TensorDesc
【免费下载链接】geGE（Graph Engine）是面向昇腾的图编译器和执行器，提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段，加速模型执行效率，减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力，并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。![]()
项目地址: https://gitcode.com/cann/ge
产品支持情况
| 产品 | 是否支持 |
|---|
| 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 | √ |
模块导入
from ge.graph import TensorDesc
功能说明
TensorDesc 类用于描述张量的元信息，包括形状（Shape）、数据格式（Format）和数据类型（DataType）。支持原始形状/格式和当前形状/格式的区分，适用于图构建过程中对张量属性的完整描述。所有set_*方法均返回self，支持链式调用。不支持拷贝（copy）和深拷贝（deepcopy）。
类定义
class TensorDesc: def __init__( self, shape: Optional[List[int]] = None, format: Optional[Format] = Format.FORMAT_ND, data_type: Optional[DataType] = DataType.DT_FLOAT, ) -> None
函数列表
| 函数 | 功能说明 |
|---|
| __init__(shape=None, format=Format.FORMAT_ND, data_type=DataType.DT_FLOAT) | 构造函数，创建 TensorDesc 对象。shape 为维度列表，None 表示标量；format 为数据格式，默认 FORMAT_ND；data_type 为数据类型，默认 DT_FLOAT |
| shape (property) | 以属性方式获取当前形状，返回 Shape 对象 |
| origin_shape (property) | 以属性方式获取原始形状，返回 Shape 对象 |
| format (property) | 以属性方式获取当前数据格式，返回 Format 枚举值 |
| origin_format (property) | 以属性方式获取原始数据格式，返回 Format 枚举值 |
| data_type (property) | 以属性方式获取数据类型，返回 DataType 枚举值 |
| get_shape() | 获取当前形状 |
| set_shape(shape) | 设置当前形状，支持链式调用 |
| get_origin_shape() | 获取原始形状 |
| set_origin_shape(shape) | 设置原始形状，支持链式调用 |
| get_format() | 获取当前数据格式 |
| set_format(format) | 设置当前数据格式，支持链式调用 |
| get_origin_format() | 获取原始数据格式 |
| set_origin_format(format) | 设置原始数据格式，支持链式调用 |
| get_data_type() | 获取数据类型 |
| set_data_type(data_type) | 设置数据类型，支持链式调用 |
参数说明
__init__ 参数
| 参数名 | 类型 | 是否必选 | 说明 |
|---|
| shape | List[int] | 否 | 张量的维度列表，例如 [1, 3, 224, 224]。None 表示标量（空列表）。默认值为 None |
| format | Format | 否 | 张量的数据格式，取值为 Format 枚举值。默认值为 Format.FORMAT_ND |
| data_type | DataType | 否 | 张量的元素数据类型，取值为 DataType 枚举值。默认值为 DataType.DT_FLOAT |
set_shape / set_origin_shape 参数
| 参数名 | 类型 | 是否必选 | 说明 |
|---|
| shape | List[int] | 是 | 目标维度列表，必须为整数列表 |
set_format / set_origin_format 参数
| 参数名 | 类型 | 是否必选 | 说明 |
|---|
| format | Format | 是 | 目标数据格式，必须为 Format 枚举值 |
set_data_type 参数
| 参数名 | 类型 | 是否必选 | 说明 |
|---|
| data_type | DataType | 是 | 目标数据类型，必须为 DataType 枚举值 |
返回值说明
| 函数 | 返回值类型 | 说明 |
|---|
| shape (property) | Shape | 当前形状对象 |
| origin_shape (property) | Shape | 原始形状对象 |
| format (property) | Format | 当前数据格式枚举值 |
| origin_format (property) | Format | 原始数据格式枚举值 |
| data_type (property) | DataType | 数据类型枚举值 |
| get_shape() | Shape | 当前形状对象 |
| set_shape(shape) | TensorDesc | 返回自身，支持链式调用 |
| get_origin_shape() | Shape | 原始形状对象 |
| set_origin_shape(shape) | TensorDesc | 返回自身，支持链式调用 |
| get_format() | Format | 当前数据格式枚举值 |
| set_format(format) | TensorDesc | 返回自身，支持链式调用 |
| get_origin_format() | Format | 原始数据格式枚举值 |
| set_origin_format(format) | TensorDesc | 返回自身，支持链式调用 |
| get_data_type() | DataType | 数据类型枚举值 |
| set_data_type(data_type) | TensorDesc | 返回自身，支持链式调用 |
约束说明
- 不支持拷贝操作：调用
copy.copy()会抛出 RuntimeError。 - 不支持深拷贝操作：调用
copy.deepcopy()会抛出 RuntimeError。 - 构造函数中，format 参数必须为 Format 枚举类型，否则抛出 TypeError。
- 构造函数中，data_type 参数必须为 DataType 枚举类型，否则抛出 TypeError。
- set_shape、set_origin_shape 的 shape 参数必须为整数列表（list of int），否则抛出 TypeError。
- set_format、set_origin_format 的 format 参数必须为 Format 枚举类型，否则抛出 TypeError。
- set_data_type 的 data_type 参数必须为 DataType 枚举类型，否则抛出 TypeError。
- 若底层 C API 调用失败，各方法将抛出 RuntimeError。
使用示例
from ge.graph import TensorDesc, Shape, Format, DataType # 创建 TensorDesc 对象 desc = TensorDesc(shape=[1, 3, 224, 224], format=Format.FORMAT_NCHW, data_type=DataType.DT_FLOAT) # 通过属性获取张量信息 print(desc.shape) # [1, 3, 224, 224] print(desc.format) # Format.FORMAT_NCHW print(desc.data_type) # DataType.DT_FLOAT # 通过方法获取张量信息 shape = desc.get_shape() fmt = desc.get_format() dtype = desc.get_data_type() # 链式调用设置属性 desc.set_shape([2, 3]).set_data_type(DataType.DT_INT32).set_format(Format.FORMAT_ND)
【免费下载链接】geGE（Graph Engine）是面向昇腾的图编译器和执行器，提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段，加速模型执行效率，减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力，并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。![]()
项目地址: https://gitcode.com/cann/ge
