pypto.erf

产品支持情况

产品	是否支持
Ascend 950PR/Ascend 950DT	√
Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品	√
Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品	√

功能说明

计算输入Tensor中每个元素的误差函数，逐元素运算, 计算公式如下： $\( \text{erf}(x) = \frac{2}{\sqrt{\pi}} \int_{0}^{x} e^{-t^2} dt \)$

函数原型

erf(input: Tensor) -> Tensor

参数说明

参数名	输入/输出	说明
input	输入	源操作数。 支持的数据类型为：DT_FP32, DT_BF16, DT_FP16。 不支持空Tensor；Shape仅支持1-4维；Shape Size不大于2147483647（即INT32_MAX）。

返回值说明

返回Tensor类型。其Shape、数据类型与输入Tensor一致，其元素为输入Tensor对应元素的误差函数值。

约束说明

1. 输入Tensor 和 输出Tensor 类型应该相同。

2. 由于存在临时内存使用，TileShape大小有额外约束，假设TileShape为[a,b,c,d]，那么5*a*b*c*d*sizeof(DT_FP32) < UB。

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。

如输入input shape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。

pypto.set_vec_tile_shapes(4, 16)

接口调用示例

x = pypto.tensor([4], pypto.DT_FP32)
y = pypto.erf(x)

结果示例如下：

输入数据x: [-0.5461, 0.1347, -200.7266, -0.2746]
输出数据y: [-0.5603, 0.1511, -1.0000, -0.3023]