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check_supported函数实现
若开发者需要在算子融合阶段进行算子参数校验，则可在算子实现文件中实现check_supported函数，并在算子信息定义文件中将配置项needCheckSupport的flag参数配置为true，算子信息定义的配置可参见算子信息库定义。
check_supported函数的声明如下所示：
def check_supported(input_x1, input_x2, output_y, attribute1=None, attribute2=None,..., kernel_name="xx"):
check_supported函数的入参和算子接口函数保持一致(即算子的输入、输出、属性及kernel_name)。
若校验成功，则返回True；若校验失败，则返回False。
check_supported函数中可自定义实现算子输入输出dtype的校验以及shape的校验。
例如，InTopK算子的check_supported函数实现如下，实现对输入参数的数据类型的校验。
def check_supported(predictions,
targets,
precision,
k,
kernel_name='in_top_k'):
prediction_dtype = predictions.get("dtype").lower()
target_dtype = targets.get("dtype").lower()
if prediction_dtype != "float32":
return False
if target_dtype != "int32":
return False
return True
InplaceUpdate算子的check_supported函数实现如下，实现对输入参数的数据类型以及shape的校验。
def check_supported(x, indices, v, y, kernel_name="inplace_update"):
shape_indices = indices.get("shape")
shape_v = v.get("shape")
dtype_v = v.get("dtype").lower()
reg_v_len = 1
for i in range(1, len(shape_v)):
reg_v_len = reg_v_len * shape_v[i]
if dtype_v in ("float32", "int32"):
dtype_size = 4
else:
dtype_size = 2
reg_v_size = reg_v_len * dtype_size
try:
if len(shape_indices) != 1 or (reg_v_size % 32 != 0):
return False
except RuntimeError:
return False
return True
