aclSetTensorConst
【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
- Ascend 950PR/Ascend 950DT:支持
- Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品:支持
- Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品:支持
- Atlas 200I/500 A2 推理产品:支持
- Atlas 推理系列产品:支持
- Atlas 训练系列产品:支持
- IPV350:不支持
功能说明
为算子设置constant输入,指定存放输入tensor数据的内存地址和地址长度。
函数原型
aclError aclSetTensorConst(aclTensorDesc *desc, void *dataBuffer, size_t length)参数说明
| 参数名 | 输入/输出 | 说明 |
|---|---|---|
| desc | 输出 | aclTensorDesc类型的指针。 需提前调用aclCreateTensorDesc接口创建aclTensorDesc类型。 |
| dataBuffer | 输入 | 输入tensor数据内存地址指针。 |
| length | 输入 | 内存地址的长度,单位是Byte。 |
返回值说明
返回0表示成功,返回其他值表示失败,请参见aclError。
约束说明
Ascend EP形态下,dataBuffer处需申请Host上的内存。
Ascend RC形态下,dataBuffer处需申请Device上的内存。
Control CPU开放形态下,dataBuffer处需申请Device上的内存。
dataBuffer处需申请Device上的内存。
【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