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个人-AscendC实现Pack算子贡献 Co-authored-by: NingGuangyou<ningguangyou@h-partners.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !369 merge feature/pack into master 个人-AscendC实现Pack算子贡献 Created-by: TuYHAAAAAA Commit-by: NingGuangyou Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> 使用AscendC对TBE实现的Pack算子进行重构，实现了AscendC实现的算子对Atlas 200/500 A2推理产品和Atlas 800I/T A2硬件的适配。 ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> 关联Issue：[https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/228] ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> 采用aclnn调用测试 测试用例  测试结果 dim = 0；  dim = 1；  dim = 2；  dim = 3；  dim = 4；  ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!369 | 5 个月前 | |
个人-AscendC实现Pack算子贡献 Co-authored-by: NingGuangyou<ningguangyou@h-partners.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !369 merge feature/pack into master 个人-AscendC实现Pack算子贡献 Created-by: TuYHAAAAAA Commit-by: NingGuangyou Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> 使用AscendC对TBE实现的Pack算子进行重构，实现了AscendC实现的算子对Atlas 200/500 A2推理产品和Atlas 800I/T A2硬件的适配。 ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> 关联Issue：[https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/228] ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> 采用aclnn调用测试 测试用例  测试结果 dim = 0；  dim = 1；  dim = 2；  dim = 3；  dim = 4；  ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!369 | 5 个月前 | |
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Pack
产品支持情况
| 产品 | 是否支持 |
|---|---|
| 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：实现张量的维度堆叠（Stack）操作，按照指定的维度进行张量的堆叠。要求输入的两个张量是形状是相同的，如输入selfX,selfY是shape为[2, 3,4, 5]的tensor，dim为1（可取0,1,2,3,4），则输出是shape为[2,2,3,4,5]的tensor；如果dim为3，则输出是shape为[2,3,4,2,5]的tensor。
参数说明
| 参数名 | 输入/输出/属性 | 描述 | 数据类型 | 数据格式 |
|---|---|---|---|---|
| x | 输入张量 | 需要进行维度堆叠的输入张量。 | 见下方 | ND |
| y | 输入张量 | 需要进行维度堆叠的输入张量。 | 见下方 | ND |
| out | 输出 | 维度为4维，shape由dim和原selfx的shape共同决定，dtype需要与selfx一致。 | 同x | ND |
- Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
约束说明
无
调用说明
| 调用方式 | 样例代码 | 说明 |
|---|---|---|
| aclnn接口 | test_pack_v2 | 通过[aclnnPackV2]接口方式调用pack_v2算子。 |