函数：create_and_get_op_desc
C函数原型 |
aclError aclmdlCreateAndGetOpDesc(uint32_t deviceId, uint32_t streamId, uint32_t taskId, char *opName, size_t opNameLen, aclTensorDesc **inputDesc, size_t *numInputs, aclTensorDesc **outputDesc, size_t *numOutputs) |
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Python函数 |
op_name, input_desc, num_inputs, output_desc, num_outputs, ret = acl.mdl.create_and_get_op_desc(device_id, stream_id, task_id, op_name_len) |
函数功能 |
获取指定算子的描述信息，包括算子名、输入Tensor描述、输出Tensor描述，如果查询不到指定算子，则返回报错。该接口不支持动态Shape场景。 |
输入说明 |
device_id：int，指定Device ID。 调用acl.rt.get_device_id_from_exception_info接口获取异常信息中的Device ID，作为本接口的输入。 stream_id：int，指定Stream ID。 调用acl.rt.get_stream_id_from_exception_info接口获取异常信息中的Stream ID，作为本接口的输入。 task_id：int，指定Task ID。 调用acl.rt.get_task_id_from_exception_info接口获取异常信息中的Task ID，作为本接口的输入。 op_name_len：int，算子名称字符串长度。 若用户指定的长度比实际算子名称的长度短，则返回报错。 |
返回值说明 |
op_name：string，算子名称字符串。 input_desc：int，算子所有输入的Tensor描述，指向一块连续内存的首地址。 num_inputs：int，输入个数。 output_desc：int，算子所有输出的Tensor描述，指向一块连续内存的首地址。 num_outputs：int，输出个数。 ret：int，错误码。
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约束说明 |
使用场景举例：执行整网模型推理时（不支持动态Shape场景），如果产生AI Core报错，可以调用本接口获取报错算子的描述信息，再做进一步错误排查。
推荐的接口调用顺序如下：
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参考资源 |
