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)
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。同步接口。
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。返回0表示成功。返回其它值表示失败。
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：定义并实现异常回调函数fn(aclrtExceptionInfoCallback类型)，回调函数原型请参见acl.rt.set_exception_info_callback。实现回调函数的关键步骤如下：在异常回调函数fn内调用acl.rt.get_device_id_from_exception_info、acl.rt.get_stream_id_from_exception_info、acl.rt.get_task_id_from_exception_info接口分别获取Device ID、Stream ID、Task ID。在异常回调函数fn内调用acl.mdl.create_and_get_op_desc接口获取算子的描述信息。在异常回调函数fn内调用acl.get_tensor_desc_by_index接口获取指定算子输入/输出的Tensor描述。在异常回调函数fn内如下接口获取Tensor描述中的数据，进行进一步分析。例如，调用acl.get_tensor_desc_address接口获取Tensor数据的内存地址（用户可从该内存地址中获取Tensor数据）、调用acl.get_tensor_desc_type接口获取Tensor描述中的数据类型、调用acl.get_tensor_desc_format接口获取Tensor描述中的Format、调用acl.get_tensor_desc_num_dims接口获取Tensor描述中的Shape维度个数、调用acl.get_tensor_desc_dim_v2接口获取Shape中指定维度的大小。调用acl.rt.set_exception_info_callback接口设置异常回调函数。执行模型推理。如果存在AI Core报错，则触发回调函数fn，获取算子的信息，进行进一步分析。
参考资源	接口调用示例，参见AI Core异常信息获取。

父主题： 模型加载与执行