ForeachLerpScalar

产品支持情况

产品	是否支持
Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品	√
Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件	√

功能说明

• 算子功能：对两个张量列表对应位置元素执行插值计算，其中标量weight是插值系数。

• 计算公式：

  $$\begin{gathered} x1=[x{1}_0,x{1}_1,...x{1}_{n-1}],x2=[x{2}_0,x{2}_1,...x{2}_{n-1}] \\ y=[y_0,y_1,...y_{n-1}] \end{gathered}$$

  $${\mathrm{y}}_i=x{1}_i+\mathrm{w}\mathrm{e}\mathrm{i}\mathrm{g}\mathrm{h}\mathrm{t}\times (x{2}_i-x{1}_i)(i=0,1,...n-1)$$

参数说明

参数名	输入/输出/属性	描述	数据类型	数据格式
x1	输入	表示进行线性插值计算的第一个输入张量列表，对应公式中的`x1`。数据类型、数据格式和shape与入参`x2`一致。该参数中所有Tensor的数据类型保持一致。	FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16	ND
x2	输入	表示进行线性插值计算的第二个输入张量列表，对应公式中的`x2`。数据类型、数据格式和shape跟入参`x1`的数据类型、数据格式和shape一致。该参数中所有Tensor的数据类型保持一致。	FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16	ND
weight	输入	表示进行线性插值计算的插值系数，对应公式中的`weight`。	FLOAT32	ND
y	输出	表示进行线性插值计算的输出张量列表，对应公式中的`y`。数据类型和数据格式与入参`x1`的数据类型和数据格式一致，shape size大于等于入参`x1`的shape size。该参数中所有Tensor的数据类型保持一致。	FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16	ND

• Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件、Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品：x1的shape与入参x2、出参y的一致。

约束说明

无

调用说明

调用方式	样例代码	说明
aclnn接口	test_aclnn_foreach_lerp_scalar	通过aclnnForeachLerpScalar接口方式调用ForeachLerpScalar算子。
图模式	-	通过算子IR构图方式调用ForeachLerpScalar算子。