AIDD扫描链接问题修改-ops-nn-AtomGit

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AIDD扫描链接问题修改 #9611

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AIDD扫描链接问题修改 #9611

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共 13 个文件变更+24-27

Mactivation/mish_grad/docs/aclnnMishBackward.md+1-2

	@@ -29,8 +29,7 @@
29		29
30	## 函数原型	30	## 函数原型
31		31
32	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/two_phase_api.md)	32	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/two_phase_api.md)，必须先调用“aclnnMishBackwardGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnMishBackward”接口执行计算。
33	-，必须先调用“aclnnMishBackwardGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnMishBackward”接口执行计算。
34		33
35	```Cpp	34	```Cpp
36	aclnnStatus aclnnMishBackwardGetWorkspaceSize(	35	aclnnStatus aclnnMishBackwardGetWorkspaceSize(

Mactivation/softmax_cross_entropy_with_logits/docs/aclnnSoftmaxCrossEntropyWithLogits.md+1-1

	@@ -60,7 +60,7 @@ aclnnStatus aclnnSoftmaxCrossEntropyWithLogits(
60	const aclrtStream stream)	60	const aclrtStream stream)
61	```	61	```
62		62
63	-## aclnnSoftmaxCrossEntropyWithLogits	63	+## aclnnSoftmaxCrossEntropyWithLogitsGetWorkspaceSize
		liu-wei22 天前 🟡 Medium \| 标题被错误修改。原文 `## aclnnSoftmaxCrossEntropyWithLogits` 改为 `## aclnnSoftmaxCrossEntropyWithLogitsGetWorkspaceSize`，但从上下文看，该标题下方紧接的是 `aclnnSoftmaxCrossEntropyWithLogits(...)` 函数的参数说明（第16行函数原型），而非 GetWorkspaceSize 的参数说明。将标题改为 GetWorkspaceSize 会导致标题与下方内容不匹配。如果该文档同时包含两段式接口的参数说明，应保留原标题或拆分为两个标题。
64		64
65	- 参数说明：	65	- 参数说明：
66		66

Mactivation/threshold_grad_v2_d/docs/aclnnThresholdBackward.md+1-1

	@@ -108,7 +108,7 @@ aclnnStatus aclnnThresholdBackward(
108	<td>threshold（aclScalar*）</td>	108	<td>threshold（aclScalar*）</td>
109	<td>输入</td>	109	<td>输入</td>
110	<td>公式中的threshold。</td>	110	<td>公式中的threshold。</td>
111	- <td><ul><li>支持空Tensor。</li><li>dtype需要与gradOutput保持一致。</li><li>shape需要与gradOutput满足<a href="../../../docs/zh/context/broadcast_relationship.md" target="_blank">broadcast关系。</a></li></ul></td>	111	+ <td><ul><li>支持空Tensor。</li><li>dtype需要与gradOutput保持一致。</li><li>shape需要与gradOutput满足<a href="../../../docs/zh/context/broadcast_relationship.md" target="_blank">broadcast关系</a>。</li></ul></td>
112	<td>FLOAT、BFLOAT16、FLOAT16、INT32、INT8、UINT8、INT64</td>	112	<td>FLOAT、BFLOAT16、FLOAT16、INT32、INT8、UINT8、INT64</td>
113	<td>ND</td>	113	<td>ND</td>
114	<td>0-8</td>	114	<td>0-8</td>

Mconv/convolution_backward/docs/aclnnConvTbcBackward.md+1-2

	@@ -59,8 +59,7 @@
59		59
60	## 函数原型	60	## 函数原型
61		61
62	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/two_phase_api.md)	62	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/two_phase_api.md)，必须先调用“aclnnConvTbcBackwardGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnConvTbcBackward”接口执行计算。
63	-，必须先调用“aclnnConvTbcBackwardGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnConvTbcBackward”接口执行计算。
64		63
65	```cpp	64	```cpp
66	aclnnStatus aclnnConvTbcBackwardGetWorkspaceSize(	65	aclnnStatus aclnnConvTbcBackwardGetWorkspaceSize(

Mexperimental/activation/log_softmax_v2/docs/aclnnLogSoftmaxV2.md+2-2

	@@ -53,7 +53,7 @@ aclnnStatus aclnnLogSoftmaxV2(
53		53
54	返回值：	54	返回值：
55		55
56	-`aclnnStatus`：返回状态码，具体参见aclnn返回码。	56	+`aclnnStatus`：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn_return_code.md)。
57		57
58	第一段接口完成入参校验，出现如下场景时报错：	58	第一段接口完成入参校验，出现如下场景时报错：
59		59
	@@ -80,7 +80,7 @@ aclnnStatus aclnnLogSoftmaxV2(
80		80
81	返回值：	81	返回值：
82		82
83	-`aclnnStatus`：返回状态码，具体参见aclnn返回码。	83	+`aclnnStatus`：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn_return_code.md)。
84		84
85	---	85	---
86		86

Mexperimental/activation/mish_grad/docs/aclnnMishBackward.md+1-2

	@@ -12,8 +12,7 @@
12		12
13	## 函数原型	13	## 函数原型
14		14
15	-每个算子分为[两段式接口](../../../../docs/zh/context/two_phase_api.md)	15	+每个算子分为[两段式接口](../../../../docs/zh/context/two_phase_api.md)，必须先调用“aclnnMishBackwardGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnMishBackward”接口执行计算。
16	-，必须先调用“aclnnMishBackwardGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnMishBackward”接口执行计算。
17		16
18	```Cpp	17	```Cpp
19	aclnnStatus aclnnMishBackwardGetWorkspaceSize(	18	aclnnStatus aclnnMishBackwardGetWorkspaceSize(

Mexperimental/activation/mish_grad_v2/docs/aclnnMishBackward.md+1-1

	@@ -229,4 +229,4 @@ aclnnStatus aclnnMishBackward(
229		229
230	## 调用示例	230	## 调用示例
231		231
232	-示例代码请参考 [test_aclnn_mish_grad_v2.cpp](../examples/test_aclnn_mish_grad_v2.cpp)。	232	+示例代码请参考[test_aclnn_mish_grad_v2.cpp](../examples/test_aclnn_mish_grad_v2.cpp)。

Mexperimental/activation/silu_mul/docs/aclnnSiluMul.md+1-1

	@@ -196,7 +196,7 @@ aclnnStatus aclnnSiluMul(
196	</table>	196	</table>
197		197
198	- 返回值：	198	- 返回值：
199	-aclnnStatus：返回状态码，具体参见[可疑链接已删除]。	199	+aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn_return_code.md)。
		liu-wei22 天前 🟢 Low \| 修复正确：将 AIDD 扫描清除的 `[可疑链接已删除]` 替换为正确的 `[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn_return_code.md)` 链接。路径深度已验证：从 experimental/activation/silu_mul/docs/ 回退 4 级到仓库根目录，再进入 docs/zh/context/，路径正确。建议确认 PR 中所有其他中文文件名链接替换（如 `两段式接口.md`→`two_phase_api.md`、`aclnn返回码.md`→`aclnn_return_code.md`、`编译与运行样例.md`→`compile_and_run_sample.md`）的目标文件实际存在于 ops-nn 仓或公共 docs 目录中。
200		200
201	## 约束说明	201	## 约束说明
202		202

Mexperimental/activation/threshold_grad_v2_d/docs/aclnnThresholdBackward.md+1-1

	@@ -91,7 +91,7 @@ aclnnStatus aclnnThresholdBackward(
91	<td>threshold</td>	91	<td>threshold</td>
92	<td>输入</td>	92	<td>输入</td>
93	<td>公式中的self。</td>	93	<td>公式中的self。</td>
94	- <td><ul><li>支持空Tensor。</li><li>dtype需要与gradOutput保持一致。</li><li>shape需要与gradOutput满足<a href="../../../../docs/zh/context/broadcast_relationship.md" target="_blank">broadcast关系。</a></li></ul></td>	94	+ <td><ul><li>支持空Tensor。</li><li>dtype需要与gradOutput保持一致。</li><li>shape需要与gradOutput满足<a href="../../../../docs/zh/context/broadcast_relationship.md" target="_blank">broadcast关系</a>。</li></ul></td>
95	<td>FLOAT、BFLOAT16、FLOAT16、INT32、INT8、UINT8、INT64</td>	95	<td>FLOAT、BFLOAT16、FLOAT16、INT32、INT8、UINT8、INT64</td>
96	<td>ND</td>	96	<td>ND</td>
97	<td>0-8</td>	97	<td>0-8</td>

Mexperimental/loss/nll_loss/docs/aclnnNLLLoss.md+4-4

	@@ -38,7 +38,7 @@
38		38
39	## 函数原型	39	## 函数原型
40		40
41	-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“aclnnNLLLossGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnNLLLoss”接口执行计算。	41	+每个算子分为[两段式接口](../../../../docs/zh/context/two_phase_api.md)，必须先调用“aclnnNLLLossGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnNLLLoss”接口执行计算。
42		42
43	```cpp	43	```cpp
44	aclnnStatus aclnnNLLLossGetWorkspaceSize(	44	aclnnStatus aclnnNLLLossGetWorkspaceSize(
	@@ -182,7 +182,7 @@ aclnnStatus aclnnNLLLoss(
182		182
183	- 返回值	183	- 返回值
184		184
185	- aclnnStatus: 返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。	185	+ aclnnStatus: 返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn_return_code.md)。
186		186
187	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：	187	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
188		188
	@@ -261,7 +261,7 @@ aclnnStatus aclnnNLLLoss(
261		261
262	- 返回值	262	- 返回值
263		263
264	- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。	264	+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn_return_code.md)。
265		265
266	## 约束说明	266	## 约束说明
267		267
	@@ -270,7 +270,7 @@ aclnnStatus aclnnNLLLoss(
270		270
271	## 调用示例	271	## 调用示例
272		272
273	-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)。	273	+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/compile_and_run_sample.md)。
274		274
275	```Cpp	275	```Cpp
276	#include <iostream>	276	#include <iostream>

Mexperimental/loss/nll_loss/docs/aclnnNLLLoss2d.md+4-4

	@@ -34,7 +34,7 @@
34		34
35	## 函数原型	35	## 函数原型
36		36
37	-每个算子分为[两段式接口](../../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnNLLLoss2dGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnNLLLoss2d”接口执行计算。	37	+每个算子分为[两段式接口](../../../../docs/zh/context/two_phase_api.md)，必须先调用“aclnnNLLLoss2dGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnNLLLoss2d”接口执行计算。
38		38
39	```cpp	39	```cpp
40	aclnnStatus aclnnNLLLoss2dGetWorkspaceSize(	40	aclnnStatus aclnnNLLLoss2dGetWorkspaceSize(
	@@ -179,7 +179,7 @@ aclnnStatus aclnnNLLLoss2d(
179		179
180	- 返回值	180	- 返回值
181		181
182	- aclnnStatus: 返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。	182	+ aclnnStatus: 返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn_return_code.md)。
183		183
184	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：	184	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
185		185
	@@ -258,7 +258,7 @@ aclnnStatus aclnnNLLLoss2d(
258		258
259	- 返回值	259	- 返回值
260		260
261	- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。	261	+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../../docs/zh/context/aclnn_return_code.md)。
262		262
263	## 约束说明	263	## 约束说明
264		264
	@@ -267,7 +267,7 @@ aclnnStatus aclnnNLLLoss2d(
267		267
268	## 调用示例	268	## 调用示例
269		269
270	-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)。	270	+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/compile_and_run_sample.md)。
271		271
272	```Cpp	272	```Cpp
273	#include <iostream>	273	#include <iostream>

Mexperimental/loss/smooth_l1_loss_grad_v2/doc/aclnnSmoothL1LossBackward.md+1-1

	@@ -13,7 +13,7 @@
13		13
14	## 功能说明	14	## 功能说明
15		15
16	-- 接口功能：计算[aclnnSmoothL1Loss](../../../../loss//smooth_l1_loss_v2/docs/aclnnSmoothL1Loss.md)的反向传播。	16	+- 接口功能：计算[aclnnSmoothL1Loss](../../../../loss/smooth_l1_loss_v2/docs/aclnnSmoothL1Loss.md)的反向传播。
		liu-wei22 天前 🟢 Low \| 修复正确：移除了路径中的多余斜杠 `loss//smooth_l1_loss_v2` → `loss/smooth_l1_loss_v2`。但需验证目标路径：从 `experimental/loss/smooth_l1_loss_grad_v2/doc/` 回退 4 级到仓库根目录，再进入 `loss/smooth_l1_loss_v2/docs/`。如果 `smooth_l1_loss_v2` 实际在 `experimental/loss/` 下而非根 `loss/` 下，则路径应为 `../../../loss/smooth_l1_loss_v2/docs/`（3 级回退）而非 4 级。请确认目标文件实际位置。
17	- 计算公式：	17	- 计算公式：
18	SmoothL1Loss 的反向传播可以通过求导计算。设 diff = x - y，beta 为超参数（默认为 1.0），其梯度的计算规则为：	18	SmoothL1Loss 的反向传播可以通过求导计算。设 diff = x - y，beta 为超参数（默认为 1.0），其梯度的计算规则为：
19		19

Mmatmul/addmv/docs/aclnnAddmv.md+5-5

	@@ -85,8 +85,8 @@ aclnnStatus aclnnAddmv(
85	<td>self</td>	85	<td>self</td>
86	<td>输入</td>	86	<td>输入</td>
87	<td>需要和后续乘法结果相加的1维向量。</td>	87	<td>需要和后续乘法结果相加的1维向量。</td>
88	- <td><ul><li>数据类型需要与mat@vec构成<a href="../../../docs/zh/context/deduction_relationship.md">互推导关系。</a></li>	88	+ <td><ul><li>数据类型需要与mat@vec构成<a href="../../../docs/zh/context/deduction_relationship.md">互推导关系</a>。</li>
89	- <li>shape在alpha不为0时需要与mat@vec满足<a href="../../../docs/zh/context/broadcast_relationship.md">broadcast关系。</a></li>	89	+ <li>shape在alpha不为0时需要与mat@vec满足<a href="../../../docs/zh/context/broadcast_relationship.md">broadcast关系</a>。</li>
90	<li>alpha为0时需要与mat@vec相同。</li></ul></td>	90	<li>alpha为0时需要与mat@vec相同。</li></ul></td>
91	<td>BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、DOUBLE、BOOL</td>	91	<td>BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、DOUBLE、BOOL</td>
92	<td>ND</td>	92	<td>ND</td>
	@@ -97,7 +97,7 @@ aclnnStatus aclnnAddmv(
97	<td>mat</td>	97	<td>mat</td>
98	<td>输入</td>	98	<td>输入</td>
99	<td>和vec进行乘法运算的2维矩阵。</td>	99	<td>和vec进行乘法运算的2维矩阵。</td>
100	- <td><ul><li>数据类型需要与self构成<a href="../../../docs/zh/context/deduction_relationship.md">互推导关系。</a></li>	100	+ <td><ul><li>数据类型需要与self构成<a href="../../../docs/zh/context/deduction_relationship.md">互推导关系</a>。</li>
101	<li>shape需要与vec满足乘法关系。</li></ul></td>	101	<li>shape需要与vec满足乘法关系。</li></ul></td>
102	<td>BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、DOUBLE、BOOL</td>	102	<td>BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、DOUBLE、BOOL</td>
103	<td>ND</td>	103	<td>ND</td>
	@@ -108,7 +108,7 @@ aclnnStatus aclnnAddmv(
108	<td>vec</td>	108	<td>vec</td>
109	<td>输入</td>	109	<td>输入</td>
110	<td>和mat进行乘法运算的1维向量。</td>	110	<td>和mat进行乘法运算的1维向量。</td>
111	- <td><ul><li>数据类型需要与self构成<a href="../../../docs/zh/context/deduction_relationship.md">互推导关系。</a></li>	111	+ <td><ul><li>数据类型需要与self构成<a href="../../../docs/zh/context/deduction_relationship.md">互推导关系</a>。</li>
112	<li>shape需要与mat满足乘法关系。</li></ul></td>	112	<li>shape需要与mat满足乘法关系。</li></ul></td>
113	<td>BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、DOUBLE、BOOL</td>	113	<td>BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、DOUBLE、BOOL</td>
114	<td>ND</td>	114	<td>ND</td>
	@@ -139,7 +139,7 @@ aclnnStatus aclnnAddmv(
139	<td>out</td>	139	<td>out</td>
140	<td>输出</td>	140	<td>输出</td>
141	<td>指定的1维输出向量。</td>	141	<td>指定的1维输出向量。</td>
142	- <td><ul><li>数据类型需要是self, mat, vec, alpha, beta<a href="../../../docs/zh/context/deduction_relationship.md">推导后的数据类型。</a></li>	142	+ <td><ul><li>数据类型需要是self, mat, vec, alpha, beta<a href="../../../docs/zh/context/deduction_relationship.md">推导后的数据类型</a>。</li>
143	<li>shape与mat和vec的乘积相同。</li></ul></td>	143	<li>shape与mat和vec的乘积相同。</li></ul></td>
144	<td>BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、DOUBLE</td>	144	<td>BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、DOUBLE</td>
145	<td>ND</td>	145	<td>ND</td>