Scalar
功能说明
定义Scalar变量。
函数原型
Scalar(dtype="int64", name="reg_buf", init_value=None)
参数说明
参数名称 |
输入/输出 |
含义 |
|---|---|---|
dtype |
输入 |
指定Scalar对象的数据类型，取值： int8,uint8,int16, uint16,float16,int32,uint32，float32, int64, uint64 默认值：int64 |
name |
输入 |
Scalar名字，支持string类型。名字支持数字0-9,A-Z,a-z及下划线组成的字符串，不允许以数字开头 默认值：reg_buf$(COUNT)， COUNT从零开始计数。 |
init_value |
输入 |
初始化值: 可以是立即数（支持int, float类型）、 Scalar变量（支持int, float类型）、 Tensor的某个值、 Expr：包括Scalar变量、立即数组成的Expr。
须知：
如果是Expr，立即数不能是float。 |
支持的型号
Atlas 200/300/500 推理产品
Atlas 训练系列产品
Atlas推理系列产品AI Core
Atlas推理系列产品Vector Core
Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品
Atlas 200/500 A2推理产品
注意事项
1、当初始化值是Expr时，立即数不能是float类型，只能是整数型。例如：
from tbe import tik tik_instance = tik.Tik() index_reg = tik_instance.Scalar(dtype="float32") #立即数：float index_reg.set_as(10.2) #通过init_value对scalar赋初始值 index_reg1 = tik_instance.Scalar(dtype="float32", init_value=10.2) index_reg2 = tik_instance.Scalar(dtype="float32") #Expr，立即数为float，ccec编译错误，硬件不支持。 #index_reg2.set_as(index_reg + 2.2)
2、不建议直接使用默认的int64数据类型，应根据实际Scalar需要确定数据类型。
3、当dtype为bfloat16时，不支持算数运算，例如：加减乘除、左右位移、大小比较。
返回值
Scalar类的实例。
调用示例
from tbe import tik
tik_instance = tik.Tik()
#立即数：整数
index_reg = tik_instance.Scalar(dtype = "int32")
index_reg.set_as(10)
#立即数：float
index_reg2 = tik_instance.Scalar(dtype = "float16")
index_reg2.set_as(10.2)
#Scalar变量
index_reg3 = tik_instance.Scalar(dtype = "float16")
index_reg3.set_as(index_reg2)
#Tensor某个值
data_A = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="data_A", scope=tik.scope_ubuf)
index_reg3.set_as(data_A[0])//tensor的某个值
#Expr
index_reg4 = tik_instance.Scalar(dtype = "int32")
index_reg4.set_as(index_reg + 20)
父主题： 数据定义
