CANN/GE获取张量描述API
2026/9/10 2:00:26 网站建设 项目流程

aclmdlGetDatasetTensorDesc

【免费下载链接】geGE(Graph Engine)是面向昇腾的图编译器和执行器,提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段,加速模型执行效率,减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力,并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。项目地址: https://gitcode.com/cann/ge

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 A2 推理系列产品

功能说明

如果模型输入或输出的Shape是动态的,模型在模型执行之后可以调用本接口从aclmdlDataset类型的数据(该类型用于描述模型推理时的输入数据、输出数据)中获取指定的输入或者输出的Tensor描述信息。

典型场景举例:如果模型输入Shape是动态的,在模型执行之前调aclmdlSetDatasetTensorDesc设置该输入的tensor描述信息,在模型执行之后,调用aclmdlGetDatasetTensorDesc接口获取模型动态输出的Tensor描述信息。

函数原型

aclTensorDesc *aclmdlGetDatasetTensorDesc(const aclmdlDataset *dataset, size_t index)

参数说明

参数名

输入/输出

说明

dataset

输入

模型执行的输入或输出数据指针。

index

输入

表示第几个输入或输出的序号。

模型存在多个输入、输出时,为避免序号出错,可以先调用aclmdlGetInputNameByIndex、aclmdlGetOutputNameByIndex接口获取输入、输出的名称,根据输入、输出名称所对应的index来设置。

返回值说明

返回指定输入或输出的tensor描述信息。

【免费下载链接】geGE(Graph Engine)是面向昇腾的图编译器和执行器,提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段,加速模型执行效率,减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力,并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。项目地址: https://gitcode.com/cann/ge

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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