tr>	67	</tr>
68	</tbody></table>	68	</tbody></table>
69		69
70	-
71	## 约束说明	70	## 约束说明
72		71
73	无	72	无
74		73
75	## 调用说明	74	## 调用说明
		75	+
76	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	76	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
77	\|--------------\|-----------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|	77	\|--------------\|-----------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|
78	\| 图模式调用 \| [test_geir_assign_add.cpp](examples/test_geir_assign_add.cpp) \| 通过[算子IR](op_graph/assign_add_proto.h)构图方式调用AssignAdd算子。 \|	78	\| 图模式调用 \| [test_geir_assign_add.cpp](examples/test_geir_assign_add.cpp) \| 通过[算子IR](op_graph/assign_add_proto.h)构图方式调用AssignAdd算子。 \|
79	-

Mmath/atan/README.md+0-1

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：对输入的每个元素进行反正切操作后输出。	16	- 算子功能：对输入的每个元素进行反正切操作后输出。

Mmath/atan2/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Atan2	1	# Atan2
2		2
3	-本目录仅包含Atan2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Atan2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)。

Mmath/atanh/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Atanh	1	# Atanh
2		2
3	-本目录仅包含Atanh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Atanh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)。

Mmath/axpy/README.md+4-2

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# Axpy	1	# Axpy
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\|-----------------------------------------------\|:----:\|	6	\|-----------------------------------------------\|:----:\|
	@@ -20,6 +20,7 @@
20	$out_i=self_i + alpha × other_i$	20	$out_i=self_i + alpha × other_i$
21		21
22	## 参数说明	22	## 参数说明
		23	+
23	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 820px"><colgroup>	24	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 820px"><colgroup>
24	<col style="width: 100px">	25	<col style="width: 100px">
25	<col style="width: 150px">	26	<col style="width: 150px">
	@@ -67,10 +68,11 @@ $out_i=self_i + alpha × other_i$
67	</tbody></table>	68	</tbody></table>
68		69
69	## 约束说明	70	## 约束说明
		71	+
70	无	72	无
71		73
72	## 调用说明	74	## 调用说明
73		75
74	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	76	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
75	\|---------\|----------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------------------------------------\|	77	\|---------\|----------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------------------------------------\|
76	-\| 图模式调用 \| [test_geir_axpy](./examples/test_geir_axpy.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/axpy_proto.h)构图方式调用Axpy算子	78	+\| 图模式调用 \| [test_geir_axpy](./examples/test_geir_axpy.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/axpy_proto.h)构图方式调用Axpy算子

Mmath/axpy_v2/README.md+4-2

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# AxpyV2	1	# AxpyV2
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\|----------------------------------------------\|:----:\|	6	\|----------------------------------------------\|:----:\|
	@@ -20,6 +20,7 @@
20	$out_i=self_i + alpha_i × other_i$	20	$out_i=self_i + alpha_i × other_i$
21		21
22	## 参数说明	22	## 参数说明
		23	+
23	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 820px"><colgroup>	24	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 820px"><colgroup>
24	<col style="width: 100px">	25	<col style="width: 100px">
25	<col style="width: 150px">	26	<col style="width: 150px">
	@@ -67,10 +68,11 @@ $out_i=self_i + alpha_i × other_i$
67	</tbody></table>	68	</tbody></table>
68		69
69	## 约束说明	70	## 约束说明
		71	+
70	无	72	无
71		73
72	## 调用说明	74	## 调用说明
73		75
74	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	76	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
75	\|---------\|----------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------------------------------------\|	77	\|---------\|----------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------------------------------------\|
76	-\| 图模式调用 \| [test_geir_axpy_v2](./examples/test_geir_axpy_v2.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/axpy_v2_proto.h)构图方式调用AxpyV2算子	78	+\| 图模式调用 \| [test_geir_axpy_v2](./examples/test_geir_axpy_v2.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/axpy_v2_proto.h)构图方式调用AxpyV2算子

Mmath/bias_add/README.md+1-1

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# BiasAdd	1	# BiasAdd
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----:\|	6	\| ---- \| :----:\|

Mmath/bias_add_grad/README.md+2-4

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# BiasAddGrad	1	# BiasAddGrad
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|	6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|
	@@ -19,7 +19,6 @@
19		19
20	$$\text{y}[c] = \sum_{n=0}^{N-1} \sum_{h=0}^{H-1} \sum_{w=0}^{W-1} \text{x}[n, c, h, w]$$	20	$$\text{y}[c] = \sum_{n=0}^{N-1} \sum_{h=0}^{H-1} \sum_{w=0}^{W-1} \text{x}[n, c, h, w]$$
21		21
22	-
23	## 参数说明	22	## 参数说明
24		23
25	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 980px"><colgroup>	24	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 980px"><colgroup>
	@@ -61,7 +60,6 @@ $$\text{y}[c] = \sum_{n=0}^{N-1} \sum_{h=0}^{H-1} \sum_{w=0}^{W-1} \text{x}[n, c
61	</tr>	60	</tr>
62	</tbody></table>	61	</tbody></table>
63		62
64	-
65	## 约束说明	63	## 约束说明
66		64
67	无	65	无
	@@ -70,4 +68,4 @@ $$\text{y}[c] = \sum_{n=0}^{N-1} \sum_{h=0}^{H-1} \sum_{w=0}^{W-1} \text{x}[n, c
70		68
71	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	69	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
72	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|	70	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|
73	-\| 图模式调用 \| [test_geir_bias_add](./examples/test_geir_bias_add_grad.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/bias_add_grad_proto.h)构图方式调用BiasAddGrad算子。 \|	71	+\| 图模式调用 \| [test_geir_bias_add](./examples/test_geir_bias_add_grad.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/bias_add_grad_proto.h)构图方式调用BiasAddGrad算子。 \|

Mmath/bincount/README.md+2-2

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# Bincount	1	# Bincount
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|	6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|
	@@ -85,4 +85,4 @@
85		85
86	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	86	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
87	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|	87	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|
88	-\| aclnn调用 \| [test_aclnn_bincount](./examples/test_aclnn_bincount.cpp) \| 通过[aclnnBincount](./docs/aclnnBincount.md)接口方式调用Bincount算子。 \|	88	+\| aclnn调用 \| [test_aclnn_bincount](./examples/test_aclnn_bincount.cpp) \| 通过[aclnnBincount](./docs/aclnnBincount.md)接口方式调用Bincount算子。 \|

Mmath/bitwise_and/README.md+3-3

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：计算输入tensor中每个元素和输入标量的按位与结果。输入的tensor与other必须是整型或者BOOL型变量。当输入为BOOL时，计算逻辑与的结果。	16	- 算子功能：计算输入tensor中每个元素和输入标量的按位与结果。输入的tensor与other必须是整型或者BOOL型变量。当输入为BOOL时，计算逻辑与的结果。
	@@ -21,7 +20,7 @@
21	out_i = self_i \& other_i	20	out_i = self_i \& other_i
22	$$	21	$$
23		22
24	-## 参数说明：	23	+## 参数说明
25		24
26	- 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。	25	- 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。
27	- <term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</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[TensorScalar互推导关系](../../docs/zh/context/TensorScalar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。	26	- <term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</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[TensorScalar互推导关系](../../docs/zh/context/TensorScalar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。
	@@ -34,6 +33,7 @@
34	- <term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持BOOL、INT8、INT16、UINT16、INT32、UINT32、INT64、UINT64、UINT8、FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16、COMPLEX64、COMPLEX128。	33	- <term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持BOOL、INT8、INT16、UINT16、INT32、UINT32、INT64、UINT64、UINT8、FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16、COMPLEX64、COMPLEX128。
35		34
36	## 约束说明	35	## 约束说明
		36	+
37	- 无	37	- 无
38		38
39	## 调用说明	39	## 调用说明
	@@ -41,4 +41,4 @@
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_scalar.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_not/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# BitwiseNot	1	# BitwiseNot
2		2
3	-本目录仅包含BitwiseNot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BitwiseNot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)。

Mmath/bitwise_or/README.md+2-3

Mmath/cast/README.md+2-2

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# Cast	1	# Cast
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----:\|	6	\| ---- \| :----:\|
	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	将输入tensor转换为指定的dtype类型。	16	将输入tensor转换为指定的dtype类型。
	@@ -76,6 +75,7 @@
76		75
77	- <term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：	76	- <term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：
78	- 针对输入、输出类型，涉及COMPLEX32、COMPLEX64、FLOAT4_E2M1、FLOAT4_E1M2、HIFLOAT8、FLOAT8_E5M2、FLOAT8_E4M3FN的，只支持如下表格中的转换路径：	77	- 针对输入、输出类型，涉及COMPLEX32、COMPLEX64、FLOAT4_E2M1、FLOAT4_E1M2、HIFLOAT8、FLOAT8_E5M2、FLOAT8_E4M3FN的，只支持如下表格中的转换路径：
		78	+
79	\| `self`数据类型 \| `out`数据类型 \|	79	\| `self`数据类型 \| `out`数据类型 \|
80	\| -------- \| -------- \|	80	\| -------- \| -------- \|
81	\| COMPLEX32 \| COMPLEX64 \|	81	\| COMPLEX32 \| COMPLEX64 \|

Mmath/cdist/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Cdist	1	# Cdist
2		2
3	-本目录仅包含Cdist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Cdist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)。

Mmath/cdist_grad/README.md+1-2

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：完成Cdist的反向。。	16	- 算子功能：完成Cdist的反向。。
	@@ -32,7 +31,7 @@
32	- $\mathrm{diff} = x_1 - x_2$ ：变量差值	31	- $\mathrm{diff} = x_1 - x_2$ ：变量差值
33	- $\mathrm{cdist} = \sqrt[p]{\sum (x_1 - x_2)^p}$ ： $p$ -范数距离	32	- $\mathrm{cdist} = \sqrt[p]{\sum (x_1 - x_2)^p}$ ： $p$ -范数距离
34		33
35	-## 参数说明：	34	+## 参数说明
36		35
37	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 980px"><colgroup>	36	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 980px"><colgroup>
38	<col style="width: 100px">	37	<col style="width: 100px">

Mmath/ceil/README.md+0-2

	@@ -55,7 +55,6 @@ $$
55	</tr>	55	</tr>
56	</tbody></table>	56	</tbody></table>
57		57
58	-
59	## 约束说明	58	## 约束说明
60		59
61	无	60	无
	@@ -66,4 +65,3 @@ $$
66	\|--------------\|-----------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|	65	\|--------------\|-----------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|
67	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_ceil.cpp](examples/test_aclnn_ceil.cpp) \| 通过[aclnnCeil](docs/aclnnCeil&aclnnInplaceCeil.md)接口方式调用Ceil算子。 \|	66	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_ceil.cpp](examples/test_aclnn_ceil.cpp) \| 通过[aclnnCeil](docs/aclnnCeil&aclnnInplaceCeil.md)接口方式调用Ceil算子。 \|
68	\| 图模式调用 \| [test_geir_ceil.cpp](examples/test_geir_ceil.cpp) \| 通过[算子IR](op_graph/ceil_proto.h)构图方式调用Ceil算子。 \|	67	\| 图模式调用 \| [test_geir_ceil.cpp](examples/test_geir_ceil.cpp) \| 通过[算子IR](op_graph/ceil_proto.h)构图方式调用Ceil算子。 \|
69	-

Mmath/cholesky/README.md+1-1

	@@ -69,4 +69,4 @@
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_linalg_cholesky](./examples/test_aclnn_linalg_cholesky.cpp) \| 通过[aclnnLinalgCholesky](./docs/aclnnLinalgCholesky.md)接口方式调用Cholesky算子。 \|	72	+\| aclnn调用 \| [test_aclnn_linalg_cholesky](./examples/test_aclnn_linalg_cholesky.cpp) \| 通过[aclnnLinalgCholesky](./docs/aclnnLinalgCholesky.md)接口方式调用Cholesky算子。 \|

Mmath/complex/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Complex	1	# Complex
2		2
3	-本目录仅包含Complex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Complex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)。

Mmath/complex_abs/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# ComplexAbs	1	# ComplexAbs
2		2
3	-本目录仅包含ComplexAbs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ComplexAbs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)。

Mmath/cos/README.md+2-3

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 接口功能：对输入矩阵的每个元素进行余弦操作后输出。	16	- 接口功能：对输入矩阵的每个元素进行余弦操作后输出。
	@@ -22,10 +21,8 @@ $$
22	out_{i}=cos(input_{i})	21	out_{i}=cos(input_{i})
23	$$	22	$$
24		23
25	-
26	## 参数说明	24	## 参数说明
27		25
28	-
29	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 980px"><colgroup>	26	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 980px"><colgroup>
30	<col style="width: 100px">	27	<col style="width: 100px">
31	<col style="width: 150px">	28	<col style="width: 150px">
	@@ -59,9 +56,11 @@ $$
59	</tbody></table>	56	</tbody></table>
60		57
61	- <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>：数据类型不支持BFLOAT16。	58	- <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>：数据类型不支持BFLOAT16。
		59	+
62	## 约束说明	60	## 约束说明
63		61
64	无	62	无
		63	+
65	## 调用说明	64	## 调用说明
66		65
67	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	66	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|

Mmath/cosh/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Cosh	1	# Cosh
2		2
3	-本目录仅包含Cosh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Cosh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)。

Mmath/cross/README.md+0-1

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：对输入Tensor完成linear_cross运算。	16	- 算子功能：对输入Tensor完成linear_cross运算。

Mmath/cummax/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Cummax	1	# Cummax
2		2
3	-本目录仅包含Cummax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Cummax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)。

Mmath/cummin/README.md+2-3

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# Cummin	1	# Cummin
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|	6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|
	@@ -29,7 +29,6 @@
29	indicesOut_{i} = argmin(self_{1}, self_{2}, self_{3}, ...... , self_{i})	29	indicesOut_{i} = argmin(self_{1}, self_{2}, self_{3}, ...... , self_{i})
30	$$	30	$$
31		31
32	-
33	## 参数说明	32	## 参数说明
34		33
35	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1576px"><colgroup>	34	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1576px"><colgroup>
	@@ -87,4 +86,4 @@
87		86
88	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	87	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
89	\| ---------------- \| --------------------------- \| --------------------------------------------------- \|	88	\| ---------------- \| --------------------------- \| --------------------------------------------------- \|
90	-\| aclnn调用 \| [test_aclnn_cummin](./examples/test_aclnn_cummin.cpp) \| 通过[aclnnCummin](./docs/aclnnCummin.md)接口方式调用Cummin算子。 \|	89	+\| aclnn调用 \| [test_aclnn_cummin](./examples/test_aclnn_cummin.cpp) \| 通过[aclnnCummin](./docs/aclnnCummin.md)接口方式调用Cummin算子。 \|

Mmath/cumprod/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Cumprod	1	# Cumprod
2		2
3	-本目录仅包含Cumprod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Cumprod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)。

Mmath/cumsum/README.md+2-3

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# Cumsum	1	# Cumsum
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|	6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|
	@@ -20,7 +20,6 @@ $$
20	y_{i} = x_{1} + x_{2} + x_{3} + ...... + x_{i}	20	y_{i} = x_{1} + x_{2} + x_{3} + ...... + x_{i}
21	$$	21	$$
22		22
23	-
24	## 参数说明	23	## 参数说明
25		24
26	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1576px"><colgroup>	25	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1576px"><colgroup>
	@@ -89,4 +88,4 @@ $$
89	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	88	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
90	\| ---------------- \| --------------------------- \| --------------------------------------------------- \|	89	\| ---------------- \| --------------------------- \| --------------------------------------------------- \|
91	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_cumsum_v2](./examples/test_aclnn_cumsum_v2.cpp) \| 通过[aclnnCumsumV2](./docs/aclnnCumsumV2.md)接口方式调用cumsum算子。 \|	90	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_cumsum_v2](./examples/test_aclnn_cumsum_v2.cpp) \| 通过[aclnnCumsumV2](./docs/aclnnCumsumV2.md)接口方式调用cumsum算子。 \|
92	-\| 图模式调用 \| [test_geir_cumsum](./examples/test_geir_cumsum.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/cumsum_proto.h)构图方式调用cumsum算子。 \|	91	+\| 图模式调用 \| [test_geir_cumsum](./examples/test_geir_cumsum.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/cumsum_proto.h)构图方式调用cumsum算子。 \|

Mmath/cumsum_cube/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# CumsumCube	1	# CumsumCube
2		2
3	-本目录仅包含CumsumCube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CumsumCube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)。

Mmath/diag_part/README.md+1-1

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# DiagPart	1	# DiagPart
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----:\|	6	\| ---- \| :----:\|

Mmath/digamma/README.md+0-1

	@@ -55,7 +55,6 @@ $$
55	</tr>	55	</tr>
56	</tbody></table>	56	</tbody></table>
57		57
58	-
59	## 约束说明	58	## 约束说明
60		59
61	无	60	无

Mmath/div/README.md+1-3

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 接口功能：完成除法计算	16	- 接口功能：完成除法计算
	@@ -69,9 +68,8 @@
69		68
70	无	69	无
71		70
72	-
73	## 调用说明	71	## 调用说明
74		72
75	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	73	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
76	\| ---------------- \| --------------------------- \| --------------------------------------------------- \|	74	\| ---------------- \| --------------------------- \| --------------------------------------------------- \|
77	-\| aclnn接口 \| [test_aclnn_div](examples/test_aclnn_div.cpp) \| 通过[AclnnDiv](docs/aclnnDiv&aclnnInplaceDiv.md)接口方式调用Div算子。 \|	75	+\| aclnn接口 \| [test_aclnn_div](examples/test_aclnn_div.cpp) \| 通过[AclnnDiv](docs/aclnnDiv&aclnnInplaceDiv.md)接口方式调用Div算子。 \|

Mmath/div_no_nan/README.md+3-2

	@@ -1,4 +1,5 @@
1	# DivNoNan	1	# DivNoNan
		2	+
2	## 产品支持情况	3	## 产品支持情况
3		4
4	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
	@@ -10,7 +11,6 @@
10	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
11	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
12		13
13	-
14	## 功能说明	14	## 功能说明
15		15
16	- 算子功能：完成安全除法计算,在处理除法时避免分母为0导致的NaN值问题。当分母为0时,返回0而不是NaN。	16	- 算子功能：完成安全除法计算,在处理除法时避免分母为0导致的NaN值问题。当分母为0时,返回0而不是NaN。
	@@ -64,6 +64,7 @@
64	</tbody></table>	64	</tbody></table>
65		65
66	- <term>Atlas 训练系列产品</term>、<term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 200I/500 A2 推理产品</term>：不支持BFLOAT16。	66	- <term>Atlas 训练系列产品</term>、<term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 200I/500 A2 推理产品</term>：不支持BFLOAT16。
		67	+
67	## 约束说明	68	## 约束说明
68		69
69	无	70	无
	@@ -72,4 +73,4 @@
72		73
73	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	74	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
74	\| ---------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|	75	\| ---------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|
75	-\| 图模式 \| [test_geir_div_no_nan](examples/test_geir_div_no_nan.cpp) \| 通过[算子IR](op_graph/div_no_nan_proto.h)构图方式调用DivNoNan算子。 \|	76	+\| 图模式 \| [test_geir_div_no_nan](examples/test_geir_div_no_nan.cpp) \| 通过[算子IR](op_graph/div_no_nan_proto.h)构图方式调用DivNoNan算子。 \|

Mmath/dot/README.md+1-3

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 接口功能：计算两个一维张量的点积结果。	16	- 接口功能：计算两个一维张量的点积结果。
	@@ -30,10 +29,8 @@ $$
30	out = x_{1}y_{1} + x_{2}y_{2} + ... + x_{n}*y_{n}	29	out = x_{1}y_{1} + x_{2}y_{2} + ... + x_{n}*y_{n}
31	$$	30	$$
32		31
33	-
34	## 参数说明	32	## 参数说明
35		33
36	-
37	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 980px"><colgroup>	34	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 980px"><colgroup>
38	<col style="width: 100px">	35	<col style="width: 100px">
39	<col style="width: 150px">	36	<col style="width: 150px">
	@@ -79,6 +76,7 @@ $$
79	## 约束说明	76	## 约束说明
80		77
81	无	78	无
		79	+
82	## 调用说明	80	## 调用说明
83		81
84	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	82	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|

Mmath/erf/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Erf	1	# Erf
2		2
3	-本目录仅包含Erf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Erf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)。

Mmath/erfc/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Erfc	1	# Erfc
2		2
3	-本目录仅包含Erfc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Erfc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)。

Mmath/exp/README.md+2-2

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# Exp	1	# Exp
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|	6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|
	@@ -83,4 +83,4 @@ $$
83		83
84	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	84	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
85	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|	85	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|
86	-\| aclnn调用 \| [test_aclnn_exp](./examples/test_aclnn_exp.cpp) \| 通过[aclnnExp&aclnnInplaceExp](./docs/aclnnExp&aclnnInplaceExp.md)接口方式调用Exp算子。 \|	86	+\| aclnn调用 \| [test_aclnn_exp](./examples/test_aclnn_exp.cpp) \| 通过[aclnnExp&aclnnInplaceExp](./docs/aclnnExp&aclnnInplaceExp.md)接口方式调用Exp算子。 \|

Mmath/exp_segsum_grad/README.md+0-2

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| × \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| × \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：[Segsum](../segsum/README.md)的反向计算。	16	- 算子功能：[Segsum](../segsum/README.md)的反向计算。
	@@ -95,7 +94,6 @@
95	</tr>	94	</tr>
96	</tbody></table>	95	</tbody></table>
97		96
98	-
99	## 约束说明	97	## 约束说明
100		98
101	无	99	无

Mmath/expand/README.md+2-2

	@@ -1,4 +1,5 @@
1	# Expand	1	# Expand
		2	+
2	## 产品支持情况	3	## 产品支持情况
3		4
4	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
	@@ -22,7 +23,6 @@
22	\| shape \| 输入张量 \| 表示 x 广播后的shape大小。\| INT64、INT32 \| - \|	23	\| shape \| 输入张量 \| 表示 x 广播后的shape大小。\| INT64、INT32 \| - \|
23	\| y \| 输出 \| 维度最大不超过8维，shape由shape输入决定，dtype需要与self一致。 \| 同 x \| ND \|	24	\| y \| 输出 \| 维度最大不超过8维，shape由shape输入决定，dtype需要与self一致。 \| 同 x \| ND \|
24		25
25	-
26	## 约束说明	26	## 约束说明
27		27
28	无	28	无
	@@ -31,4 +31,4 @@
31		31
32	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	32	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
33	\| :-------- \| :----------------------------------------------------------- \| :----------------------------------------------------------- \|	33	\| :-------- \| :----------------------------------------------------------- \| :----------------------------------------------------------- \|
34	-\| aclnn接口 \| [test_aclnn_expand](./examples/test_aclnn_expand.cpp) \| 通过[aclnnExpand](./docs/aclnnExpand.md)接口方式调用Expand算子。 \|	34	+\| aclnn接口 \| [test_aclnn_expand](./examples/test_aclnn_expand.cpp) \| 通过[aclnnExpand](./docs/aclnnExpand.md)接口方式调用Expand算子。 \|

Mmath/expm1/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Expm1	1	# Expm1
2		2
3	-本目录仅包含Expm1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Expm1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)。

Mmath/eye/README.md+1-2

	@@ -11,12 +11,10 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	算子功能：返回一个二维张量，该张量的对角线上元素值为1，其余元素值为0。	16	算子功能：返回一个二维张量，该张量的对角线上元素值为1，其余元素值为0。
18		17
19	-
20	## 参数说明	18	## 参数说明
21		19
22	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 980px"><colgroup>	20	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 980px"><colgroup>
	@@ -62,6 +60,7 @@
62	## 约束说明	60	## 约束说明
63		61
64	无	62	无
		63	+
65	## 调用说明	64	## 调用说明
66		65
67	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	66	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|

Mmath/floor/README.md+1-2

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品 </term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品 </term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能: 返回输入Tensor中每个元素向下取整，并将结果回填到输入Tensor中。	16	- 算子功能: 返回输入Tensor中每个元素向下取整，并将结果回填到输入Tensor中。
	@@ -59,4 +58,4 @@
59		58
60	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	59	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
61	\|---------\|----------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------------------------------------\|	60	\|---------\|----------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------------------------------------\|
62	-\| aclnn调用 \| [test_aclnn_floor](./examples/test_aclnn_floor.cpp) \| 通过[aclnnFloor和aclnnInplaceFloor](./docs/aclnnFloor&aclnnInplaceFloor.md)接口方式调用floor算子 \|	61	+\| aclnn调用 \| [test_aclnn_floor](./examples/test_aclnn_floor.cpp) \| 通过[aclnnFloor和aclnnInplaceFloor](./docs/aclnnFloor&aclnnInplaceFloor.md)接口方式调用floor算子 \|

Mmath/floor_div/README.md+1-3

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：完成除法计算，对结果向下取整。	16	- 算子功能：完成除法计算，对结果向下取整。
	@@ -125,9 +124,8 @@
125		124
126	- <term>Atlas 训练系列产品</term>：不支持BFLOAT16数据类型。	125	- <term>Atlas 训练系列产品</term>：不支持BFLOAT16数据类型。
127		126
128	-
129	## 调用说明	127	## 调用说明
130		128
131	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	129	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
132	\|---------\|----------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------------------------------------\|	130	\|---------\|----------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------------------------------------\|
133	-\| aclnn调用 \| [test_aclnn_floor_divide](./examples/test_aclnn_floor_divide.cpp) \| 通过[aclnnFloorDivide和aclnnFloorDivide](./docs/aclnnFloorDivide&aclnnInplaceFloorDivide.md)接口方式调用FloorDiv算子 \|	131	+\| aclnn调用 \| [test_aclnn_floor_divide](./examples/test_aclnn_floor_divide.cpp) \| 通过[aclnnFloorDivide和aclnnFloorDivide](./docs/aclnnFloorDivide&aclnnInplaceFloorDivide.md)接口方式调用FloorDiv算子 \|

Mmath/floor_mod/README.md+2-2

	@@ -11,8 +11,8 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
		15	+
16	- 算子功能: 将scalar self进行broadcast成和tensor other一样shape的tensor以后，其中的每个元素都转换为除以other的对应元素以后得到的余数。该结果与除数other同符号，并且该结果的绝对值是小于other的绝对值。	16	- 算子功能: 将scalar self进行broadcast成和tensor other一样shape的tensor以后，其中的每个元素都转换为除以other的对应元素以后得到的余数。该结果与除数other同符号，并且该结果的绝对值是小于other的绝对值。
17	实际计算remainder(self, other) 等效于以下公式：	17	实际计算remainder(self, other) 等效于以下公式：
18		18
	@@ -81,4 +81,4 @@ result = remainder(self, other)
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_remainder_scalar_tensor](./examples/test_aclnn_remainder_scalar_tensor.cpp) \| 通过[aclnnRemainderScalarTensor](./docs/aclnnRemainderScalarTensor.md)接口方式调用FloorDiv算子 \|	84	+\| aclnn调用 \| [test_aclnn_remainder_scalar_tensor](./examples/test_aclnn_remainder_scalar_tensor.cpp) \| 通过[aclnnRemainderScalarTensor](./docs/aclnnRemainderScalarTensor.md)接口方式调用FloorDiv算子 \|

Mmath/fused_mul_add_n/README.md+0-1

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：将mul和addn算子进行融合，要求addn的n为2，mul的其中一个输入必须是scalar或者只包含一个数的tensor。	16	- 算子功能：将mul和addn算子进行融合，要求addn的n为2，mul的其中一个输入必须是scalar或者只包含一个数的tensor。

Mmath/gcd/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Gcd	1	# Gcd
2		2
3	-本目录仅包含Gcd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Gcd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)。

Mmath/ger/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Ger	1	# Ger
2		2
3	-本目录仅包含Ger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Ger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)。

Mmath/greater/README.md+0-4

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：判断输入Tensor中的每个元素是否大于other Scalar的值，返回一个Bool类型的Tensor，对应输入Tensor中每个位置的大于判断是否成立。	16	- 算子功能：判断输入Tensor中的每个元素是否大于other Scalar的值，返回一个Bool类型的Tensor，对应输入Tensor中每个位置的大于判断是否成立。
	@@ -64,7 +63,6 @@
64	</tr>	63	</tr>
65	</tbody></table>	64	</tbody></table>
66		65
67	-
68	## 约束说明	66	## 约束说明
69		67
70	无	68	无
	@@ -75,5 +73,3 @@
75	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|	73	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|
76	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_gt_scalar](./examples/test_aclnn_gt_scalar.cpp) \| 通过[aclnnGtScalar&aclnnInplaceGtScalar](./docs/aclnnGtScalar&aclnnInplaceGtScalar.md)接口方式调用Greater算子。 \|	74	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_gt_scalar](./examples/test_aclnn_gt_scalar.cpp) \| 通过[aclnnGtScalar&aclnnInplaceGtScalar](./docs/aclnnGtScalar&aclnnInplaceGtScalar.md)接口方式调用Greater算子。 \|
77	\| 图模式调用 \| [test_geir_greater](./examples/test_geir_greater.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/greater_proto.h)构图方式调用Greater算子。 \|	75	\| 图模式调用 \| [test_geir_greater](./examples/test_geir_greater.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/greater_proto.h)构图方式调用Greater算子。 \|
78	-
79	-

Mmath/greater_equal/README.md+0-1

	@@ -63,7 +63,6 @@
63	</tr>	63	</tr>
64	</tbody></table>	64	</tbody></table>
65		65
66	-
67	## 约束说明	66	## 约束说明
68		67
69	无	68	无

Mmath/grouped_bias_add_grad/README.md+1-1

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# GroupedBiasAddGrad	1	# GroupedBiasAddGrad
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----:\|	6	\| ---- \| :----:\|

Mmath/hans_decode/README.md+1-2

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# HansDecode	1	# HansDecode
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----:\|	6	\| ---- \| :----:\|
	@@ -77,7 +77,6 @@
77	</tr>	77	</tr>
78	</tbody></table>	78	</tbody></table>
79		79
80	-
81	## 约束说明	80	## 约束说明
82		81
83	无	82	无

Mmath/hans_encode/README.md+1-2

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# HansEncode	1	# HansEncode
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----:\|	6	\| ---- \| :----:\|
	@@ -84,7 +84,6 @@
84	</tr>	84	</tr>
85	</tbody></table>	85	</tbody></table>
86		86
87	-
88	## 约束说明	87	## 约束说明
89		88
90	无	89	无

Mmath/histogram_v2/README.md+0-1

	@@ -71,7 +71,6 @@
71	</tr>	71	</tr>
72	</tbody></table>	72	</tbody></table>
73		73
74	-
75	## 约束说明	74	## 约束说明
76		75
77	无	76	无

Mmath/inv_grad/README.md+1-1

	@@ -70,4 +70,4 @@
70		70
71	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	71	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
72	\| ---------------- \| --------------------------- \| --------------------------------------------------- \|	72	\| ---------------- \| --------------------------- \| --------------------------------------------------- \|
73	-\| 图模式调用 \| [test_geir_inv_grad](./examples/test_geir_inv_grad.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/inv_grad_proto.h)构图方式调用inv_grad算子。 \|	73	+\| 图模式调用 \| [test_geir_inv_grad](./examples/test_geir_inv_grad.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/inv_grad_proto.h)构图方式调用inv_grad算子。 \|

Mmath/invert/README.md+2-2

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# Invert	1	# Invert
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|	6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|
	@@ -63,4 +63,4 @@ $$out_i=\sim input_i$$
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	-\| 图模式调用 \| [test_geir_invert](./examples/test_geir_invert.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/invert_proto.h)构图方式调用invert算子	66	+\| 图模式调用 \| [test_geir_invert](./examples/test_geir_invert.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/invert_proto.h)构图方式调用invert算子

Mmath/is_close/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_isclose](./examples/test_aclnn_isclose.cpp) \| 通过[aclnnIsClose](./docs/aclnnIsClose.md)接口方式调用IsClose算子。 \|	97	+\| aclnn调用 \| [test_aclnn_isclose](./examples/test_aclnn_isclose.cpp) \| 通过[aclnnIsClose](./docs/aclnnIsClose.md)接口方式调用IsClose算子。 \|

Mmath/is_finite/README.md+0-2

	@@ -68,5 +68,3 @@
68	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|	68	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|
69	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_is_finite](./examples/test_aclnn_is_finite.cpp) \| 通过[aclnnIsFinite](./docs/aclnnIsFinite.md)接口方式调用IsFinite算子。 \|	69	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_is_finite](./examples/test_aclnn_is_finite.cpp) \| 通过[aclnnIsFinite](./docs/aclnnIsFinite.md)接口方式调用IsFinite算子。 \|
70	\| 图模式调用 \| [test_geir_is_finite](./examples/test_geir_is_finite.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/is_finite_proto.h)构图方式调用IsFinite算子。 \|	70	\| 图模式调用 \| [test_geir_is_finite](./examples/test_geir_is_finite.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/is_finite_proto.h)构图方式调用IsFinite算子。 \|
71	-
72	-

Mmath/is_inf/README.md+1-1

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# IsInf	1	# IsInf
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|	6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|

Mmath/is_nan/README.md+2-2

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# IsNan	1	# IsNan
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|	6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|
	@@ -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	-\| 图模式调用 \| [test_geir_is_nan](./examples/test_geir_is_nan.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/is_nan_proto.h)构图方式调用IsNan算子。 \|	69	+\| 图模式调用 \| [test_geir_is_nan](./examples/test_geir_is_nan.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/is_nan_proto.h)构图方式调用IsNan算子。 \|

Mmath/is_neg_inf/README.md+1-2

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| × \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| × \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：判断张量中哪些元素是负无穷大，即为-inf。	16	- 算子功能：判断张量中哪些元素是负无穷大，即为-inf。
	@@ -62,4 +61,4 @@
62		61
63	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	62	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
64	\|---------\|----------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------------------------------------\|	63	\|---------\|----------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------------------------------------\|
65	-\| aclnn调用 \| [test_aclnn_isneginf](./examples/test_aclnn_isneginf.cpp) \| 通过[aclnnIsNegInf](./docs/aclnnIsNegInf.md)接口方式调用IsNegInf算子 \|	64	+\| aclnn调用 \| [test_aclnn_isneginf](./examples/test_aclnn_isneginf.cpp) \| 通过[aclnnIsNegInf](./docs/aclnnIsNegInf.md)接口方式调用IsNegInf算子 \|

Mmath/is_pos_inf/README.md+1-1

	@@ -62,4 +62,4 @@
62		62
63	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	63	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
64	\|---------\|----------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------------------------------------\|	64	\|---------\|----------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------------------------------------\|
65	-\| aclnn调用 \| [test_aclnn_isposinf](./examples/test_aclnn_isposinf.cpp) \| 通过[aclnnIsPosInf](./docs/aclnnIsPosInf.md)接口方式调用IsPosInf算子 \|	65	+\| aclnn调用 \| [test_aclnn_isposinf](./examples/test_aclnn_isposinf.cpp) \| 通过[aclnnIsPosInf](./docs/aclnnIsPosInf.md)接口方式调用IsPosInf算子 \|

Mmath/kl_div_v2/README.md+1-1

	@@ -100,4 +100,4 @@
100	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	100	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
101	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|	101	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|
102	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_kl_div_v2](./examples/test_aclnn_kl_div_v2.cpp) \| 通过[aclnnKlDiv](./docs/aclnnKlDiv.md)接口方式调用KlDivV2算子。 \|	102	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_kl_div_v2](./examples/test_aclnn_kl_div_v2.cpp) \| 通过[aclnnKlDiv](./docs/aclnnKlDiv.md)接口方式调用KlDivV2算子。 \|
103	-\| 图模式调用 \| [test_geir_kl_div_v2](./examples/test_geir_kl_div_v2.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/kl_div_v2_proto.h)构图方式调用KlDivV2算子。 \|	103	+\| 图模式调用 \| [test_geir_kl_div_v2](./examples/test_geir_kl_div_v2.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/kl_div_v2_proto.h)构图方式调用KlDivV2算子。 \|

Mmath/left_shift/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# LeftShift	1	# LeftShift
2		2
3	-本目录仅包含LeftShift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LeftShift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)。

Mmath/lerp/README.md+3-2

	@@ -11,12 +11,12 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：根据给定的权重，在起始和结束Tensor之间进行线性插值，返回插值后的Tensor。	16	- 算子功能：根据给定的权重，在起始和结束Tensor之间进行线性插值，返回插值后的Tensor。
18		17
19	- 计算公式：	18	- 计算公式：
		19	+
20	$$	20	$$
21	\text { out }_i=\text { start }_i+\text { weight }_i \times\left(\text { end }_i-\text { start }_i\right)	21	\text { out }_i=\text { start }_i+\text { weight }_i \times\left(\text { end }_i-\text { start }_i\right)
22	$$	22	$$
	@@ -70,10 +70,11 @@ $$
70	</tbody></table>	70	</tbody></table>
71		71
72	## 约束说明	72	## 约束说明
		73	+
73	end、weight的dtype需要与self一致。	74	end、weight的dtype需要与self一致。
74		75
75	## 调用说明	76	## 调用说明
76		77
77	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	78	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
78	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|	79	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|
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。 \|	80	+\| 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/less/README.md+0-2

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：判断输入self中的每个元素是否小于输入other的值，返回一个Bool类型的Tensor。	16	- 算子功能：判断输入self中的每个元素是否小于输入other的值，返回一个Bool类型的Tensor。
	@@ -63,7 +62,6 @@
63	</tr>	62	</tr>
64	</tbody></table>	63	</tbody></table>
65		64
66	-
67	## 约束说明	65	## 约束说明
68		66
69	无	67	无

Mmath/less_equal/README.md+1-2

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：判断输入self中的元素值是否小于等于other的值，并将self的每个元素的值与other值的比较结果写入out中。	16	- 算子功能：判断输入self中的元素值是否小于等于other的值，并将self的每个元素的值与other值的比较结果写入out中。
	@@ -65,4 +64,4 @@
65		64
66	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	65	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
67	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|	66	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|
68	-\| aclnn调用 \| [test_aclnn_le_scalar](./examples/test_aclnn_le_scalar.cpp) \| 通过[aclnnLeScalar&aclnnInplaceLeScalar](./docs/aclnnLeScalar&aclnnInplaceLeScalar.md)接口方式调用LessEqual算子。 \|	67	+\| aclnn调用 \| [test_aclnn_le_scalar](./examples/test_aclnn_le_scalar.cpp) \| 通过[aclnnLeScalar&aclnnInplaceLeScalar](./docs/aclnnLeScalar&aclnnInplaceLeScalar.md)接口方式调用LessEqual算子。 \|

Mmath/lgamma/README.md+0-1

	@@ -55,7 +55,6 @@ $$
55	</tr>	55	</tr>
56	</tbody></table>	56	</tbody></table>
57		57
58	-
59	## 约束说明	58	## 约束说明
60		59
61	无	60	无

Mmath/lin_space/README.md+1-1

	@@ -17,6 +17,7 @@
17		17
18	- 算子功能：生成一个等间隔数值序列。创建一个大小为num的1维向量，其值从start起始到stop结束（包含）线性均匀分布。	18	- 算子功能：生成一个等间隔数值序列。创建一个大小为num的1维向量，其值从start起始到stop结束（包含）线性均匀分布。
19	- 计算公式：	19	- 计算公式：
		20	+
20	$$	21	$$
21	output = (start, start + \frac{stop - start}{num - 1},...,start + (num - 2) * \frac{stop - start}{num -1}, stop)	22	output = (start, start + \frac{stop - start}{num - 1},...,start + (num - 2) * \frac{stop - start}{num -1}, stop)
22	$$	23	$$
	@@ -69,7 +70,6 @@ $$
69	</tr>	70	</tr>
70	</tbody></table>	71	</tbody></table>
71		72
72	-
73	- Kirin X90/Kirin 9030 处理器系列产品: 不支持BFLOAT16、DOUBLE。	73	- Kirin X90/Kirin 9030 处理器系列产品: 不支持BFLOAT16、DOUBLE。
74		74
75	## 约束说明	75	## 约束说明

Mmath/linalg_qr/README.md+0-1

	@@ -73,4 +73,3 @@
73	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	73	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
74	\|--------------\|--------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------\|	74	\|--------------\|--------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------\|
75	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_linalg_qr.cpp](examples/test_aclnn_linalg_qr.cpp) \| 通过[aclnnLinalgQr](docs/aclnnLinalgQr.md)接口方式调用LinalgQr算子。 \|	75	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_linalg_qr.cpp](examples/test_aclnn_linalg_qr.cpp) \| 通过[aclnnLinalgQr](docs/aclnnLinalgQr.md)接口方式调用LinalgQr算子。 \|
76	-

Mmath/log/README.md+3-2

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# Log	1	# Log
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----: \|	6	\| ---- \| :----: \|
	@@ -12,6 +12,7 @@
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| × \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| × \|
13		13
14	## 功能说明	14	## 功能说明
		15	+
15	- 算子功能：对输入张量x的元素，逐元素进行对数计算，并将结果保存到输出张量y中。可支持多种类型输入张量，并支持对输入张量x进行缩放（shift/scale）操作。	16	- 算子功能：对输入张量x的元素，逐元素进行对数计算，并将结果保存到输出张量y中。可支持多种类型输入张量，并支持对输入张量x进行缩放（shift/scale）操作。
16	- 计算公式：	17	- 计算公式：
17		18
	@@ -19,8 +20,8 @@
19	y = log_{base}(shift + scale * x)	20	y = log_{base}(shift + scale * x)
20	$$	21	$$
21		22
22	-
23	## 参数说明	23	## 参数说明
		24	+
24	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1576px"><colgroup>	25	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1576px"><colgroup>
25	<col style="width: 170px">	26	<col style="width: 170px">
26	<col style="width: 170px">	27	<col style="width: 170px">

Mmath/log1p/README.md+8-2

	@@ -13,7 +13,6 @@
13	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	13	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
14	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	14	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
15		15
16	-
17	## 功能说明	16	## 功能说明
18		17
19	- 算子功能：对输入Tensor完成log1p运算	18	- 算子功能：对输入Tensor完成log1p运算
	@@ -24,6 +23,7 @@ out = {\ {{log1p}{(self)}}} = {\ {{log_e}{(self+1)}}}
24	$$	23	$$
25		24
26	## 函数原型	25	## 函数原型
		26	+
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。
	@@ -34,7 +34,9 @@ $$
34	- `aclnnStatus aclnnInplaceLog1p(void workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor executor, aclrtStream stream)`	34	- `aclnnStatus aclnnInplaceLog1p(void workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor executor, aclrtStream stream)`
35		35
36	## aclnnLog1pGetWorkspaceSize	36	## aclnnLog1pGetWorkspaceSize
		37	+
37	- 参数说明：	38	- 参数说明：
		39	+
38	- self(aclTensor*,计算输入): 公式中的self，Device侧的aclTensor。支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，shape维度不大于8, 且shape需要与out一致，和out的数据满足数据类型推导规则。	40	- self(aclTensor*,计算输入): 公式中的self，Device侧的aclTensor。支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，shape维度不大于8, 且shape需要与out一致，和out的数据满足数据类型推导规则。
39	- <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、FLOAT、FLOAT16、DOUBLE。	41	- <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、FLOAT、FLOAT16、DOUBLE。
40	- <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16。	42	- <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term>：数据类型支持INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16。
	@@ -58,7 +60,9 @@ $$
58	```	60	```
59		61
60	## aclnnLog1p	62	## aclnnLog1p
		63	+
61	- 参数说明：	64	- 参数说明：
		65	+
62	- workspace(void *，入参)：在Device侧申请的workspace内存地址。	66	- workspace(void *，入参)：在Device侧申请的workspace内存地址。
63	- workspaceSize(uint64_t，入参)：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnLog1pGetWorkspaceSize获取。	67	- workspaceSize(uint64_t，入参)：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnLog1pGetWorkspaceSize获取。
64	- executor(aclOpExecutor *，入参)：op执行器，包含了算子计算流程。	68	- executor(aclOpExecutor *，入参)：op执行器，包含了算子计算流程。
	@@ -69,6 +73,7 @@ $$
69	aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。	73	aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
70		74
71	## aclnnInplaceLog1pGetWorkspaceSize	75	## aclnnInplaceLog1pGetWorkspaceSize
		76	+
72	- 参数说明：	77	- 参数说明：
73	- selfRef(aclTensor *，计算输入\|计算输出): Device侧的aclTensor。支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，shape维度不大于8。	78	- selfRef(aclTensor *，计算输入\|计算输出): Device侧的aclTensor。支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，shape维度不大于8。
74	- <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE。	79	- <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE。
	@@ -88,6 +93,7 @@ $$
88	```	93	```
89		94
90	## aclnnInplaceLog1p	95	## aclnnInplaceLog1p
		96	+
91	- 参数说明：	97	- 参数说明：
92	- workspace(void *，入参)：在Device侧申请的workspace内存地址。	98	- workspace(void *，入参)：在Device侧申请的workspace内存地址。
93	- workspaceSize(uint64_t，入参)：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnInplaceLog1pGetWorkspaceSize获取。	99	- workspaceSize(uint64_t，入参)：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnInplaceLog1pGetWorkspaceSize获取。
	@@ -101,4 +107,4 @@ $$
101	## 约束说明	107	## 约束说明
102		108
103	- 确定性计算：	109	- 确定性计算：
104	- - aclnnLog1p&aclnnInplaceLog1p默认确定性实现。	110	+ - aclnnLog1p&aclnnInplaceLog1p默认确定性实现。

Mmath/log_add_exp/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# LogAddExp	1	# LogAddExp
2		2
3	-本目录仅包含LogAddExp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LogAddExp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)。

Mmath/logical_and/README.md+1-2

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：对两个输入张量的对应元素执行「与逻辑」判断，输出布尔型张量（True/False）。	16	- 算子功能：对两个输入张量的对应元素执行「与逻辑」判断，输出布尔型张量（True/False）。
	@@ -74,4 +73,4 @@ $out=input1∧input2$
74	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_logical_and](./examples/test_aclnn_logical_and.cpp) \| 通过[aclnnLogicalAnd](./docs/aclnnLogicalAnd&aclnnInplaceLogicalAnd.md)接口方式调用LogicalAnd算子。 \|	73	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_logical_and](./examples/test_aclnn_logical_and.cpp) \| 通过[aclnnLogicalAnd](./docs/aclnnLogicalAnd&aclnnInplaceLogicalAnd.md)接口方式调用LogicalAnd算子。 \|
75	\| 图模式调用 \| \| \|	74	\| 图模式调用 \| \| \|
76		75
77	-本目录仅包含LogicalAnd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)。	76	+本目录仅包含LogicalAnd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)。

Mmath/logical_not/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# LogicalNot	1	# LogicalNot
2		2
3	-本目录仅包含LogicalNot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LogicalNot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)。

Mmath/logical_or/README.md+1-3

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# LogicalOr	1	# LogicalOr
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|	6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|
	@@ -11,12 +11,10 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	算子功能：完成给定输入张量元素的逻辑或运算。当两个输入张量为非bool类型时，0被视为False，非0被视为True。	16	算子功能：完成给定输入张量元素的逻辑或运算。当两个输入张量为非bool类型时，0被视为False，非0被视为True。
18		17
19	-
20	## 参数说明	18	## 参数说明
21		19
22	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 980px"><colgroup>	20	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 980px"><colgroup>

Mmath/masked_scale/README.md+4-2

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| × \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| × \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：完成elementwise计算	16	- 算子功能：完成elementwise计算
	@@ -22,12 +21,14 @@
22	$$	21	$$
23		22
24	## 函数原型	23	## 函数原型
		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“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)`
29		29
30	## aclnnMaskedScaleGetWorkspaceSize	30	## aclnnMaskedScaleGetWorkspaceSize
		31	+
31	- 参数说明：	32	- 参数说明：
32		33
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	- 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)。
	@@ -54,6 +55,7 @@
54	```	55	```
55		56
56	## aclnnMaskedScale	57	## aclnnMaskedScale
		58	+
57	- 参数说明：	59	- 参数说明：
58		60
59	* workspace(void\*, 入参)：在Device侧申请的workspace内存地址。	61	* workspace(void\*, 入参)：在Device侧申请的workspace内存地址。
	@@ -68,4 +70,4 @@
68	## 约束说明	70	## 约束说明
69		71
70	- 确定性计算：	72	- 确定性计算：
71	- - aclnnMaskedScale默认确定性实现。	73	+ - aclnnMaskedScale默认确定性实现。

Mmath/maximum/README.md+2-3

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# Maximum	1	# Maximum
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----:\|	6	\| ---- \| :----:\|
	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：返回两个输入张量中的最大值组成的新张量。	16	- 算子功能：返回两个输入张量中的最大值组成的新张量。
	@@ -70,4 +69,4 @@ $$out[i] = max(x_1[i], x_2[i])$$
70	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	69	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
71	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|	70	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|
72	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_maximum](./examples/test_aclnn_maximum.cpp) \| 通过[aclnnMaximum](./docs/aclnnMaximum.md)接口方式调用aclnnMaximum算子。 \|	71	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_maximum](./examples/test_aclnn_maximum.cpp) \| 通过[aclnnMaximum](./docs/aclnnMaximum.md)接口方式调用aclnnMaximum算子。 \|
73	-\| aclnn调用 \| [test_aclnn_maxn](./examples/test_aclnn_maxn.cpp) \| 通过[aclnnMaxN](./docs/aclnnMaxN.md)接口方式调用aclnnMaxN算子。 \|	72	+\| aclnn调用 \| [test_aclnn_maxn](./examples/test_aclnn_maxn.cpp) \| 通过[aclnnMaxN](./docs/aclnnMaxN.md)接口方式调用aclnnMaxN算子。 \|

Mmath/mod/README.md+1-1

	@@ -75,4 +75,4 @@
75	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	75	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
76	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|	76	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|
77	\| aclnn接口 \| [test_aclnn_fmod_scalar](examples/test_aclnn_fmod_scalar.cpp) \| 通过[aclnnFmodScalar](docs/aclnnFmodScalar&aclnnInplaceFmodScalar.md)接口方式调用Mod算子。 \|	77	\| aclnn接口 \| [test_aclnn_fmod_scalar](examples/test_aclnn_fmod_scalar.cpp) \| 通过[aclnnFmodScalar](docs/aclnnFmodScalar&aclnnInplaceFmodScalar.md)接口方式调用Mod算子。 \|
78	-\| aclnn接口 \| [test_aclnn_fmod_tensor](examples/test_aclnn_fmod_tensor.cpp) \| 通过[aclnnFmodTensor](docs/aclnnFmodTensor&aclnnInplaceFmodTensor.md)接口方式调用Mod算子。 \|	78	+\| aclnn接口 \| [test_aclnn_fmod_tensor](examples/test_aclnn_fmod_tensor.cpp) \| 通过[aclnnFmodTensor](docs/aclnnFmodTensor&aclnnInplaceFmodTensor.md)接口方式调用Mod算子。 \|

Mmath/mul/README.md+1-1

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# Mul	1	# Mul
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|	6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|

Mmath/mul_addn/README.md+1-3

	@@ -10,7 +10,7 @@
10	\| <term>Atlas 200I/500 A2 推理产品</term> \| × \|	10	\| <term>Atlas 200I/500 A2 推理产品</term> \| × \|
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| × \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| × \|
13	-\| <term>Kirin X90 处理器系列产品</term> \| √ \|	13	+\| <term>Kirin X90 处理器系列产品</term> \| √ \|
14	\| <term>Kirin 9030 处理器系列产品</term> \| √ \|	14	\| <term>Kirin 9030 处理器系列产品</term> \| √ \|
15		15
16	## 功能说明	16	## 功能说明
	@@ -87,7 +87,6 @@ $$
87	</tr>	87	</tr>
88	</tbody></table>	88	</tbody></table>
89		89
90	-
91	- Kirin X90/Kirin 9030 处理器系列产品: 不支持BFLOAT16。	90	- Kirin X90/Kirin 9030 处理器系列产品: 不支持BFLOAT16。
92		91
93	## 约束说明	92	## 约束说明
	@@ -101,4 +100,3 @@ $$
101	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	100	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
102	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|	101	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|
103	\| 图模式调用 \| [test_geir_mul_addn](./examples/test_geir_mul_addn.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/mul_addn_proto.h)构图方式调用MulAddn算子。 \|	102	\| 图模式调用 \| [test_geir_mul_addn](./examples/test_geir_mul_addn.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/mul_addn_proto.h)构图方式调用MulAddn算子。 \|
104	-

Mmath/muls/README.md+1-1

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# Muls	1	# Muls
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|	6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|

Mmath/nan_to_num/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# NanToNum	1	# NanToNum
2		2
3	-本目录仅包含NanToNum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NanToNum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)。

Mmath/neg/README.md+1-2

	@@ -54,7 +54,6 @@
54	</tr>	54	</tr>
55	</tbody></table>	55	</tbody></table>
56		56
57	-
58	## 约束说明	57	## 约束说明
59		58
60	无	59	无
	@@ -63,4 +62,4 @@
63		62
64	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	63	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
65	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|	64	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|
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。 \|	65	+\| 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/non_finite_check/README.md+1-4

	@@ -10,7 +10,7 @@
10	\| <term>Atlas 200I/500 A2 推理产品</term> \| × \|	10	\| <term>Atlas 200I/500 A2 推理产品</term> \| × \|
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| × \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| × \|
13	-\| <term>Kirin X90 处理器系列产品</term> \| √ \|	13	+\| <term>Kirin X90 处理器系列产品</term> \| √ \|
14	\| <term>Kirin 9030 处理器系列产品</term> \| √ \|	14	\| <term>Kirin 9030 处理器系列产品</term> \| √ \|
15		15
16	## 功能说明	16	## 功能说明
	@@ -51,7 +51,6 @@
51	</tr>	51	</tr>
52	</tbody></table>	52	</tbody></table>
53		53
54	-
55	- Kirin X90/Kirin 9030 处理器系列产品: 不支持BFLOAT16。	54	- Kirin X90/Kirin 9030 处理器系列产品: 不支持BFLOAT16。
56		55
57	## 约束说明	56	## 约束说明
	@@ -63,5 +62,3 @@
63	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	62	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
64	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|	63	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|
65	\| 图模式调用 \| [test_geir_non_finite_check](./examples/test_geir_non_finite_check.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/non_finite_check_proto.h)构图方式调用NonFiniteCheck算子。 \|	64	\| 图模式调用 \| [test_geir_non_finite_check](./examples/test_geir_non_finite_check.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/non_finite_check_proto.h)构图方式调用NonFiniteCheck算子。 \|
66	-
67	-

Mmath/one_hot/README.md+2-2

	@@ -1,4 +1,5 @@
1	# OneHot	1	# OneHot
		2	+
2	## 产品支持情况	3	## 产品支持情况
3		4
4	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
	@@ -85,7 +86,6 @@
85	</tr>	86	</tr>
86	</tbody></table>	87	</tbody></table>
87		88
88	-
89	## 约束说明	89	## 约束说明
90		90
91	无	91	无
	@@ -94,4 +94,4 @@
94		94
95	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	95	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
96	\| :-------- \| :----------------------------------------------------------- \| :----------------------------------------------------------- \|	96	\| :-------- \| :----------------------------------------------------------- \| :----------------------------------------------------------- \|
97	-\| aclnn接口 \| [test_aclnn_one_hot](examples/test_aclnn_one_hot.cpp) \| 通过[aclnnOneHot](docs/aclnnOneHot.md)接口方式调用OneHot算子。 \|	97	+\| aclnn接口 \| [test_aclnn_one_hot](examples/test_aclnn_one_hot.cpp) \| 通过[aclnnOneHot](docs/aclnnOneHot.md)接口方式调用OneHot算子。 \|

Mmath/ones_like/README.md+2-1

	@@ -74,4 +74,5 @@
74		74
75	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	75	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
76	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|	76	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|
77	-\| aclnn调用 \| [test_aclnn_inplace_one](./examples/test_aclnn_inplace_one.cpp) \| 通过[aclnnInplaceOne](./docs/aclnnInplaceOne.md)接口方式调用OnesLike算子。 \|	77	+\| aclnn调用 \| [test_aclnn_inplace_one](./examples/test_aclnn_inplace_one.cpp) \| 通过[aclnnInplaceOne](./docs/aclnnInplaceOne.md)接口方式调用OnesLike算子。 \|
		78	+

Mmath/pdist/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Pdist	1	# Pdist
2		2
3	-本目录仅包含Pdist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Pdist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)。

Mmath/pow/README.md+1-0

	@@ -64,6 +64,7 @@ $$
64	</table>	64	</table>
65		65
66	## 约束说明	66	## 约束说明
		67	+
67	算子约束：INT32整型计算在如下范围以外的场景，会出现超时。	68	算子约束：INT32整型计算在如下范围以外的场景，会出现超时。
68		69
69	\| shape \| exponent_value\|	70	\| shape \| exponent_value\|

Mmath/pows/README.md+3-4

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# Pows	1	# Pows
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|	6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|
	@@ -10,9 +10,8 @@
10	\| <term>Atlas 200I/500 A2 推理产品</term> \| √ \|	10	\| <term>Atlas 200I/500 A2 推理产品</term> \| √ \|
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13	-\| <term>Kirin X90 处理器系列产品</term> \| √ \|	13	+\| <term>Kirin X90 处理器系列产品</term> \| √ \|
14	-\| <term>Kirin 9030 处理器系列产品</term> \| √ \|	14	+\| <term>Kirin 9030 处理器系列产品</term> \| √ \|
15	-
16		15
17	## 功能说明	16	## 功能说明
18		17

Mmath/q_r/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Qr	1	# Qr
2		2
3	-本目录仅包含Qr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Qr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)。

Mmath/range/README.md+2-2

	@@ -1,4 +1,5 @@
1	# Range	1	# Range
		2	+
2	## 产品支持情况	3	## 产品支持情况
3		4
4	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
	@@ -73,7 +74,6 @@
73	</tr>	74	</tr>
74	</tbody></table>	75	</tbody></table>
75		76
76	-
77	## 约束说明	77	## 约束说明
78		78
79	无	79	无
	@@ -83,4 +83,4 @@
83	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	83	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
84	\| :-------- \| :----------------------------------------------------------- \| :----------------------------------------------------------- \|	84	\| :-------- \| :----------------------------------------------------------- \| :----------------------------------------------------------- \|
85	\| aclnn接口 \| [test_aclnn_range](examples/test_aclnn_range.cpp) \| 通过[aclnnRange](docs/aclnnRange.md)接口方式调用Range算子。 \|	85	\| aclnn接口 \| [test_aclnn_range](examples/test_aclnn_range.cpp) \| 通过[aclnnRange](docs/aclnnRange.md)接口方式调用Range算子。 \|
86	-\| aclnn接口 \| [test_aclnn_arange](examples/test_aclnn_arange.cpp) \| 通过[aclnnArange](docs/aclnnArange.md)接口方式调用Range算子。 \|	86	+\| aclnn接口 \| [test_aclnn_arange](examples/test_aclnn_arange.cpp) \| 通过[aclnnArange](docs/aclnnArange.md)接口方式调用Range算子。 \|

Mmath/real/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Real	1	# Real
2		2
3	-本目录仅包含Real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Real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)。

Mmath/reciprocal/README.md+2-2

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# Reciprocal	1	# Reciprocal
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|	6	\| :----------------------------------------------------------- \| :------: \|
	@@ -62,4 +62,4 @@ $$
62		62
63	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	63	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
64	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|	64	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|
65	-\| aclnn调用 \| [test_aclnn_reciprocal](./examples/test_aclnn_reciprocal.cpp) \| 通过[aclnnReciprocal&aclnnInplaceReciprocal](./docs/aclnnReciprocal&aclnnInplaceReciprocal.md)接口方式调用Reciprocal算子。 \|	65	+\| aclnn调用 \| [test_aclnn_reciprocal](./examples/test_aclnn_reciprocal.cpp) \| 通过[aclnnReciprocal&aclnnInplaceReciprocal](./docs/aclnnReciprocal&aclnnInplaceReciprocal.md)接口方式调用Reciprocal算子。 \|

Mmath/reduce_all/README.md+1-2

	@@ -16,7 +16,6 @@
16	- 接口功能：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。如果`keepdim`为True，则输出Tensor的维度与输入相同，否则，`dim`维将会被压缩，导致输出Tensor减少`len(dim)`个维度。	16	- 接口功能：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。如果`keepdim`为True，则输出Tensor的维度与输入相同，否则，`dim`维将会被压缩，导致输出Tensor减少`len(dim)`个维度。
17	- 例如，输入Tensor的shape是：$(A\times B \times C \times D)$，`dim`值为[0, 2]，如果`keepdim`为False，则输出Tensor的shape是：$(B \times D)$，输出Tensor比输入少两维，如果`keepdim`为True，则输出Tensor的shape是：$(1 \times B \times 1 \times D)$，输出Tensor的维度与输入相同。	17	- 例如，输入Tensor的shape是：$(A\times B \times C \times D)$，`dim`值为[0, 2]，如果`keepdim`为False，则输出Tensor的shape是：$(B \times D)$，输出Tensor比输入少两维，如果`keepdim`为True，则输出Tensor的shape是：$(1 \times B \times 1 \times D)$，输出Tensor的维度与输入相同。
18		18
19	-
20	## 参数说明	19	## 参数说明
21		20
22	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1499px"><colgroup>	21	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1499px"><colgroup>
	@@ -90,4 +89,4 @@
90		89
91	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	90	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
92	\| ---------------- \|------------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------\|	91	\| ---------------- \|------------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------\|
93	-\| aclnn接口 \| [test_aclnn_all.cpp](examples/test_aclnn_all.cpp) \| 通过[aclnnAll](docs/aclnnAll.md)接口方式调用ReduceAll算子。 \|	92	+\| aclnn接口 \| [test_aclnn_all.cpp](examples/test_aclnn_all.cpp) \| 通过[aclnnAll](docs/aclnnAll.md)接口方式调用ReduceAll算子。 \|

Mmath/reduce_any/README.md+1-3

	@@ -82,8 +82,6 @@
82		82
83	- <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>、<term>Atlas 200I/500 A2 推理产品</term>：不支持BFLOAT16数据类型。	83	- <term>Atlas 推理系列产品</term>、<term>Atlas 训练系列产品</term>、<term>Atlas 200I/500 A2 推理产品</term>：不支持BFLOAT16数据类型。
84		84
85	-
86	-
87	## 约束说明	85	## 约束说明
88		86
89	无	87	无
	@@ -92,4 +90,4 @@
92		90
93	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	91	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
94	\| ---------------- \|------------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------\|	92	\| ---------------- \|------------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------\|
95	-\| aclnn接口 \| [test_aclnn_any.cpp](examples/test_aclnn_any.cpp) \| 通过[aclnnAny](docs/aclnnAny.md)接口方式调用ReduceAny算子。 \|	93	+\| aclnn接口 \| [test_aclnn_any.cpp](examples/test_aclnn_any.cpp) \| 通过[aclnnAny](docs/aclnnAny.md)接口方式调用ReduceAny算子。 \|

Mmath/reduce_log_sum/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# ReduceLogSum	1	# ReduceLogSum
2		2
3	-本目录仅包含ReduceLogSum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ReduceLogSum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)。

Mmath/reduce_log_sum_exp/README.md+2-2

	@@ -13,7 +13,6 @@
13		13
14	## 功能说明	14	## 功能说明
15		15
16	-
17	- 算子功能：返回输入tensor指定维度上的指数之和的对数。	16	- 算子功能：返回输入tensor指定维度上的指数之和的对数。
18	- 计算公式：	17	- 计算公式：
19	公式中i为dim指定的维度，j为输入在指定维度上的元素索引。	18	公式中i为dim指定的维度，j为输入在指定维度上的元素索引。
	@@ -22,6 +21,7 @@
22	$$	21	$$
23		22
24	- 示例	23	- 示例
		24	+
25	```	25	```
26	例1：	26	例1：
27	self: [2, 3, 4] # self_shape=[2, 3, 4];	27	self: [2, 3, 4] # self_shape=[2, 3, 4];
	@@ -63,4 +63,4 @@
63		63
64	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	64	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
65	\| ---------------- \|------------------------------------------------------------------------------\|------------------------------------------------------------------------------------\|	65	\| ---------------- \|------------------------------------------------------------------------------\|------------------------------------------------------------------------------------\|
66	-\| aclnn接口 \| [test_aclnn_logsumexp.cpp](examples/test_aclnn_logsumexp.cpp) \| 通过[aclnnLogSumExp](docs/aclnnLogSumExp.md)接口方式调用ReduceLogSumExp算子。 \|	66	+\| aclnn接口 \| [test_aclnn_logsumexp.cpp](examples/test_aclnn_logsumexp.cpp) \| 通过[aclnnLogSumExp](docs/aclnnLogSumExp.md)接口方式调用ReduceLogSumExp算子。 \|

Mmath/reduce_max/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# ReduceMax	1	# ReduceMax
2		2
3	-本目录仅包含ReduceMax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ReduceMax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)。

Mmath/reduce_mean/README.md+1-4

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# ReduceMean	1	# ReduceMean
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----:\|	6	\| ---- \| :----:\|
	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| × \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| × \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：对一个多维向量按照指定的维度求平均值。	16	- 算子功能：对一个多维向量按照指定的维度求平均值。
	@@ -25,7 +24,6 @@
25	图2 ReduceMean最后一个维度计算示例	24	图2 ReduceMean最后一个维度计算示例
26	![alt text](./docs/fig/reduce_mean-by-dim-2.png)	25	![alt text](./docs/fig/reduce_mean-by-dim-2.png)
27		26
28	-
29	## 参数说明	27	## 参数说明
30		28
31	<table class="tg" style="undefined;table-layout: fixed; width: 1034px">	29	<table class="tg" style="undefined;table-layout: fixed; width: 1034px">
	@@ -85,7 +83,6 @@
85	</tbody>	83	</tbody>
86	</table>	84	</table>
87		85
88	-
89	## 约束说明	86	## 约束说明
90		87
91	- axes维度须大于0。	88	- axes维度须大于0。

Mmath/reduce_min/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# ReduceMin	1	# ReduceMin
2		2
3	-本目录仅包含ReduceMin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ReduceMin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)。

Mmath/reduce_nansum/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# ReduceNansum	1	# ReduceNansum
2		2
3	-本目录仅包含ReduceNansum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ReduceNansum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)。

Mmath/reduce_prod/README.md+1-1

	@@ -37,4 +37,4 @@
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_aclnn_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_std_v2/README.md+2-1

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# ReduceStdV2	1	# ReduceStdV2
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----:\|	6	\| ---- \| :----:\|
	@@ -12,6 +12,7 @@
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	## 功能说明	14	## 功能说明
		15	+
15	- 算子功能：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。	16	- 算子功能：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。
16	- 计算公式：	17	- 计算公式：
17	假设 dim 为 $i$，则对该维度进行计算。$N$为该维度的 shape。取 $self_{i}$，求出该维度上的平均值 $\bar{x_{i}}$。	18	假设 dim 为 $i$，则对该维度进行计算。$N$为该维度的 shape。取 $self_{i}$，求出该维度上的平均值 $\bar{x_{i}}$。

Mmath/reduce_std_v2_update/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# ReduceStdV2Update	1	# ReduceStdV2Update
2		2
3	-本目录仅包含ReduceStdV2Update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ReduceStdV2Update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)。

Mmath/reduce_std_with_mean/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# ReduceStdWithMean	1	# ReduceStdWithMean
2		2
3	-本目录仅包含ReduceStdWithMean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ReduceStdWithMean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)。

Mmath/reduce_sum/README.md+1-1

	@@ -42,4 +42,4 @@
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_reduce_sum](./examples/test_aclnn_reduce_sum.cpp) \| 通过[aclnnReduceSum](docs/aclnnReduceSum.md)接口方式调用ReduceSum算子。 \|	45	+\| aclnn接口 \| [test_aclnn_reduce_sum](./examples/test_aclnn_reduce_sum.cpp) \| 通过[aclnnReduceSum](docs/aclnnReduceSum.md)接口方式调用ReduceSum算子。 \|

Mmath/reduce_var/README.md+2-1

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# ReduceVar	1	# ReduceVar
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----:\|	6	\| ---- \| :----:\|
	@@ -12,6 +12,7 @@
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| × \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| × \|
13		13
14	## 功能说明	14	## 功能说明
		15	+
15	- 算子功能：返回输入Tensor指定维度的值求得的方差。	16	- 算子功能：返回输入Tensor指定维度的值求得的方差。
16	- 计算公式：假设 dim 为 $i$，则对该维度进行计算。$N$为该维度的 shape。取 $self_{i}$，求出该维度上的平均值 $\bar{x_{i}}$。	17	- 计算公式：假设 dim 为 $i$，则对该维度进行计算。$N$为该维度的 shape。取 $self_{i}$，求出该维度上的平均值 $\bar{x_{i}}$。
17		18

Mmath/rfft1_d/README.md+0-3

	@@ -79,7 +79,6 @@
79	</tr>	79	</tr>
80	</tbody></table>	80	</tbody></table>
81		81
82	-
83	## 约束说明	82	## 约束说明
84		83
85	无	84	无
	@@ -89,5 +88,3 @@
89	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	88	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
90	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|	89	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|
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。 \|	90	\| 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	-
93	-

Mmath/right_shift/README.md+1-2

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# RightShift	1	# RightShift
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----:\|	6	\| ---- \| :----:\|
	@@ -62,7 +62,6 @@ $$
62	</tr>	62	</tr>
63	</tbody></table>	63	</tbody></table>
64		64
65	-
66	## 约束说明	65	## 约束说明
67		66
68	无	67	无

Mmath/round/README.md+2-2

	@@ -11,13 +11,13 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	* 将输入张量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。	16	* 将输入张量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。
18	* 将输入张量的元素四舍五入到指定的位数。	17	* 将输入张量的元素四舍五入到指定的位数。
19		18
20	## 参数说明	19	## 参数说明
		20	+
21	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1576px"><colgroup>	21	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1576px"><colgroup>
22	<col style="width: 170px">	22	<col style="width: 170px">
23	<col style="width: 170px">	23	<col style="width: 170px">
	@@ -57,8 +57,8 @@
57	</tr>	57	</tr>
58	</tbody></table>	58	</tbody></table>
59		59
60	-
61	## 约束说明	60	## 约束说明
		61	+
62	* 当输入值在[-0.5, -0]之间时，输出值为0。	62	* 当输入值在[-0.5, -0]之间时，输出值为0。
63	* 针对decimals不为0的场景：输入数据超过(-347000, 347000)范围，精度可能会有影响。	63	* 针对decimals不为0的场景：输入数据超过(-347000, 347000)范围，精度可能会有影响。
64		64

Mmath/rsqrt/README.md+7-2

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：求input(Tensor)每个元素的平方根的倒数	16	- 算子功能：求input(Tensor)每个元素的平方根的倒数
	@@ -23,6 +22,7 @@ out = \frac{1}{\sqrt{input}}
23	$$	22	$$
24		23
25	## 函数原型	24	## 函数原型
		25	+
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。
	@@ -34,6 +34,7 @@ $$
34	* `aclnnStatus aclnnInplaceRsqrt(void workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor executor, aclrtStream stream)`	34	* `aclnnStatus aclnnInplaceRsqrt(void workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor executor, aclrtStream stream)`
35		35
36	## aclnnRsqrtGetWorkspaceSize	36	## aclnnRsqrtGetWorkspaceSize
		37	+
37	- 参数说明：	38	- 参数说明：
38		39
39	* self(aclTensor*, 计算输入): 公式中的$input$，Device侧的aclTensor，支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND, 且shape需要与out一致。	40	* self(aclTensor*, 计算输入): 公式中的$input$，Device侧的aclTensor，支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND, 且shape需要与out一致。
	@@ -55,6 +56,7 @@ $$
55	```	56	```
56		57
57	## aclnnRsqrt	58	## aclnnRsqrt
		59	+
58	- 参数说明：	60	- 参数说明：
59		61
60	* workspace(void *, 入参)：在Device侧申请的workspace内存地址。	62	* workspace(void *, 入参)：在Device侧申请的workspace内存地址。
	@@ -67,6 +69,7 @@ $$
67	aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。	69	aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
68		70
69	## aclnnInplaceRsqrtGetWorkspaceSize	71	## aclnnInplaceRsqrtGetWorkspaceSize
		72	+
70	- 参数说明：	73	- 参数说明：
71		74
72	* selfRef(aclTensor *, 计算输入): 公式中的$input$，Device侧的aclTensor，支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，shape维度不大于8。	75	* selfRef(aclTensor *, 计算输入): 公式中的$input$，Device侧的aclTensor，支持[非连续的Tensor](../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)，[数据格式](../../docs/zh/context/数据格式.md)支持ND，shape维度不大于8。
	@@ -86,6 +89,7 @@ $$
86	```	89	```
87		90
88	## aclnnInplaceRsqrt	91	## aclnnInplaceRsqrt
		92	+
89	- 参数说明：	93	- 参数说明：
90		94
91	* workspace(void *, 入参)：在Device侧申请的workspace内存地址。	95	* workspace(void *, 入参)：在Device侧申请的workspace内存地址。
	@@ -103,4 +107,5 @@ $$
103	- aclnnRsqrt&aclnnInplaceRsqrt默认确定性实现。	107	- aclnnRsqrt&aclnnInplaceRsqrt默认确定性实现。
104		108
105	## 调用示例	109	## 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)。	110	+
		111	+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/scale/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Scale	1	# Scale
2		2
3	-本目录仅包含Scale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Scale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)。

Mmath/search_sorted/README.md+2-2

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# SearchSorted	1	# SearchSorted
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----:\|	6	\| ---- \| :----:\|
	@@ -14,6 +14,7 @@
14	## 功能说明	14	## 功能说明
15		15
16	- 算子功能：在一个已排序的张量 sorted_sequence 中查找给定张量 values 应该插入的位置。返回与 values 相同大小的张量，其中每个元素表示给定值在原始张量中应该插入的位置。	16	- 算子功能：在一个已排序的张量 sorted_sequence 中查找给定张量 values 应该插入的位置。返回与 values 相同大小的张量，其中每个元素表示给定值在原始张量中应该插入的位置。
		17	+
17	## 参数说明	18	## 参数说明
18		19
19	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1576px"><colgroup>	20	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1576px"><colgroup>
	@@ -83,7 +84,6 @@
83		84
84	</tbody></table>	85	</tbody></table>
85		86
86	-
87	## 约束说明	87	## 约束说明
88		88
89	无	89	无

Mmath/segsum/README.md+1-3

	@@ -13,7 +13,6 @@
13	\| <term>Kirin X90 处理器系列产品</term> \| √ \|	13	\| <term>Kirin X90 处理器系列产品</term> \| √ \|
14	\| <term>Kirin 9030 处理器系列产品</term> \| √ \|	14	\| <term>Kirin 9030 处理器系列产品</term> \| √ \|
15		15
16	-
17	## 功能说明	16	## 功能说明
18		17
19	- 算子功能：进行分段和计算。生成对角线为0的半可分矩阵，且上三角为-inf。	18	- 算子功能：进行分段和计算。生成对角线为0的半可分矩阵，且上三角为-inf。
	@@ -89,7 +88,6 @@
89		88
90	- Kirin X90/Kirin 9030 处理器系列产品: 不支持BFLOAT16。	89	- Kirin X90/Kirin 9030 处理器系列产品: 不支持BFLOAT16。
91		90
92	-
93	## 约束说明	91	## 约束说明
94		92
95	无	93	无
	@@ -98,4 +96,4 @@
98		96
99	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	97	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
100	\| ---------------- \| --------------------------- \| --------------------------------------------------- \|	98	\| ---------------- \| --------------------------- \| --------------------------------------------------- \|
101	-\| aclnn接口 \| [test_aclnn_segsum](examples/test_aclnn_segsum.cpp) \| 通过[aclnnExpSegsum](docs/aclnnExpSegsum.md)接口方式调用Segsum算子。 \|	99	+\| aclnn接口 \| [test_aclnn_segsum](examples/test_aclnn_segsum.cpp) \| 通过[aclnnExpSegsum](docs/aclnnExpSegsum.md)接口方式调用Segsum算子。 \|

Mmath/select/README.md+0-1

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	+ 算子功能：根据条件选取self或other中元素并返回（支持广播）。	16	+ 算子功能：根据条件选取self或other中元素并返回（支持广播）。

Mmath/sign_bits_pack/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# SignBitsPack	1	# SignBitsPack
2		2
3	-本目录仅包含SignBitsPack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SignBitsPack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)。

Mmath/sign_bits_unpack/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# SignBitsUnpack	1	# SignBitsUnpack
2		2
3	-本目录仅包含SignBitsUnpack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SignBitsUnpack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)。

Mmath/sin/README.md+2-2

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：对输入Tensor完成sin运算。	16	- 算子功能：对输入Tensor完成sin运算。
	@@ -22,6 +21,7 @@
22	$$	21	$$
23		22
24	## 函数原型	23	## 函数原型
		24	+
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。
	@@ -110,4 +110,4 @@
110	- aclnnSin&aclnnInplaceSin默认确定性实现。	110	- aclnnSin&aclnnInplaceSin默认确定性实现。
111		111
112	- <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、BFLOAT16数据类型的输入数据范围为[-10^7, 10^7]时满足精度要求，超过数值范围无法保证，请使用CPU进行计算。	112	- <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、BFLOAT16数据类型的输入数据范围为[-10^7, 10^7]时满足精度要求，超过数值范围无法保证，请使用CPU进行计算。
113	-- <term>Atlas 推理系列产品</term>：FLOAT、FLOAT16数据类型的输入数据范围为[-65504, 65504]时满足精度要求，超过数值范围无法保证，请使用CPU进行计算。	113	+- <term>Atlas 推理系列产品</term>：FLOAT、FLOAT16数据类型的输入数据范围为[-65504, 65504]时满足精度要求，超过数值范围无法保证，请使用CPU进行计算。

Mmath/sinh/README.md+0-1

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：对输入Tensor完成sinh运算。	16	- 算子功能：对输入Tensor完成sinh运算。

Mmath/sinkhorn/README.md+0-3

	@@ -90,6 +90,3 @@
90	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	90	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
91	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|	91	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|
92	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_sinkhorn](./examples/test_aclnn_sinkhorn.cpp) \| 通过[aclnnSinkhorn](./docs/aclnnSinkhorn.md)接口方式调用Sinkhorn算子。 \|	92	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_sinkhorn](./examples/test_aclnn_sinkhorn.cpp) \| 通过[aclnnSinkhorn](./docs/aclnnSinkhorn.md)接口方式调用Sinkhorn算子。 \|
93	-
94	-
95	-

Mmath/sort/README.md+1-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# Sort	1	# Sort
2		2
3	## 产品支持情况	3	## 产品支持情况
		4	+
4	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
5	\| :----------------------------------------------------------- \|:-------:\|	6	\| :----------------------------------------------------------- \|:-------:\|
6	\| <term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term> \| √ \|	7	\| <term>Ascend 950PR/Ascend 950DT</term> \| √ \|
	@@ -127,7 +128,6 @@ aclnnStatus aclnnSort(
127	</tbody>	128	</tbody>
128	</table>	129	</table>
129		130
130	-
131	- <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>：	131	- <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>：
132	- self数据类型不支持UINT16、UINT32、UINT64。	132	- self数据类型不支持UINT16、UINT32、UINT64。
133	- 当self的数据类型为BFLOAT16时，参数dim指定的轴不能等于1。	133	- 当self的数据类型为BFLOAT16时，参数dim指定的轴不能等于1。

Mmath/sort_with_index/README.md+1-3

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# SortWithIndex	1	# SortWithIndex
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----:\|	6	\| ---- \| :----:\|
	@@ -15,8 +15,6 @@
15		15
16	- 算子功能：将输入tensor按照元素值大小进行排序，index值跟随对应元素值进行排序。	16	- 算子功能：将输入tensor按照元素值大小进行排序，index值跟随对应元素值进行排序。
17		17
18	-
19	-
20	## 参数说明	18	## 参数说明
21		19
22	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 980px"><colgroup>	20	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 980px"><colgroup>

Mmath/sqrt/README.md+3-2

	@@ -11,11 +11,11 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：完成非负数平方根计算，负数情况返回nan。	16	- 算子功能：完成非负数平方根计算，负数情况返回nan。
18	- 计算公式：	17	- 计算公式：
		18	+
19	$$	19	$$
20	out=sqrt(self)=\begin{cases}	20	out=sqrt(self)=\begin{cases}
21	\sqrt {self}, & self\ge 0 , \\	21	\sqrt {self}, & self\ge 0 , \\
	@@ -60,10 +60,11 @@ $$
60	- Atlas 训练系列产品、Atlas 推理系列产品: 不支持BFLOAT16。	60	- Atlas 训练系列产品、Atlas 推理系列产品: 不支持BFLOAT16。
61		61
62	## 约束说明	62	## 约束说明
		63	+
63	无	64	无
64		65
65	## 调用说明	66	## 调用说明
66		67
67	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	68	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
68	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|	69	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|
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。 \|	70	+\| 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/sqrt_grad/README.md+0-1

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：完成梯度平方根计算。	16	- 算子功能：完成梯度平方根计算。

Mmath/square_sum_v1/README.md+2-4

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# SquareSumV1	1	# SquareSumV1
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\|:------------------------------------------------------------------\| :------: \|	6	\|:------------------------------------------------------------------\| :------: \|
	@@ -74,9 +74,7 @@ $$
74	无	74	无
75		75
76	## 调用说明	76	## 调用说明
		77	+
77	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	78	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
78	\|--------------\|-----------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|	79	\|--------------\|-----------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|
79	\| 图模式调用 \| [test_geir_square_sum_v1.cpp](examples/test_geir_square_sum_v1.cpp) \| 通过[算子IR](op_graph/square_sum_v1_proto.h)构图方式调用SquareSumV1算子。 \|	80	\| 图模式调用 \| [test_geir_square_sum_v1.cpp](examples/test_geir_square_sum_v1.cpp) \| 通过[算子IR](op_graph/square_sum_v1_proto.h)构图方式调用SquareSumV1算子。 \|
80	-
81	-
82	-

Mmath/squared_difference/README.md+0-1

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：为第一个输入张量减去第二个输入张量，并计算其平方值。	16	- 算子功能：为第一个输入张量减去第二个输入张量，并计算其平方值。

Mmath/stft/README.md+0-2

	@@ -28,7 +28,6 @@
28	X[w,m]=\frac{1}{\sqrt{nFft}}(\sum_{k=0}^{winLength-1}window[k]self[mhopLength+k]exp(-j\frac{2{\pi}wk}{nFft}))	28	X[w,m]=\frac{1}{\sqrt{nFft}}(\sum_{k=0}^{winLength-1}window[k]self[mhopLength+k]exp(-j\frac{2{\pi}wk}{nFft}))
29	$$	29	$$
30		30
31	-
32	其中：	31	其中：
33	- $w$为FFT的频点。	32	- $w$为FFT的频点。
34	- $m$为滑动窗口的index。	33	- $m$为滑动窗口的index。
	@@ -120,7 +119,6 @@
120	</tr>	119	</tr>
121	</tbody></table>	120	</tbody></table>
122		121
123	-
124	## 约束说明	122	## 约束说明
125		123
126	- n_fft <= L。	124	- n_fft <= L。

Mmath/sub/README.md+1-2

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	* 算子功能：完成减法计算，被减数按alpha进行缩放。	16	* 算子功能：完成减法计算，被减数按alpha进行缩放。
	@@ -83,4 +82,4 @@
83		82
84	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	83	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
85	\|--------------\|-------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|	84	\|--------------\|-------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|
86	-\| aclnn调用 \| [test_aclnn_sub](./examples/test_aclnn_sub.cpp) \| 通过[aclnnAbs](./docs/aclnnSub&aclnnInplaceSub.md)接口方式调用Abs算子。 \|	85	+\| aclnn调用 \| [test_aclnn_sub](./examples/test_aclnn_sub.cpp) \| 通过[aclnnAbs](./docs/aclnnSub&aclnnInplaceSub.md)接口方式调用Abs算子。 \|

Mmath/svd/README.md+3-4

	@@ -83,13 +83,12 @@ $$
83	</tr>	83	</tr>
84	</tbody></table>	84	</tbody></table>
85		85
86	-	86	+## 约束说明
87	- ## 约束说明
88		87
89	无	88	无
90		89
91	- ## 调用说明	90	+## 调用说明
92		91
93	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	92	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
94	\|--------\|---------------------------------------------------------------\|-------------------------------------------------------------\|	93	\|--------\|---------------------------------------------------------------\|-------------------------------------------------------------\|
95	- \| aclnn调用 \| [test_aclnn_svd](./examples/test_aclnn_svd.cpp) \| 通过[aclnnScd](./docs/aclnnSvd.md)接口方式调用Svd算子。\|	94	+ \| aclnn调用 \| [test_aclnn_svd](./examples/test_aclnn_svd.cpp) \| 通过[aclnnScd](./docs/aclnnSvd.md)接口方式调用Svd算子。\|

Mmath/tan/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Tan	1	# Tan
2		2
3	-本目录仅包含Tan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Tan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)。

Mmath/tanh/README.md+3-2

	@@ -11,10 +11,11 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
		15	+
16	- 算子功能：激活函数。返回与输入tensor shape相同的tensor，对输入tensor进行elementwise的计算。	16	- 算子功能：激活函数。返回与输入tensor shape相同的tensor，对输入tensor进行elementwise的计算。
17	- 计算公式：	17	- 计算公式：
		18	+
18	$$	19	$$
19	tanh(self)=\frac{e^{self}-e^{-self}}{e^{self} + e^{-self}}	20	tanh(self)=\frac{e^{self}-e^{-self}}{e^{self} + e^{-self}}
20	$$	21	$$
	@@ -63,4 +64,4 @@ $$
63		64
64	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|	65	\| 调用方式 \| 调用样例 \| 说明 \|
65	\|--------------\|-------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|	66	\|--------------\|-------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|
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。 \|	67	+\| 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+1-2

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# TanhGrad	1	# TanhGrad
2		2
3	-## 产品支持情况	3	+## 产品支持情况
4		4
5	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
6	\| ---- \| :----:\|	6	\| ---- \| :----:\|
	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 算子功能：Tanh的反向实现。	16	- 算子功能：Tanh的反向实现。

Mmath/tensor_equal/README.md+1-1

	@@ -87,4 +87,4 @@
87		87
88	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	88	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
89	\|--------------\|-----------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|	89	\|--------------\|-----------------------------------------------------\|----------------------------------------------------------------\|
90	-\| aclnn调用 \| [test_aclnn_equal.cpp](examples/test_aclnn_equal.cpp) \| 通过[aclnnEqual](docs/aclnnEqual.md)接口方式调用TensorEqual算子。 \|	90	+\| aclnn调用 \| [test_aclnn_equal.cpp](examples/test_aclnn_equal.cpp) \| 通过[aclnnEqual](docs/aclnnEqual.md)接口方式调用TensorEqual算子。 \|

Mmath/tile/README.md+4-1

	@@ -27,7 +27,9 @@ tensor([[a,b,a,b,a,b,a,b],
27	[e,f,e,f,e,f,e,f],	27	[e,f,e,f,e,f,e,f],
28	])	28	])
29	```	29	```
		30	+
30	当repeats为(2,4,2)时，即repeats的元素个数大于Tensor中的维度，则输出Tensor等效为如下操作：先将输入Tensor的shape扩张到和repeats个数相同的维度：[1,3,2]，而后按照对应维度和repeats的值进行扩张，即输出Tensor的shape为[2,12,4]，结果如下：	31	当repeats为(2,4,2)时，即repeats的元素个数大于Tensor中的维度，则输出Tensor等效为如下操作：先将输入Tensor的shape扩张到和repeats个数相同的维度：[1,3,2]，而后按照对应维度和repeats的值进行扩张，即输出Tensor的shape为[2,12,4]，结果如下：
		32	+
31	```	33	```
32	>>> x.repeat(2,4,2)	34	>>> x.repeat(2,4,2)
33	tensor([[[a,b,a,b],	35	tensor([[[a,b,a,b],
	@@ -56,6 +58,7 @@ tensor([[[a,b,a,b],
56	[c,d,c,d],	58	[c,d,c,d],
57	[e,f,e,f]]])	59	[e,f,e,f]]])
58	```	60	```
		61	+
59	计算时需要满足以下条件：	62	计算时需要满足以下条件：
60	repeats中参数个数不能少于输入Tensor的维度。	63	repeats中参数个数不能少于输入Tensor的维度。
61	repeats中的值必须大于等于0。	64	repeats中的值必须大于等于0。
	@@ -125,4 +128,4 @@ repeats中的值必须大于等于0。
125		128
126	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	129	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
127	\| ---------------- \| --------------------------- \| --------------------------------------------------- \|	130	\| ---------------- \| --------------------------- \| --------------------------------------------------- \|
128	-\| aclnn接口 \| [test_aclnn_repeat](./examples/test_aclnn_repeat.cpp) \| 通过[aclnnRepeat](docs/aclnnRepeat.md)接口方式调用Tile算子。 \|	131	+\| aclnn接口 \| [test_aclnn_repeat](./examples/test_aclnn_repeat.cpp) \| 通过[aclnnRepeat](docs/aclnnRepeat.md)接口方式调用Tile算子。 \|

Mmath/top_k_v2/README.md+0-1

	@@ -11,7 +11,6 @@
11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|	11	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| √ \|
12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	12	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
13		13
14	-
15	## 功能说明	14	## 功能说明
16		15
17	- 接口功能：返回输入Tensor在指定维度上的k个极值及索引。TopKV2算子支持通过输入Tensor指定k值，并支持可配置的indices输出数据类型。	16	- 接口功能：返回输入Tensor在指定维度上的k个极值及索引。TopKV2算子支持通过输入Tensor指定k值，并支持可配置的indices输出数据类型。

Mmath/topk/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# Topk	1	# Topk
2		2
3	-本目录仅包含Topk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Topk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)。

Mmath/transform_bias_rescale_qkv/README.md+0-1

	@@ -105,7 +105,6 @@
105	</tr>	105	</tr>
106	</tbody></table>	106	</tbody></table>
107		107
108	-
109	- Kirin X90/Kirin 9030 处理器系列产品: 不支持BFLOAT16。	108	- Kirin X90/Kirin 9030 处理器系列产品: 不支持BFLOAT16。
110		109
111	## 约束说明	110	## 约束说明

Mmath/triangular_solve/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# TriangularSolve	1	# TriangularSolve
2		2
3	-本目录仅包含TriangularSolve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TriangularSolve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)。

Mmath/trunc/README.md+1-1

	@@ -64,4 +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&aclnnInplaceTrunc.md)或[aclnnInplaceTrunc](./docs/aclnnTrunc&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。 \|

Mmath/x_log_y/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# XLogY	1	# XLogY
2		2
3	-本目录仅包含XLogY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XLogY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)。

Mmath/zero_op/README.md+1-0

	@@ -14,6 +14,7 @@
14	## 功能说明	14	## 功能说明
15		15
16	* 算子功能：将selfRef张量填充为全零。	16	* 算子功能：将selfRef张量填充为全零。
		17	+
17	- 计算公式：	18	- 计算公式：
18		19
19	$$	20	$$

Mrandom/drop_out_do_mask_v3/README.md+1-1

	@@ -83,4 +83,4 @@ $$
83		83
84	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	84	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
85	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|	85	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|
86	-\| 图模式调用 \| [test_geir_drop_out_do_mask_v3](./examples/test_geir_drop_out_do_mask_v3.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/drop_out_do_mask_v3_proto.h)构图方式调用TruncatedNormalV2算子。 \|	86	+\| 图模式调用 \| [test_geir_drop_out_do_mask_v3](./examples/test_geir_drop_out_do_mask_v3.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/drop_out_do_mask_v3_proto.h)构图方式调用TruncatedNormalV2算子。 \|

Mrandom/drop_out_do_mask_v3_d/README.md+1-1

	@@ -83,4 +83,4 @@ $$
83		83
84	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	84	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
85	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|	85	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|
86	-\| 图模式调用 \| [test_geir_drop_out_do_mask_v3_d](./examples/test_geir_drop_out_do_mask_v3_d.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/drop_out_do_mask_v3_d_proto.h)构图方式调用TruncatedNormalV2算子。 \|	86	+\| 图模式调用 \| [test_geir_drop_out_do_mask_v3_d](./examples/test_geir_drop_out_do_mask_v3_d.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/drop_out_do_mask_v3_d_proto.h)构图方式调用TruncatedNormalV2算子。 \|

Mrandom/drop_out_v3/README.md+2-1

	@@ -1,4 +1,5 @@
1	# DropOutV3	1	# DropOutV3
		2	+
2	## 产品支持情况	3	## 产品支持情况
3		4
4	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
	@@ -95,4 +96,4 @@
95		96
96	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	97	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
97	\| :-------- \| :----------------------------------------------------------- \| :----------------------------------------------------------- \|	98	\| :-------- \| :----------------------------------------------------------- \| :----------------------------------------------------------- \|
98	-\| aclnn接口 \| [test_aclnn_drop_out_v3](./examples/arch35/test_aclnn_drop_out_v3.cpp) \| 通过[aclnn_drop_out_v3](docs/aclnnDropoutV3.md)接口方式调用drop_out_v3算子。 \|	99	+\| aclnn接口 \| [test_aclnn_drop_out_v3](./examples/arch35/test_aclnn_drop_out_v3.cpp) \| 通过[aclnn_drop_out_v3](docs/aclnnDropoutV3.md)接口方式调用drop_out_v3算子。 \|

Mrandom/dsa_gen_bit_mask/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# DSAGenBitMask	1	# DSAGenBitMask
2		2
3	-本目录仅包含DSAGenBitMask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DSAGenBitMask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)。

Mrandom/dsa_random_normal/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# DSARandomNormal	1	# DSARandomNormal
2		2
3	-本目录仅包含DSARandomNormal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DSARandomNormal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)。

Mrandom/dsa_random_uniform/README.md+1-1

	@@ -1,3 +1,3 @@
1	# DSARandomUniform	1	# DSARandomUniform
2		2
3	-本目录仅包含DSARandomUniform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DSARandomUniform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)。

Mrandom/random_standard_normal_v2/README.md+1-2

	@@ -1,4 +1,5 @@
1	# RandomStandardNormalV2	1	# RandomStandardNormalV2
		2	+
2	## 产品支持情况	3	## 产品支持情况
3		4
4	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
	@@ -87,10 +88,8 @@
87		88
88	无	89	无
89		90
90	-
91	## 调用说明	91	## 调用说明
92		92
93	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	93	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
94	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|	94	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|
95	\| 图模式调用 \| [test_geir_random_standard_normal_v2](./examples/test_geir_random_standard_normal_v2.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/random_standard_normal_v2_proto.h)构图方式调用RandomStandardNormalV2算子。 \|	95	\| 图模式调用 \| [test_geir_random_standard_normal_v2](./examples/test_geir_random_standard_normal_v2.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/random_standard_normal_v2_proto.h)构图方式调用RandomStandardNormalV2算子。 \|
96	-

Mrandom/sim_thread_exponential/README.md+1-2

	@@ -1,4 +1,5 @@
1	# SimThreadExponential	1	# SimThreadExponential
		2	+
2	## 产品支持情况	3	## 产品支持情况
3		4
4	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
	@@ -78,10 +79,8 @@
78		79
79	无	80	无
80		81
81	-
82	## 调用说明	82	## 调用说明
83		83
84	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	84	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
85	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|	85	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|
86	\| aclnn接口 \| [test_sim_thread_exponential](tests/ut/op_kernel/test_sim_thread_exponential.cpp) \| 通过[aclnnSimThreadExponential](docs/aclnnSimThreadExponential.md)接口方式调用SimThreadExponential算子。 \|	86	\| aclnn接口 \| [test_sim_thread_exponential](tests/ut/op_kernel/test_sim_thread_exponential.cpp) \| 通过[aclnnSimThreadExponential](docs/aclnnSimThreadExponential.md)接口方式调用SimThreadExponential算子。 \|
87	-

Mrandom/stateless_bernoulli/README.md+1-1

	@@ -86,4 +86,4 @@
86	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	86	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
87	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|	87	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|
88	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_bernoulli_tensor](./examples/arch35/test_aclnn_bernoulli_tensor.cpp) \| 通过[aclnnBernoulliTensor](./docs/aclnnBernoulliTensor&aclnnInplaceBernoulliTensor.md)接口方式调用stateless_bernoulli算子。 \|	88	\| aclnn调用 \| [test_aclnn_bernoulli_tensor](./examples/arch35/test_aclnn_bernoulli_tensor.cpp) \| 通过[aclnnBernoulliTensor](./docs/aclnnBernoulliTensor&aclnnInplaceBernoulliTensor.md)接口方式调用stateless_bernoulli算子。 \|
89	-\| aclnn调用 \| [test_aclnn_bernoulli](./examples/arch35/test_aclnn_bernoulli.cpp) \| 通过[aclnnBernoulli](./docs/aclnnBernoulli&aclnnInplaceBernoulli.md)接口方式调用stateless_bernoulli算子。 \|	89	+\| aclnn调用 \| [test_aclnn_bernoulli](./examples/arch35/test_aclnn_bernoulli.cpp) \| 通过[aclnnBernoulli](./docs/aclnnBernoulli&aclnnInplaceBernoulli.md)接口方式调用stateless_bernoulli算子。 \|

Mrandom/stateless_drop_out_gen_mask/README.md+2-1

	@@ -83,6 +83,7 @@
83	无	83	无
84		84
85	## 调用说明	85	## 调用说明
		86	+
86	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	87	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
87	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|	88	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|
88	-\| aclnn调用 \| [test_aclnn_stateless_drop_out_gen_mask](examples/arch35/test_aclnn_stateless_drop_out_gen_mask.cpp) \| 通过[aclnnDropoutGenMask](../dsa_gen_bit_mask/docs/aclnnDropoutGenMask.md)接口方式调用stateless_drop_out_gen_mask算子。 \|	89	+\| aclnn调用 \| [test_aclnn_stateless_drop_out_gen_mask](examples/arch35/test_aclnn_stateless_drop_out_gen_mask.cpp) \| 通过[aclnnDropoutGenMask](../dsa_gen_bit_mask/docs/aclnnDropoutGenMask.md)接口方式调用stateless_drop_out_gen_mask算子。 \|

Mrandom/stateless_random_normal_v2/docs/aclnnNormalFloatFloat.md+1-2

	@@ -221,10 +221,10 @@ aclnnStatus aclnnNormalFloatFloat(
221	- 确定性计算：	221	- 确定性计算：
222	- aclnnNormalFloatFloat默认确定性实现。	222	- aclnnNormalFloatFloat默认确定性实现。
223		223
224	-
225	## 调用示例	224	## 调用示例
226		225
227	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)。	226	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)。
		227	+
228	```Cpp	228	```Cpp
229	#include <iostream>	229	#include <iostream>
230	#include <vector>	230	#include <vector>
	@@ -352,4 +352,3 @@ int main() {
352	return 0;	352	return 0;
353	}	353	}
354	```	354	```
355	-

Mrandom/stateless_random_normal_v2/docs/aclnnNormalFloatTensor.md+1-2

	@@ -13,7 +13,6 @@
13	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|	13	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|
14	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| × \|	14	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| × \|
15		15
16	-
17	## 功能说明	16	## 功能说明
18		17
19	算子功能：返回一个随机数张量，该随机数是从给定的均值(float)和标准差(tensor)的独立正态分布中获取。	18	算子功能：返回一个随机数张量，该随机数是从给定的均值(float)和标准差(tensor)的独立正态分布中获取。
	@@ -228,6 +227,7 @@ aclnnStatus aclnnNormalFloatTensor(
228	## 调用示例	227	## 调用示例
229		228
230	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)。	229	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)。
		230	+
231	```Cpp	231	```Cpp
232	#include <iostream>	232	#include <iostream>
233	#include <vector>	233	#include <vector>
	@@ -362,4 +362,3 @@ int main() {
362	return 0;	362	return 0;
363	}	363	}
364	```	364	```
365	-

Mrandom/stateless_random_normal_v2/docs/aclnnNormalTensorFloat.md+1-3

	@@ -13,7 +13,6 @@
13	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|	13	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|
14	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| × \|	14	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| × \|
15		15
16	-
17	## 功能说明	16	## 功能说明
18		17
19	算子功能：返回一个随机数张量，该随机数是从给定的均值(tensor)和标准差(float)的独立正态分布中获取。	18	算子功能：返回一个随机数张量，该随机数是从给定的均值(tensor)和标准差(float)的独立正态分布中获取。
	@@ -225,10 +224,10 @@ aclnnStatus aclnnNormalTensorFloat(
225	- 确定性计算：	224	- 确定性计算：
226	- aclnnNormalTensorFloat默认确定性实现。	225	- aclnnNormalTensorFloat默认确定性实现。
227		226
228	-
229	## 调用示例	227	## 调用示例
230		228
231	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)。	229	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)。
		230	+
232	```Cpp	231	```Cpp
233	#include <iostream>	232	#include <iostream>
234	#include <vector>	233	#include <vector>
	@@ -363,4 +362,3 @@ int main() {
363	return 0;	362	return 0;
364	}	363	}
365	```	364	```
366	-

Mrandom/stateless_random_normal_v2/docs/aclnnNormalTensorTensor.md+1-3

	@@ -13,7 +13,6 @@
13	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|	13	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|
14	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| × \|	14	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| × \|
15		15
16	-
17	## 功能说明	16	## 功能说明
18		17
19	算子功能：返回一个随机数，该随机数是从给定的均值(tensor)和标准差(tensor)的独立正态分布中获取，mean和std的shape不需匹配，但需要满足broadcast关系。	18	算子功能：返回一个随机数，该随机数是从给定的均值(tensor)和标准差(tensor)的独立正态分布中获取，mean和std的shape不需匹配，但需要满足broadcast关系。
	@@ -234,10 +233,10 @@ aclnnStatus aclnnNormalTensorTensor(
234	- 确定性计算：	233	- 确定性计算：
235	- aclnnNormalTensorTensor默认确定性实现。	234	- aclnnNormalTensorTensor默认确定性实现。
236		235
237	-
238	## 调用示例	236	## 调用示例
239		237
240	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)。	238	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)。
		239	+
241	```Cpp	240	```Cpp
242	#include <iostream>	241	#include <iostream>
243	#include <vector>	242	#include <vector>
	@@ -381,4 +380,3 @@ int main() {
381	return 0;	380	return 0;
382	}	381	}
383	```	382	```
384	-

Mrandom/stateless_random_uniform_v2/README.md+1-1

	@@ -80,4 +80,4 @@
80		80
81	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	81	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
82	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|	82	\|--------------\|------------------------------------------------------------------------\|--------------------------------------------------------------\|
83	-\| aclnn调用 \| [test_aclnn_stateless_random_uniform_v2](examples/arch35/test_aclnn_stateless_random_uniform_v2.cpp) \| 通过[StatelessRandomUniformV2](../dsa_random_uniform/docs/aclnnInplaceUniform.md)接口方式调用stateless_random_uniform_v2算子。 \|	83	+\| aclnn调用 \| [test_aclnn_stateless_random_uniform_v2](examples/arch35/test_aclnn_stateless_random_uniform_v2.cpp) \| 通过[StatelessRandomUniformV2](../dsa_random_uniform/docs/aclnnInplaceUniform.md)接口方式调用stateless_random_uniform_v2算子。 \|

Mrandom/stateless_randperm/README.md+1-3

	@@ -1,4 +1,5 @@
1	# StatelessRandperm	1	# StatelessRandperm
		2	+
2	## 产品支持情况	3	## 产品支持情况
3		4
4	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
	@@ -10,7 +11,6 @@
10	\| Atlas 推理系列产品 \| √ \|	11	\| Atlas 推理系列产品 \| √ \|
11	\| Atlas 训练系列产品 \| √ \|	12	\| Atlas 训练系列产品 \| √ \|
12		13
13	-
14	## 功能说明	14	## 功能说明
15		15
16	- 算子功能：返回从0到N-1的整数随机排列。	16	- 算子功能：返回从0到N-1的整数随机排列。
	@@ -81,10 +81,8 @@
81		81
82	无	82	无
83		83
84	-
85	## 调用说明	84	## 调用说明
86		85
87	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	86	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
88	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|	87	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|
89	\| aclnn接口 \| [test_aclnn_randperm](examples/test_aclnn_randperm.cpp) \| 通过[aclnnRandperm](docs/aclnnRandperm.md)接口方式调用StatelessRandperm算子。 \|	88	\| aclnn接口 \| [test_aclnn_randperm](examples/test_aclnn_randperm.cpp) \| 通过[aclnnRandperm](docs/aclnnRandperm.md)接口方式调用StatelessRandperm算子。 \|
90	-

Mrandom/stateless_randperm/docs/aclnnRandperm.md+1-2

	@@ -13,7 +13,6 @@
13	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|	13	\| <term>Atlas 推理系列产品</term> \| × \|
14	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|	14	\| <term>Atlas 训练系列产品</term> \| √ \|
15		15
16	-
17	## 功能说明	16	## 功能说明
18		17
19	返回从0到n-1的整数随机排列。	18	返回从0到n-1的整数随机排列。
	@@ -218,6 +217,7 @@ aclnnStatus aclnnRandperm(
218	## 调用示例	217	## 调用示例
219		218
220	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)。	219	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)。
		220	+
221	```Cpp	221	```Cpp
222	#include <iostream>	222	#include <iostream>
223	#include <vector>	223	#include <vector>
	@@ -343,4 +343,3 @@ int main() {
343	return 0;	343	return 0;
344	}	344	}
345	```	345	```
346	-

Mrandom/truncated_normal_v2/README.md+2-3

	@@ -1,4 +1,5 @@
1	# TruncatedNormalV2	1	# TruncatedNormalV2
		2	+
2	## 产品支持情况	3	## 产品支持情况
3		4
4	\| 产品 \| 是否支持 \|	5	\| 产品 \| 是否支持 \|
	@@ -10,7 +11,6 @@
10	\| Atlas 推理系列产品 \| × \|	11	\| Atlas 推理系列产品 \| × \|
11	\| Atlas 训练系列产品 \| × \|	12	\| Atlas 训练系列产品 \| × \|
12		13
13	-
14	## 功能说明	14	## 功能说明
15		15
16	- 算子功能：返回标准正态分布的随机数列。	16	- 算子功能：返回标准正态分布的随机数列。
	@@ -81,9 +81,8 @@
81		81
82	无	82	无
83		83
84	-
85	## 调用说明	84	## 调用说明
86		85
87	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|	86	\| 调用方式 \| 样例代码 \| 说明 \|
88	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|	87	\| --------- \| ------------------------------------------------------------ \| ------------------------------------------------------------ \|
89	-\| 图模式调用 \| [test_geir_truncated_normal_v2](./examples/test_geir_truncated_normal_v2.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/truncated_normal_v2_proto.h)构图方式调用TruncatedNormalV2算子。 \|	88	+\| 图模式调用 \| [test_geir_truncated_normal_v2](./examples/test_geir_truncated_normal_v2.cpp) \| 通过[算子IR](./op_graph/truncated_normal_v2_proto.h)构图方式调用TruncatedNormalV2算子。 \|