算子原型InferShape接口

函数功能

封装算子的InferShape函数。

该函数传入的OpType为基于Operator类派生出来的子类，会自动生成一个类型为此子类的对象op，可以使用子类的成员函数获取输入输出描述的方法，从而进行InferShape的实现。

基于OpType派生出来的子类op的成员函数如下：

• op.set_input_x(Operator &v, const string &srcName)：将网络中算子v的输出srcName设置为当前算子的输入x。
• op.get_input_desc_x()：获取该算子的输入x的描述信息，返回对象为TensorDesc类型。

  op.update_input_desc_x(const TensorDesc& tensorDesc)：更新输入x的描述信息，包括shape、datetype与format。

• op.get_output_desc_y()：获取该算子的输出y的描述信息，返回对象TensorDesc类型。
• op.update_output_desc_y(const TensorDesc& tensorDesc)：更新输出y的描述信息，包括shape、datetype与format。
• op.get_attr_attr1()：获取算子属性attr1的值。

函数原型

IMPLEMT_INFERFUNC(op_name, func_name)

约束说明

无。

参数说明

返回值

无。

函数功能

封装算子的Common_InferShape函数。

与IMPLEMT_INFERFUNC的区别是，此函数自动生成的一个类型为Operator类的对象op，可直接调用Operator类接口进行InferShape的实现。若InferShape方法具有通用性，可被多个算子的原型实现调用，可选择此接口实现。

函数原型

IMPLEMT_COMMON_INFERFUNC(func_name)

约束说明

无。

参数说明

返回值

无。

函数功能

注册算子的InferShape函数。

函数原型

INFER_FUNC_REG(op_name, x)

约束说明

无。

参数说明

返回值

无。

函数功能

注册算子的InferShape函数。

与INFER_FUNC_REG的区别是，此函数注册的InferShape函数入参为operator基类而非子类，此接口支持多算子共用同一个InferShape函数。

函数原型

COMMON_INFER_FUNC_REG(op_name, x)

约束说明

无。

参数说明

返回值

无。

函数功能

提供公共函数宏封装，供算子开发者开发InferShape函数。该函数基于输入的shape和dtype，设置输出的shape和dtype。

例如，输入shape为（1,2,3,4），dtype为float，则该宏会设置算子的输出shape为（1,2,3,4），输出dtype为float。

函数原型

ELMTWISE_INFER_SHAPEANDTYPE(in_name, out_name)

约束说明

无。

参数说明

返回值

执行成功或失败。

调用示例

COMMON_INFER_FUNC_REG(DiagD, ELMTWISE_INFER_SHAPEANDTYPE("assist", "y"));

函数功能

提供公共函数宏封装，供算子开发者开发InferShape函数。该函数基于2个输入的shape，设置输出的shape。该宏只是设置shape，未设置dtype。

• 如果2个输入的shape一致，会按输入的shape设置输出shape。
• 如果2个输入的shape不一致，会按照broadcast的策略，取2个输入shape的并集。

  比如输入shape分别为（1,2,3,4）和（3,1,3,4），则该宏会设置算子的输出shape为（3,2,3,4）。

函数原型

BROADCAST_INFER(in1_name, in2_name, out_name)

该函数会自动调用如下函数：

graphStatus BroadCastInfer(const function<vector<int64_t>()> &get_in1_shape, const function<vector<int64_t>()> &get_in2_shape, const function<void(const vector<int64_t> &y_shape)> &set_out_shape);

约束说明

无。

参数说明

返回值

执行成功或失败。

调用示例

IMPLEMT_INFERFUNC(RightShift, RightShiftInfer) {
  DataType type = op.GetInputDesc("x").GetDataType();
  SET_OUTPUT_TYPE(op, "z", type);
  return BROADCAST_INFER("x", "y", "z")(op);
}