图像处理类算法，张量支持Batch拆分操作，支持float16、float32、uint8。支持异步调用，支持输入输出内存复用。

当前支持Atlas 推理系列产品和Atlas 200I/500 A2 推理产品。

使用时需满足一下条件：

接口中的各参数（stream及数据内存）需位于同一Device中。
同步场景下，数据内存所在Device需与初始化的Device一致。
各输入、输出参数对应Tensor的类型一致，输入Tensor的形状（Shape）为三维或者四维，如NWHC/NCHW/NHW。
输出不为空时需输出vector的大小等于输入Tensor的Batch大小，且输出vector中每个Tensor为输入Tensor去掉Batch维度后的结果，即将NWHC/NCHW/NHW拆分为N个WHC/CHW/HW。

APP_ERROR BatchSplit(const Tensor &src, std::vector<Tensor> &dst, bool isReplace, AscendStream &stream = AscendStream::DefaultStream());

参数名	输入/输出	说明
src	输入	Tensor类，输入张量。其中，Tensor支持float16、float32、uint8类型。维度支持三维或四维。
dst	输出	std::vector<Tensor>类，输出。支持float16、float32、uint8（需与“src”一致）。支持传入空vector，如果vector不为空，vector中的tensor需要调用Tensor.Malloc()接口提前分配内存。
isReplace	输入	bool类型，当值为true时，输出dst会复用输入src的内存，两者的生命周期一致，因此需要用户自行保证。当值为false时，输出dst与输入src互不影响（各自的内存释放由各自的生命周期决定）。
stream	输入	AscendStream类型，默认值为AscendStream::DefaultStream()。当参数值为默认值时或当“isReplace”为“true”时，接口为同步操作。其余情况下，接口为异步操作。

数据结构	说明
APP_ERROR	程序执行返回的错误码，请参考APP_ERROR说明。