pypto.ceil_div#

产品支持情况#

  • Ascend 950PR/Ascend 950DT：支持

  • Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品：支持

  • Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品：支持

功能说明#

将self的每个元素除以other中对应位置的元素并向上取整，计算公式如下：

\[ res_i = ceil(self_i \div other_i) \]

函数原型#

ceil_div(self: Tensor, other: Tensor) -> Tensor

参数说明#

参数名

输入/输出

说明

self

输入

源操作数。
支持的类型为：Tensor。
Tensor支持的数据类型为：DT_INT32。
不支持空Tensor；Shape仅支持1-4维，并支持按照单个维度广播到相同形状；Shape Size不大于2147483647（即INT32_MAX）。

other

输入

源操作数。
支持的类型为： Tensor。
Tensor支持的数据类型为：DT_INT32。
不支持空Tensor；Shape仅支持1-4维，并支持按照单个维度广播到相同形状；Shape Size不大于2147483647（即INT32_MAX）。

返回值说明#

返回输出Tensor，Tensor的数据类型和input、other相同，Shape为input和other广播后大小。

约束说明#

  1. input和other类型应该相同。

  2. 只支持单轴广播。

  3. input和other中的值域范围需要在[-2^24, 2^24]范围内，以确保在计算过程中能精确转换为float32, other不能为0，整数除法为0时结果由芯片决定，可能为INT32_MAX或INT32_MIN。

  4. Tensor类型输入不支持TileOpFormat.TILEOP_NZ格式。

调用示例#

TileShape设置示例#

调用该operation接口前，应通过set_vec_tile_shapes设置TileShape。

TileShape维度应和输出一致。

如非广播场景，输入input shape为[m, n]，other为[m, n]，输出为[m, n]，TileShape设置为[m1, n1]，则m1, n1分别用于切分m, n轴。

广播场景，输入input shape为[m, n]，other为[m, 1]，输出为[m, n]，TileShape设置为[m1, n1]，则m1, n1分别用于切分m, n轴。

pypto.set_vec_tile_shapes(4, 16)

接口调用示例#

a = pypto.tensor([1, 3], pypto.DT_INT32)
b = pypto.tensor([1, 3], pypto.DT_INT32)
out = pypto.ceil_div(a, b)

结果示例如下：

输入数据a:    [[2 4 6]]
输入数据b:    [[4 2 5]]
输出数据out:  [[1 2 2]]