mindspore.ops.TBERegOp
- class mindspore.ops.TBERegOp(op_name)[源代码]
注册TBE算子信息的类。TBE(Tensor Boost Engine)是Ascend算子开发工具，在TVM框架基础上扩展，进行自定义算子开发。
- 参数：
op_name (str) - 表示算子名称。
样例：
>>> from mindspore.ops import TBERegOp, DataType >>> op_name_op_info = TBERegOp("OpName") \ ... .fusion_type("ELEMWISE") \ ... .async_flag(False) \ ... .binfile_name("op_name.so") \ ... .compute_cost(10) \ ... .kernel_name("op_name") \ ... .partial_flag(True) \ ... .op_pattern("formatAgnostic") \ ... .need_check_supported(True) \ ... .dynamic_shape(True) \ ... .dynamic_rank_support(True) \ ... .dynamic_compile_static(True) \ ... .attr("format", "required", "str", "all") \ ... .input(0, "x1", None, "required", None) \ ... .input(0, "x2", None, "required", None) \ ... .input(1, "axis", None, "required", None) \ ... .output(0, "y", True, "required", "all") \ ... .real_input_index([1, 0]) \ ... .input_to_attr_index([2]) \ ... .unknown_shape_formats(["ND", "ND", "ND", "ND"]) \ ... .reshape_type("NC") \ ... .is_dynamic_format(True) \ ... .dtype_format(DataType.F16_None, DataType.F16_None, DataType.F16_None, DataType.F16_None) \ ... .dtype_format(DataType.F32_None, DataType.F32_None, DataType.F32_None, DataType.F32_None) \ ... .dtype_format(DataType.I32_None, DataType.I32_None, DataType.I32_None, DataType.I32_None) \ ... .get_op_info() >>>
- async_flag(async_flag=False)[源代码]
定义算子的计算效率，用于表示是否支持异步计算。
- 参数：
async_flag (bool) - 表示该算子是否异步的标识。默认值：
False。
- attr(name=None, param_type=None, value_type=None, value=None, default_value=None, **kwargs)[源代码]
注册TBE算子的属性信息。
- 参数：
name (str) - 表示算子属性的名称。默认值：
None。param_type (str) - 表示算子属性的参数类型。默认值：
None。value_type (str) - 表示算子属性的类型。默认值：
None。value (str) - 表示算子属性的值。默认值：
None。default_value (str) - 表示算子属性的默认值。默认值：
None。kwargs (dict) - 表示算子属性的其他信息。
- compute_cost(compute_cost=10)[源代码]
定义算子的计算效率，即tiling模块中成本模型的值。
- 参数：
compute_cost (int) - 表示计算成本的值。默认值：
10。
- dynamic_compile_static(dynamic_compile_static=False)[源代码]
表示算子是否支持动静合一。
- 参数：
dynamic_compile_static (bool) - 表示动静合一的标识。默认值：
False。
- dynamic_rank_support(dynamic_rank_support)[源代码]
定义算子是否支持 DynamicRank（动态维度）。
- 参数：
dynamic_rank_support (bool) - 表示算子是否支持 DynamicRank（动态维度）。
True：表示支持 DynamicRank，算子支持Shape（-2），用于判断是否进行动态。False：表示算子不支持DynamicRank。 默认值：False。
- dynamic_shape(dynamic_shape=False)[源代码]
表示算子是否支持动态shape。
- 参数：
dynamic_shape (bool) - 表示是否支持动态shape的标识。默认值：
False。
- input(index=None, name=None, need_compile=None, param_type=None, shape=None, value_depend=None, **kwargs)[源代码]
注册TBE算子的输入信息。
- 参数：
index (int) - 表示输入的顺序。默认值：
None。name (str) - 表示当前输入的名称。默认值：
None。need_compile (bool) - 表示输入是否需要编译。默认值：
None。param_type (str) - 表示输入的类型。默认值：
None。shape (str) - 表示输入的shape。默认值：
None。value_depend (str) - 表示输入是否为常量值。默认值：
None。kwargs (dict) - 表示输入的其他信息。
- input_to_attr_index(input_to_attr_index)[源代码]
需要转换为属性的输入的索引。
- 参数：
input_to_attr_index (list) - 索引。默认值：
()。
- is_dynamic_format(is_dynamic_format=False)[源代码]
表示算子是否需要op_select_format函数来动态选择合适的数据格式和数据类型。
- 参数：
is_dynamic_format (bool) - 表示否需要op_select_format函数来动态选择合适的数据格式和数据类型的标识。默认值：
False。
- need_check_supported(need_check_supported=False)[源代码]
表示算子是否需要检查支持。
- 参数：
need_check_supported (bool) - 表示是否需要检查支持的标识。默认值：
False。
- op_pattern(pattern=None)[源代码]
表示算子支持的行为类型。
- 参数：
pattern (str) - 表示算子支持的行为类型，如"broadcast"、"reduce"等。默认值：
None。
- output(index=None, name=None, need_compile=None, param_type=None, shape=None, **kwargs)[源代码]
注册TBE算子的输出信息。
- 参数：
index (int) - 表示输出的顺序。默认值：
None。name (str) - 表示输出的名称。默认值：
None。need_compile (bool) - 表示输出是否需要编译。默认值：
None。param_type (str) - 表示输出的类型。默认值：
None。shape (str) - 表示输出的shape。默认值：
None。kwargs (dict) - 表示输出的其他信息。
- partial_flag(partial_flag=True)[源代码]
定义算子的计算效率，用于表示是否支持部分计算。
- 参数：
partial_flag (bool) - 表示是否支持部分计算。默认值：
True。
- real_input_index(real_input_index)[源代码]
算子前端输入到后端TBE算子输入的映射。
- 参数：
real_input_index (list) - 真实输入的索引。默认值：
()。