## 概述

PhonePC/2in1TabletTV

Neural Network Runtime定义的结构体和枚举值。

**引用文件：** <neural\_network\_runtime/neural\_network\_runtime\_type.h>

**库：** libneural\_network\_runtime.so

**系统能力：** SystemCapability.AI.NeuralNetworkRuntime

**起始版本：** 9

**相关模块：** [NeuralNetworkRuntime](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neuralnetworkruntime)

## 汇总

PhonePC/2in1TabletTV

### 结构体

PhonePC/2in1TabletTV

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| 名称 | typedef关键字 | 描述 |
| --- | --- | --- |
| [OH\_NN\_UInt32Array](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neuralnetworkruntime-oh-nn-uint32array) | OH\_NN\_UInt32Array | 该结构体用于存储32位无符号整型数组。 |
| [OH\_NN\_QuantParam](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neuralnetworkruntime-oh-nn-quantparam) | OH\_NN\_QuantParam | 量化信息。 |
| [OH\_NN\_Tensor](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neuralnetworkruntime-oh-nn-tensor) | OH\_NN\_Tensor | 张量结构体。  通常用于构造模型图中的数据节点和算子参数，在构造张量时需要明确数据类型、维数、维度信息和量化信息。 |
| [OH\_NN\_Memory](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neuralnetworkruntime-oh-nn-memory) | OH\_NN\_Memory | 内存结构体。 |
| [OH\_NNModel](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neuralnetworkruntime-oh-nnmodel) | OH\_NNModel | 模型句柄。 |
| [OH\_NNCompilation](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neuralnetworkruntime-oh-nncompilation) | OH\_NNCompilation | 编译器句柄。 |
| [OH\_NNExecutor](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neuralnetworkruntime-oh-nnexecutor) | OH\_NNExecutor | 执行器句柄。 |
| [NN\_QuantParam](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neuralnetworkruntime-nn-quantparam) | NN\_QuantParam | 量化参数的句柄。 |
| [NN\_TensorDesc](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neuralnetworkruntime-nn-tensordesc) | NN\_TensorDesc | Tensor描述的句柄。 |
| [NN\_Tensor](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neuralnetworkruntime-nn-tensor) | NN\_Tensor | Tensor句柄。 |

### 枚举

PhonePC/2in1TabletTV

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| 名称 | typedef关键字 | 描述 |
| --- | --- | --- |
| [OH\_NN\_PerformanceMode](/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-runtime-type-h#oh_nn_performancemode) | OH\_NN\_PerformanceMode | 硬件的性能模式。 |
| [OH\_NN\_Priority](/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-runtime-type-h#oh_nn_priority) | OH\_NN\_Priority | 模型推理任务优先级。 |
| [OH\_NN\_ReturnCode](/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-runtime-type-h#oh_nn_returncode) | OH\_NN\_ReturnCode | Neural Network Runtime 定义的错误码类型。 |
| [OH\_NN\_FuseType](/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-runtime-type-h#oh_nn_fusetype) | OH\_NN\_FuseType | Neural Network Runtime 融合算子中激活函数的类型。 |
| [OH\_NN\_Format](/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-runtime-type-h#oh_nn_format) | OH\_NN\_Format | 张量数据的排布类型。 |
| [OH\_NN\_DeviceType](/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-runtime-type-h#oh_nn_devicetype) | OH\_NN\_DeviceType | Neural Network Runtime 支持的设备类型。 |
| [OH\_NN\_DataType](/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-runtime-type-h#oh_nn_datatype) | OH\_NN\_DataType | Neural Network Runtime 支持的数据类型。 |
| [OH\_NN\_OperationType](/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-runtime-type-h#oh_nn_operationtype) | OH\_NN\_OperationType | Neural Network Runtime 支持算子的类型。 |
| [OH\_NN\_TensorType](/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-runtime-type-h#oh_nn_tensortype) | OH\_NN\_TensorType | 张量的类型。  张量通常用于设置模型的输入、输出和算子参数。作为模型（或算子）的输入和输出时，需要将张量类型设置为[OH\_NN\_TENSOR](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-runtime-type-h#oh_nn_tensortype)；当张量作为算子参数时，需要选择除[OH\_NN\_TENSOR](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-runtime-type-h#oh_nn_tensortype)以外合适的枚举值，作为张量的类型。  假设正在设置[OH\_NN\_OPS\_CONV2D](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-runtime-type-h#oh_nn_operationtype)算子的pad参数，则需要将[OH\_NN\_Tensor](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neuralnetworkruntime-oh-nn-tensor)实例的type属性设置为[OH\_NN\_CONV2D\_PAD](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-runtime-type-h#oh_nn_tensortype)。其他算子参数的设置以此类推，枚举值的命名遵守 OH\_NN\_{算子名称}\_{属性名} 的格式。 |

### 函数

PhonePC/2in1TabletTV

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| 名称 | typedef关键字 | 描述 |
| --- | --- | --- |
| [typedef void (\*NN\_OnRunDone)(void \*userData, OH\_NN\_ReturnCode errCode, void \*outputTensor[], int32\_t outputCount)](/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-runtime-type-h#nn_onrundone) | NN\_OnRunDone | 异步推理结束后的回调处理函数句柄。  使用参数**userData**来查询希望获取的那次异步推理执行。**userData**与调用异步推理[OH\_NNExecutor\_RunAsync](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-core-h#oh_nnexecutor_runasync)接口时传入的参数**userData**是一致的。使用参数**errCode**（[OH\_NN\_ReturnCode](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-runtime-type-h#oh_nn_returncode)类型）来获取该次异步推理的返回状态。 |
| [typedef void (\*NN\_OnServiceDied)(void \*userData)](/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-runtime-type-h#nn_onservicedied) | NN\_OnServiceDied | 异步推理执行期间设备驱动服务异常终止时的回调处理函数句柄。  如果该回调函数被调用，您需要重新编译模型。  使用参数**userData**来查询希望获取的那次异步推理执行。**userData**与调用异步推理[OH\_NNExecutor\_RunAsync](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-core-h#oh_nnexecutor_runasync)接口时传入的参数**userData**是一致的。 |

## 枚举类型说明

PhonePC/2in1TabletTV

### OH\_NN\_PerformanceMode

PhonePC/2in1TabletTV



```
1. enum OH_NN_PerformanceMode
```

**描述**

硬件的性能模式。

**起始版本：** 9

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| 枚举项 | 描述 |
| --- | --- |
| OH\_NN\_PERFORMANCE\_NONE = 0 | 无性能模式偏好。 |
| OH\_NN\_PERFORMANCE\_LOW = 1 | 低能耗模式。 |
| OH\_NN\_PERFORMANCE\_MEDIUM = 2 | 中性能模式。 |
| OH\_NN\_PERFORMANCE\_HIGH = 3 | 高性能模式。 |
| OH\_NN\_PERFORMANCE\_EXTREME = 4 | 极致性能模式。 |

### OH\_NN\_Priority

PhonePC/2in1TabletTV



```
1. enum OH_NN_Priority
```

**描述**

模型推理任务优先级。

**起始版本：** 9

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| 枚举项 | 描述 |
| --- | --- |
| OH\_NN\_PRIORITY\_NONE = 0 | 无优先级偏好。 |
| OH\_NN\_PRIORITY\_LOW = 1 | 低优先级。 |
| OH\_NN\_PRIORITY\_MEDIUM = 2 | 中优先级。 |
| OH\_NN\_PRIORITY\_HIGH = 3 | 高优先级。 |

### OH\_NN\_ReturnCode

PhonePC/2in1TabletTV



```
1. enum OH_NN_ReturnCode
```

**描述**

Neural Network Runtime 定义的错误码类型。

**起始版本：** 9

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| 枚举项 | 描述 |
| --- | --- |
| OH\_NN\_SUCCESS = 0 | 操作成功。 |
| OH\_NN\_FAILED = 1 | 操作失败。 |
| OH\_NN\_INVALID\_PARAMETER = 2 | 非法参数。 |
| OH\_NN\_MEMORY\_ERROR = 3 | 内存相关的错误，包括：内存不足、内存数据拷贝失败、内存申请失败等。 |
| OH\_NN\_OPERATION\_FORBIDDEN = 4 | 非法操作。 |
| OH\_NN\_NULL\_PTR = 5 | 空指针异常。 |
| OH\_NN\_INVALID\_FILE = 6 | 无效文件。 |
| OH\_NN\_UNAVALIDABLE\_DEVICE = 7 | 硬件发生错误，错误可能包含：HDL服务崩溃。  **废弃版本：** 11  **替代接口：** OH\_NN\_UNAVAILABLE\_DEVICE |
| OH\_NN\_INVALID\_PATH = 8 | 非法路径。 |
| OH\_NN\_TIMEOUT = 9 | 执行超时。  **起始版本：** 11 |
| OH\_NN\_UNSUPPORTED = 10 | 未支持。  **起始版本：** 11 |
| OH\_NN\_CONNECTION\_EXCEPTION = 11 | 连接异常。  **起始版本：** 11 |
| OH\_NN\_SAVE\_CACHE\_EXCEPTION = 12 | 保存cache异常。  **起始版本：** 11 |
| OH\_NN\_DYNAMIC\_SHAPE = 13 | 动态shape。  **起始版本：** 11 |
| OH\_NN\_UNAVAILABLE\_DEVICE = 14 | 硬件发生错误，错误可能包含：HDL服务崩溃。  **起始版本：** 11 |

### OH\_NN\_FuseType

PhonePC/2in1TabletTV



```
1. enum OH_NN_FuseType
```

**描述**

Neural Network Runtime 融合算子中激活函数的类型。

**起始版本：** 9

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| 枚举项 | 描述 |
| --- | --- |
| OH\_NN\_FUSED\_NONE = 0 | 未指定融合激活函数。 |
| OH\_NN\_FUSED\_RELU = 1 | 融合relu激活函数。 |
| OH\_NN\_FUSED\_RELU6 = 2 | 融合relu6激活函数。 |

### OH\_NN\_Format

PhonePC/2in1TabletTV



```
1. enum OH_NN_Format
```

**描述**

张量数据的排布类型。

**起始版本：** 9

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| 枚举项 | 描述 |
| --- | --- |
| OH\_NN\_FORMAT\_NONE = 0 | 当张量没有特定的排布类型时（如标量或矢量），使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_FORMAT\_NCHW = 1 | 当张量按照NCHW的格式排布数据时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_FORMAT\_NHWC = 2 | 当张量按照NHWC的格式排布数据时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_FORMAT\_ND = 3 | 当张量按照ND的格式排布数据时，使用本枚举值。  **起始版本：** 11 |

### OH\_NN\_DeviceType

PhonePC/2in1TabletTV



```
1. enum OH_NN_DeviceType
```

**描述**

Neural Network Runtime 支持的设备类型。

**起始版本：** 9

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| 枚举项 | 描述 |
| --- | --- |
| OH\_NN\_OTHERS = 0 | 不属于CPU、GPU、专用加速器的设备。 |
| OH\_NN\_CPU = 1 | CPU设备。 |
| OH\_NN\_GPU = 2 | GPU设备。 |
| OH\_NN\_ACCELERATOR = 3 | 专用硬件加速器。 |

### OH\_NN\_DataType

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```
1. enum OH_NN_DataType
```

**描述**

Neural Network Runtime 支持的数据类型。

**起始版本：** 9

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| 枚举项 | 描述 |
| --- | --- |
| OH\_NN\_UNKNOWN = 0 | 张量数据类型未知。 |
| OH\_NN\_BOOL = 1 | 张量数据类型为bool。 |
| OH\_NN\_INT8 = 2 | 张量数据类型为int8。 |
| OH\_NN\_INT16 = 3 | 张量数据类型为int16。 |
| OH\_NN\_INT32 = 4 | 张量数据类型为int32。 |
| OH\_NN\_INT64 = 5 | 张量数据类型为int64。 |
| OH\_NN\_UINT8 = 6 | 张量数据类型为uint8。 |
| OH\_NN\_UINT16 = 7 | 张量数据类型为uint16。 |
| OH\_NN\_UINT32 = 8 | 张量数据类型为uint32。 |
| OH\_NN\_UINT64 = 9 | 张量数据类型为uint64。 |
| OH\_NN\_FLOAT16 = 10 | 张量数据类型为float16。 |
| OH\_NN\_FLOAT32 = 11 | 张量数据类型为float32。 |
| OH\_NN\_FLOAT64 = 12 | 张量数据类型为float64。 |

### OH\_NN\_OperationType

PhonePC/2in1TabletTV



```
1. enum OH_NN_OperationType
```

**描述**

Neural Network Runtime 支持算子的类型。

**起始版本：** 9

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| 枚举项 | 描述 |
| --- | --- |
| OH\_NN\_OPS\_ADD = 1 | 返回两个输入张量对应元素相加的和的张量。  输入：  input1，第一个输入的张量，数据类型要求为布尔值或者数字。  input2，第二个输入的张量，数据类型和形状需要和第一个输入保持一致。  参数：  activationType，是一个整型常量，且必须是OH\_NN\_FuseType中含有的值。在输出之前调用指定的激活。输出：  output，input1和input2的和，数据形状与输入broadcast之后一样，数据类型与较高精度的输入精度一致。 |
| OH\_NN\_OPS\_AVG\_POOL = 2 | 在输入张量上应用2D平均池化，仅支持NHWC格式的张量。支持int8量化输入。  如果输入中含有padMode参数，输入：  input，一个张量。参数：  kernelSize，用来取平均值的kernel大小，是一个长度为2的int数组[kernelHeight，kernelWeight]，第一个数表示kernel高度，第二个数表示kernel宽度。  strides，kernel移动的距离，是一个长度为2的int数组[strideHeight，strideWeight]，第一个数表示高度上的移动步幅，第二个数表示宽度上的移动步幅。  padMode，填充模式，int类型的可选值，0表示same，1表示valid，并且以最近邻的值填充。  same，输出的高度和宽度与input相同，填充总数将在水平和垂直方向计算，并在可能的情况下均匀分布到顶部和底部、左侧和右侧。否则，最后一个额外的填充将从底部和右侧完成。  valid，输出的可能最大高度和宽度将在不填充的情况下返回。额外的像素将被丢弃。  roundMode，边界处理方式，int类型的可选值，当池化核不能完全覆盖输入特征图时，对输出特征图进行取整的方式，0表示向下取整，1表示向上取整。  global，bool值，是否对整个输入张量进行平均池化操作。  activationType，是一个整型常量，且必须是OH\_NN\_FuseType中含有的值。在输出之前调用指定的激活。如果输入中含有padList参数，输入：  input，一个张量。  参数：  kernelSize，用来取平均值的kernel大小，是一个长度为2的int数组[kernelHeight，kernelWeight]，第一个数表示kernel高度，第二个数表示kernel宽度。  strides，kernel移动的距离，是一个长度为2的int数组[strideHeight，strideWeight]，第一个数表示高度上的移动步幅，第二个数表示宽度上的移动步幅。  padList，input周围的填充，是一个长度为4的int数组[top，bottom，left，right]，并且以最近邻的值填充。  roundMode，边界处理方式，int类型的可选值，当池化核不能完全覆盖输入特征图时，对输出特征图进行取整的方式，0表示向下取整，1表示向上取整。  global，bool值，是否对整个输入张量进行平均池化操作。  activationType，是一个整型常量，且必须是OH\_NN\_FuseType中含有的值。在输出之前调用指定的激活。输出：  output，对input进行平均池化后的结果。 |
| OH\_NN\_OPS\_BATCH\_NORM = 3 | 对输入张量做批量归一化，应用一种变换使平均输出保持接近0，输出标准差接近1。  输入：  input，一个n维的张量，要求形状为[N，...，C]，即第n维是通道数（channel）。  scale，缩放因子的1D张量，用于缩放归一化的第一个张量。  offset，用于偏移的1D张量，以移动到归一化的第一个张量。  mean，总体均值的一维张量，仅用于推理；对于训练，必须为空。  variance，用于总体方差的一维张量。仅用于推理；对于训练，必须为空。  参数：  epsilon，数值稳定性的小附加值。  输出：  output，n维输出张量，其形状和数据类型与input一致。 |
| OH\_NN\_OPS\_BATCH\_TO\_SPACE\_ND = 4 | 将一个4维张量的batch维度按blockSize切分成小块，并将这些小块拼接到空间维度。  输入：  input，输入张量，维将被切分，拼接回空间维度。参数：  blockSize，一个长度为2的数组[heightBlock，weightBlock]，指定切分到空间维度上的block大小。  crops，一个shape为(2，2)的二维数组[[crop0Start，crop0End]，[crop1Start，crop1End]]，表示在output的空间维度上截掉部分元素。  输出：  output，假设input的形状为(n，h，w，c)，output的形状为（n'，h'，w'，c'）：  n' = n / (blockSize[0] \* blockSize[1])  h' = h \* blockSize[0] - crops[0][0] - crops[0][1]  w' = w \* blockSize[1] - crops[1][0] - crops[1][1]  c'= c |
| OH\_NN\_OPS\_BIAS\_ADD = 5 | 对给出的输入张量上的各个维度方向上的数据进行偏置。  输入：  input，输入张量，可为2-5维度。  bias，参数对应输入维度数量的偏移值。  输出：  output，根据输入中每个维度方向偏移后的结果。 |
| OH\_NN\_OPS\_CAST = 6 | 对输入张量中的数据类型进行转换。  输入：  input，输入张量。  type，转换后的数据类型。  输出：  output，转换后的张量。 |
| OH\_NN\_OPS\_CONCAT = 7 | 在指定维度上连接张量。  输入：  input，N个输入张量。  参数：  axis，指定张量连接的维度。  输出：  output，输出N个张量沿axis连接的结果。 |
| OH\_NN\_OPS\_CONV2D = 8 | 二维卷积层。如果输入中含有padMode参数，输入：  input，输入张量。  weight，卷积的权重，要求weight排布为[outChannel，kernelHeight，kernelWidth，inChannel/group]，inChannel必须要能整除group。  bias，卷积的偏置，是长度为[outChannel]的数组。在量化场景下，bias参数不需要量化参数，其量化版本要求输入 OH\_NN\_INT32类型数据，实际量化参数由input和weight共同决定。  参数：  stride，卷积核在height和weight上的步幅，是一个长度为2的int数组[strideHeight，strideWidth]。  dilation，表示扩张卷积在height和weight上的扩张率，是一个长度为2的int数组[dilationHeight，dilationWidth]，值必须大于或等于1，并且不能超过input的height和width。  padMode，input的填充模式，支持same和valid，int类型，0表示same，1表示valid。  same，输出的高度和宽度与input相同，填充总数将在水平和垂直方向计算，并在可能的情况下均匀分布到顶部和底部、左侧和右侧。否则，最后一个额外的填充将从底部和右侧完成。  Valid，输出的可能最大高度和宽度将在不填充的情况下返回。额外的像素将被丢弃。  group，将input按inChannel分组，int类型。group等于1，这是常规卷积；group大于1且小于或等于inChannel，这是分组卷积。  activationType，是一个整型常量，且必须是OH\_NN\_FuseType中含有的值。在输出之前调用指定的激活。如果输入中含有padList参数，输入：  input，输入张量。  weight，卷积的权重，要求weight排布为[outChannel，kernelHeight，kernelWidth，inChannel/group]，inChannel必须要能整除group。  bias，卷积的偏置，是长度为[outChannel]的数组。在量化场景下，bias 参数不需要量化参数，其量化版本要求输入 OH\_NN\_INT32类型数据，实际量化参数由input和weight共同决定。  参数：  stride，卷积核在height和weight上的步幅，是一个长度为2的int数组[strideHeight，strideWidth]。  dilation，表示扩张卷积在height和weight上的扩张率，是一个长度为2的int数组[dilationHeight，dilationWidth]。值必须大于或等于1，并且不能超过input的height和width。  padList，input周围的填充，是一个长度为4的int数组[top，bottom，left，right]。  group，将input按inChannel分组，int类型。group等于1，这是常规卷积。group等于inChannel，这是depthwiseConv2d，此时group==inChannel==outChannel。group大于1且小于inChannel，这是分组卷积，outChannel==group。  activationType，是一个整型常量，且必须是OH\_NN\_FuseType中含有的值。在输出之前调用指定的激活。  输出：  output，卷积计算结果。 |
| OH\_NN\_OPS\_CONV2D\_TRANSPOSE = 9 | 二维卷积转置。如果输入中含有padMode参数，输入：  input，输入张量。  weight，卷积的权重，要求weight排布为[outChannel，kernelHeight，kernelWidth，inChannel/group]，inChannel必须要能整除group。  bias，卷积的偏置，是长度为[outChannel]的数组。在量化场景下，bias 参数不需要量化参数，其量化版本要求输入 OH\_NN\_INT32 类型数据，实际量化参数由input和weight共同决定。  stride，卷积核在height和weight上的步幅，是一个长度为2的int数组[strideHeight，strideWidth]。  参数：  dilation，表示扩张卷积在height和weight上的扩张率，是一个长度为2的int数组[dilationHeight，dilationWidth]。值必须大于或等于1，并且不能超过input的height和width。  padMode，input的填充模式，支持same和valid，int类型，0表示same，1表示valid。  same，输出的高度和宽度与input相同，填充总数将在水平和垂直方向计算，并在可能的情况下均匀分布到顶部和底部、左侧和右侧。否则，最后一个额外的填充将从底部和右侧完成。  Valid，输出的可能最大高度和宽度将在不填充的情况下返回。额外的像素将被丢弃。  group，将input按inChannel分组，int类型。group等于1，这是常规卷积；group大于1且小于或等于inChannel，这是分组卷积。  outputPads，一个整数或元组/2 个整数的列表，指定沿输出张量的高度和宽度的填充量。可以是单个整数，用于为所有空间维度指定相同的值。沿给定维度的输出填充量必须小于沿同一维度的步幅。  activationType，是一个整型常量，且必须是OH\_NN\_FuseType中含有的值。在输出之前调用指定的激活。如果输入中含有padList参数，输入：  input，输入张量。  weight，卷积的权重，要求weight排布为[outChannel，kernelHeight，kernelWidth，inChannel/group]，inChannel必须要能整除group。  bias，卷积的偏置，是长度为[outChannel]的数组。在量化场景下，bias 参数不需要量化参数，其量化版本要求输入 OH\_NN\_INT32类型数据，实际量化参数由input和weight共同决定。  参数：  stride，卷积核在height和weight上的步幅，是一个长度为2的int数组[strideHeight，strideWidth]。  dilation，表示扩张卷积在height和weight上的扩张率，是一个长度为2的int数组[dilationHeight，dilationWidth]。值必须大于或等于1，并且不能超过input的height和width。  padList，input周围的填充，是一个长度为4的int数组[top，bottom，left，right]。  group，将input按inChannel分组，int类型。group等于1，这是常规卷积；group大于1且小于或等于inChannel，这是分组卷积。  outputPads，一个整数或元组/2 个整数的列表，指定沿输出张量的高度和宽度的填充量。可以是单个整数，用于为所有空间维度指定相同的值。沿给定维度的输出填充量必须小于沿同一维度的步幅。  activationType，是一个整型常量，且必须是OH\_NN\_FuseType中含有的值。在输出之前调用指定的激活。输出：  output，卷积转置后的计算结果。 |
| OH\_NN\_OPS\_DEPTHWISE\_CONV2D\_NATIVE = 10 | 二维深度可分离卷积。如果输入中含有padMode参数，输入：  input，输入张量。  weight，卷积的权重，要求weight排布为[outChannel，kernelHeight，kernelWidth，1]，outChannel = channelMultiplier \* inChannel。  bias，卷积的偏置，是长度为[outChannel]的数组。在量化场景下，bias参数不需要量化参数，其量化版本要求输入 OH\_NN\_INT32类型数据，实际量化参数由input和weight共同决定。  参数：  stride，卷积核在height和weight上的步幅，是一个长度为2的int数组[strideHeight，strideWidth]。  dilation，表示扩张卷积在height和weight上的扩张率，是一个长度为2的int数组[dilationHeight，dilationWidth]。值必须大于或等于1，并且不能超过input的height和width。  padMode，input的填充模式，支持same和valid，int类型，0表示same，1表示valid。  same，输出的高度和宽度与input相同，填充总数将在水平和垂直方向计算，并在可能的情况下均匀分布到顶部和底部、左侧和右侧。否则，最后一个额外的填充将从底部和右侧完成。  Valid，输出的可能最大高度和宽度将在不填充的情况下返回。额外的像素将被丢弃。  activationType，是一个整型常量，且必须是OH\_NN\_FuseType中含有的值。在输出之前调用指定的激活。如果输入中含有padList 参数，输入：  input，输入张量。  weight，卷积的权重，要求weight排布为[outChannel，kernelHeight，kernelWidth，1]，outChannel = channelMultiplier \* inChannel。  bias，卷积的偏置，是长度为[outChannel]的数组。在量化场景下，bias 参数不需要量化参数，其量化版本要求输入 OH\_NN\_INT32 类型数据，实际量化参数由input和weight共同决定。  参数：  stride，卷积核在height和weight上的步幅，是一个长度为2的int数组[strideHeight，strideWidth]。  dilation，表示扩张卷积在height和weight上的扩张率，是一个长度为2的int数组[dilationHeight，dilationWidth]。值必须大于或等于1，并且不能超过input的height和width。  padList，input周围的填充，是一个长度为4的int数组[top，bottom，left，right]。  activationType，是一个整型常量，且必须是OH\_NN\_FuseType中含有的值。在输出之前调用指定的激活。  输出：  output，卷积计算的结果。 |
| OH\_NN\_OPS\_DIV = 11 | 对输入的两个标量或张量做除法。  输入：  input1，第一个输入是标量或布尔值或数据类型为数字或布尔值的张量。\* input2，数据类型根据input1的类型，要求有所不同：当第一个输入是张量时，第二个输入可以是实数或布尔值或数据类型为实数/布尔值的张量。当第一个输入是实数或布尔值时，第二个输入必须是数据类型为实数/布尔值的张量。参数：  activationType，是一个整型常量，且必须是OH\_NN\_FuseType中含有的值。在输出之前调用指定的激活。输出：  output，input1和input2相除的结果。 |
| OH\_NN\_OPS\_ELTWISE = 12 | 设置参数对输入进行product(点乘)、sum(相加减)或max(取大值)。  输入：  input1，第一个输入张量。  input2，第二个输入张量。参数：  mode，枚举，选择操作方式。输出：  output，计算后的结果，output和input1拥有相同的数据类型和形状。 |
| OH\_NN\_OPS\_EXPAND\_DIMS = 13 | 在给定维度上为张量添加一个额外的维度。  输入：  input，输入张量。  axis，需要添加的维度的index，int32\_t类型，值必须在[-dim-1，dim]，且只允许常量值。  输出：  output，维度拓展后的张量。 |
| OH\_NN\_OPS\_FILL = 14 | 根据指定的维度，创建由一个标量填充的张量。  输入：  value，填充的标量。  shape，指定创建张量的形状。  输出：  output，生成的张量，和value具有相同的数据类型，张量形状由shape参数指定。 |
| OH\_NN\_OPS\_FULL\_CONNECTION = 15 | 全连接，整个输入作为feature map，进行特征提取。  输入：  input，全连接的输入张量。  weight，全连接的权重张量。  bias，全连接的偏置，在量化场景下，bias 参数不需要量化参数，其量化版本要求输入OH\_NN\_INT32类型数据，实际量化参数由input和weight共同决定。  参数：  hasBias，bool值，是否使用bias偏置。  activationType，是一个整型常量，且必须是OH\_NN\_FuseType中含有的值。在输出之前调用指定的激活。输出：  output，输出运算后的张量。  如果输入中含有axis参数或useAxis参数，输入：  input，全连接的输入张量。  weight，全连接的权重张量。  bias，全连接的偏置，在量化场景下，bias 参数不需要量化参数，其量化版本要求输入 OH\_NN\_INT32 类型数据，实际量化参数由input和weight共同决定。  参数：  axis，默认0，input做全连接的轴，从指定轴axis开始，将axis和axis后面的轴展开成一维去做全连接。  useAxis，bool值，是否使用axis参数，默认false，如果用户设置axis参数，则useAxis自动调整为true；如果用户设置useAxis为true不指定axis，使用默认axis执行展开全连接，不支持用户同时设置useAxis为false并指定axis参数。  hasBias，bool值，是否使用bias偏置。  activationType，是一个整型常量，且必须是OH\_NN\_FuseType中含有的值。在输出之前调用指定的激活。输出：  output，输出运算后的张量。 |
| OH\_NN\_OPS\_GATHER = 16 | 根据指定的索引和轴返回输入张量的切片。  输入：  input，输入待切片的张量。  inputIndices，指定input在axis上的索引，是一个int类型的数组，值必须在[0,input.shape[axis])范围内。  axis，input被切片的轴，int32\_t类型的数组，数组长度为1。  输出：  output，输出切片后的张量。 |
| OH\_NN\_OPS\_HSWISH = 17 | 计算输入的Hardswish激活值。  输入：  一个n维输入张量。  输出：  n维Hardswish激活值，数据类型和shape和input一致。 |
| OH\_NN\_OPS\_LESS\_EQUAL = 18 | 对input1和input2，计算每对元素的input1[i]<=input2[i]的结果，i是输入张量中每个元素的索引。输入：  input1，可以是实数、布尔值或数据类型是实数/OH\_NN\_BOOL的张量。\* input2，如果input1是张量，input2可以是实数、布尔值，否则只能是张量，其数据类型是实数/OH\_NN\_BOOL。输出：  output，数据类型为OH\_NN\_BOOL的张量，使用量化模型时，output的量化参数不可省略，但量化参数的数值不会对输入结果产生影响。 |
| OH\_NN\_OPS\_MATMUL = 19 | 计算input1和input2的内积。  输入：  input1，n维输入张量。  input2，n维输入张量。  参数：  TransposeX，布尔值，是否对input1进行转置。  TransposeY，布尔值，是否对input2进行转置。  activationType，是一个整型常量，且必须是OH\_NN\_FuseType中含有的值。在输出之前调用指定的激活。输出：  output，计算得到内积，当type!=OH\_NN\_UNKNOWN时，output数据类型由type决定；当type==OH\_NN\_UNKNOWN时，output的数据类型取决于inputX和inputY进行计算时转化的数据类型。 |
| OH\_NN\_OPS\_MAXIMUM = 20 | 计算input1和input2对应元素最大值，input1和input2的输入遵守隐式类型转换规则，使数据类型一致。  输入必须是两个张量或一个张量和一个标量。当输入是两个张量时，它们的数据类型不能同时为OH\_NN\_BOOL。  它们的形状支持broadcast成相同的大小。当输入是一个张量和一个标量时，标量只能是一个常数。  输入：  input1，n维输入张量，实数或OH\_NN\_BOOL类型。  input2，n维输入张量，实数或OH\_NN\_BOOL类型。  输出：  output，n维输出张量，output的shape和数据类型和两个input中精度或者位数高的相同。 |
| OH\_NN\_OPS\_MAX\_POOL = 21 | 在输入张量上应用 2D 最大值池化。如果输入中含有padMode参数，输入：  input，一个张量。  参数：  kernelSize，用来取最大值的kernel大小，是一个长度为2的int数组[kernelHeight，kernelWeight]，第一个数表示kernel高度，第二个数表示kernel宽度。  strides，kernel移动的距离，是一个长度为2的int数组[strideHeight，strideWeight]，第一个数表示高度上的移动步幅，第二个数表示宽度上的移动步幅。  padMode，填充模式，int类型的可选值，0表示same，1表示valid，并且以最近邻的值填充。  same，输出的高度和宽度与input相同，填充总数将在水平和垂直方向计算，并在可能的情况下均匀分布到顶部和底部、左侧和右侧。否则，最后一个额外的填充将从底部和右侧完成。  valid，输出的可能最大高度和宽度将在不填充的情况下返回。额外的像素将被丢弃。  roundMode，边界处理方式，int类型的可选值，当池化核不能完全覆盖输入特征图时，对输出特征图进行取整的方式，0表示向下取整，1表示向上取整。  global，bool值，是否对整个输入张量进行平均池化操作。  activationType，是一个整型常量，且必须是OH\_NN\_FuseType中含有的值。在输出之前调用指定的激活。如果输入中含有padList参数，输入：  input，一个张量。  参数：  kernelSize，用来取最大值的kernel大小，是一个长度为2的int数组[kernelHeight，kernelWeight]，第一个数表示kernel高度，第二个数表示kernel宽度。  strides，kernel移动的距离，是一个长度为2的int数组[strideHeight，strideWeight]，第一个数表示高度上的移动步幅，第二个数表示宽度上的移动步幅。  padList，input周围的填充，是一个长度为4的int数组[top，bottom，left，right]，并且以最近邻的值填充。  roundMode，边界处理方式，int类型的可选值，当池化核不能完全覆盖输入特征图时，对输出特征图进行取整的方式，0表示向下取整，1表示向上取整。  global，bool值，是否对整个输入张量进行平均池化操作。  activationType，是一个整型常量，且必须是OH\_NN\_FuseType中含有的值。在输出之前调用指定的激活。  输出：  output，对input最大值池化后的张量。 |
| OH\_NN\_OPS\_MUL = 22 | 将input1和input2相同的位置的元素相乘得到output。如果input1和input2的shape不同，要求input1和input2可以通过broadcast扩充成相同的shape进行相乘。  输入：  input1，一个n维张量。  input2，一个n维张量。  参数：  activationType，是一个整型常量，且必须是OH\_NN\_FuseType中含有的值。在输出之前调用指定的激活。输出：  output，input1和input2每个元素的乘积。 |
| OH\_NN\_OPS\_ONE\_HOT = 23 | 根据indices指定的位置，生成一个由one-hot向量构成的张量。每个onehot向量中的有效值由onValue决定，其他位置由offValue决定。  输入：  indices，n维张量。indices中每个元素决定每个one-hot向量，onValue的位置。  depth，一个整型标量，决定one-hot向量的深度。要求depth>0。  onValue，一个标量，指定one-hot向量中的有效值。  offValue，一个标量，指定one-hot向量中除有效位以外，其他位置的值。  参数：  axis，一个整型标量，指定插入one-hot的维度。indices的形状是[N，C]，depth的值是D，当axis=0时，output形状为[D，N，C]，indices的形状是[N，C]，depth的值是D，当axis=-1时，output形状为[N，C，D]，indices的形状是[N，C]，depth的值是D，当axis=1时，output形状为[N，D，C]。  输出：  output，如果indices时n维张量，则output是(n+1)维张量。output的形状由indices和axis共同决定。 |
| OH\_NN\_OPS\_PAD = 24 | 在inputX指定维度的数据前后，添加指定数值进行增广。  输入：  inputX，一个n维张量，要求inputX的排布为[BatchSize，…]。  paddings，一个二维张量，指定每一维度增补的长度，shape为[n，2]。paddings[i][0]表示第i维上，需要在inputX前增补的数量；paddings[i][1]表示第i维上，需要在inputX后增补的数量。  参数：  constantValues，一个常数，数据类型和inputX一致，指定Pad操作补全的数值。  paddingMode，指定填充模式，OH\_NN\_INT32类型，0表示使用常量0填充，1表示镜像填充(不包含对称轴)，2表示镜像填充(包含对称轴)，3为预留填充方式。  输出：  output，一个n维张量，维数和数据类型和inputX保持一致。shape由inputX和paddings共同决定output.shape[i] = input.shape[i] + paddings[i][0]+paddings[i][1]。 |
| OH\_NN\_OPS\_POW = 25 | 求input的y次幂，输入必须是两个张量或一个张量和一个标量。当输入是两个张量时，它们的数据类型不能同时为OH\_NN\_BOOL，且要求两个张量的shape相同。当输入是一个张量和一个标量时，标量只能是一个常数。  输入：  input，实数、bool值或张量，张量的数据类型为实数/OH\_NN\_BOOL。  y，实数、bool值或张量，张量的数据类型为实数/OH\_NN\_BOOL。  参数：  scale，一个OH\_NN\_FLOAT32标量，表示缩放融合的因子。  shift，一个OH\_NN\_FLOAT32标量，表示缩放融合的偏置。  输出：  output，形状由input和y broadcast后的形状决定。 |
| OH\_NN\_OPS\_SCALE = 26 | 给定一个张量，计算其缩放后的值。  输入：  input，一个n维张量。  scale，缩放张量。  bias，偏置张量。  参数：  axis，指定缩放的维度。  activationType，是一个整型常量，且必须是OH\_NN\_FuseType中含有的值。在输出之前调用指定的激活。  输出：  output，scale的计算结果，一个n维张量，类型和input一致，shape由axis决定。 |
| OH\_NN\_OPS\_SHAPE = 27 | 输入一个张量，计算其shape。  输入：  input，一个n维张量。  输出：  output，输出张量的维度，一个整型数组。 |
| OH\_NN\_OPS\_SIGMOID = 28 | 给定一个张量，计算其sigmoid结果。  输入：  input，一个n维张量。  输出：  output，sigmoid的计算结果，一个n维张量，类型和shape和input一致。 |
| OH\_NN\_OPS\_SLICE = 29 | 在input 张量各维度，以begin为起点，截取size长度的切片。  输入：  input，n维输入张量。  begin，一组不小于0的整数，指定每个维度上的起始切分点。  size，一组不小于1的整数，指定每个维度上切片的长度。假设某一维度i，1<=size[i]<=input.shape[i]-begin[i]。  参数：  axes，指定切片的轴。  输出：  output，切片得到的n维张量，其TensorType和input一致，shape和size相同。 |
| OH\_NN\_OPS\_SOFTMAX = 30 | 给定一个张量，计算其softmax结果。  输入：  input，n维输入张量。  参数：  axis，int64类型，指定计算softmax的维度。整数取值范围为[-n，n)。  输出：  output，softmax的计算结果，一个n维张量，类型和shape和input一致。 |
| OH\_NN\_OPS\_SPACE\_TO\_BATCH\_ND = 31 | 将4维张量在空间维度上进行切分成blockShape[0] \* blockShape[1]个小块，然后在batch维度上拼接这些小块。  输入：  input，一个四维张量。  参数：  blockShape，一对整数，每个整数不小于1。  paddings，一对数组，每个数组由两个整数组成。组成paddings的4个整数都不小于0。paddings[0][0]和paddings[0][1]指定了第三个维度上padding的数量，paddings[1][0]和paddings[1][1]指定了第四个维度上padding的数量。  输出：  output，一个4维张量，数据类型和input一致。shape由input，blockShape和paddings共同决定，假设input shape为[n,c,h,w]，则有  output.shape[0] = n \* blockShape[0] \* blockShape[1]  output.shape[1] = c  output.shape[2] = (h + paddings[0][0] + paddings[0][1]) / blockShape[0]  output.shape[3] = (w + paddings[1][0] + paddings[1][1]) / blockShape[1]  要求(h + paddings[0][0] + paddings[0][1])和(w + paddings[1][0] + paddings[1][1])能被blockShape[0]和blockShape[1]整除。 |
| OH\_NN\_OPS\_SPLIT = 32 | Split 算子沿axis维度将input拆分成多个张量，张量数量由outputNum指定。  输入：  input，n维张量。参数：  outputNum，输出张量的数量，outputNum类型为int。  sizeSplits，一维张量，指定 张量 沿 axis 轴拆分后，每个 张量 的大小，sizeSplits 类型为 int。如果 sizeSplits 的数据为空，则 张量 被拆分成大小均等的 张量，此时要求 input.shape[axis] 可以被 outputNum 整除；如果 sizeSplits 不为空，则要求 sizeSplits 所有元素之和等于 input.shape[axis]。  axis，指定拆分的维度，axis类型为int。  输出：  outputs，一组n维张量，每一个张量类型和shape相同，每个张量的类型和input一致。 |
| OH\_NN\_OPS\_SQRT = 33 | 给定一个张量，计算其平方根。  输入：  input，一个n维张量。  输出：  output，输入的平方根，一个n维张量，类型和shape和input一致。 |
| OH\_NN\_OPS\_SQUARED\_DIFFERENCE = 34 | 计算两个输入的差值并返回差值的平方。SquaredDifference算子支持张量和张量相减。  如果两个张量的TensorType不相同，算子会将低精度的张量转成更高精度的类型。  如果两个张量的shape不同，要求两个张量可以通过broadcast拓展成相同shape的张量。  输入：  input1，被减数，input1是一个张量，张量的类型可以是OH\_NN\_FLOAT16、OH\_NN\_FLOAT32、OH\_NN\_INT32或OH\_NN\_BOOL。  input2，减数，input2是一个张量，张量的类型可以是OH\_NN\_FLOAT16、OH\_NN\_FLOAT32、OH\_NN\_INT32或OH\_NN\_BOOL。  输出：  output，两个输入差值的平方。output的shape由input1和input2共同决定，input1和input2的shape相同时，output的shape和input1、input2相同；shape不同时，需要将input1或input2做broadcast操作后，相减得到output。output的TensorType由两个输入中更高精度的TensorType决定。 |
| OH\_NN\_OPS\_SQUEEZE = 35 | 去除axis中，长度为1的维度。支持int8量化输入假设input的shape为[2，1，1，2，2]，axis为[0,1]，则output的shape为[2，1，2，2]。第0维到第一维之间，长度为0的维度被去除。  输入：  input，n维张量。  参数：  axis，指定删除的维度。axis可以是一个int64\_t的整数或数组，整数的取值范围为[-n，n)。  输出：  output，输出张量。 |
| OH\_NN\_OPS\_STACK = 36 | 将一组张量沿axis维度进行堆叠，堆叠前每个张量的维数为n，则堆叠后output维数为n+1。  输入：  input，Stack支持传入多个输入n维张量，每个张量要求shape相同且类型相同。  参数：  axis，一个整数，指定张量堆叠的维度。axis可以是负数，axis取值范围为[-(n+1)，(n+1))。  输出：  output，将input沿axis维度堆叠的输出，n+1维张量，TensorType和input相同。 |
| OH\_NN\_OPS\_STRIDED\_SLICE = 37 | 跨步截取张量。  输入：  input，n维输入张量。  begin，一维张量，begin的长度等于n，begin[i]指定第i维上截取的起点。  end，一维张量，end的长度等于n，end[i]指定第i维上截取的终点。  strides，一维张量，strides的长度等于n，strides[i]指定第i维上截取的步长。  参数：  beginMask，一个整数，用于解除begin的限制。将beginMask转成二进制表示，如果binary(beginMask)[i]==1，则对于第i维，从第一个元素开始，以strides[i]为步长截取元素直到第end[i]-1个元素。  endMask，一个整数，用于解除end的限制。将endMask转成二进制表示，如果binary(endMask)[i]==1，则对于第i维，从第begin[i]个元素起，以strides[i]为步长截取元素直到张量边界。  ellipsisMask，一个整数，用于解除begin和end的限制。将ellipsisMask转成二进制表示，如果binary(ellipsisMask)[i]==1，则对于第i维，从第一个元素开始，以strides[i]为补偿，截取元素直到张量边界。binary(ellipsisMask)仅允许有一位不为0。  newAxisMask，一个整数，用于新增维度。将newAxisMask转成二进制表示，如果binary(newAxisMask)[i]==1，则在第i维插入长度为1的新维度。  shrinkAxisMask，一个整数，用于压缩指定维度。将shrinkAxisMask转成二进制表示，如果binary(shrinkAxisMask)[i]==1，则舍去第i维所有元素，第i维长度压缩至1。  输出：  堆叠运算后的张量，数据类型与input相同。输出维度rank(input[0])+1 维。 |
| OH\_NN\_OPS\_SUB = 38 | 计算两个输入的差值。  输入：  input1，被减数，input1是一个张量。  input2，减数，input2是一个张量。  参数：  activationType，是一个整型常量，且必须是OH\_NN\_FuseType中含有的值。在输出之前调用指定的激活。输出：  output，两个输入相减的差。output的shape由input1和input2共同决定，当input1和input2的shape相同时，output的shape和input1、input2相同；shape不同时，需要将input1或input2做broadcast操作后，相减得到output。output的TensorType由两个输入中更高精度的TensorType决定。 |
| OH\_NN\_OPS\_TANH = 39 | 计算输入张量的双曲正切值。  输入：  input，n维张量。  输出：  output，input的双曲正切，TensorType和张量 shape和input相同。 |
| OH\_NN\_OPS\_TILE = 40 | 以multiples指定的次数拷贝input。  输入：  input，n维张量。  multiples，一维张量，指定各个维度拷贝的次数。其长度m不小于input的维数n。  参数：  dims，1维张量，指定需要复制的维度的索引。  输出：  output，m维张量，TensorType与input相同。如果input和multiples长度相同，则output和input维数一致，都是n维张量；如果multiples长度大于n，则用1填充input的维度，再在各个维度上拷贝相应的次数，得到m维张量。 |
| OH\_NN\_OPS\_TRANSPOSE = 41 | 根据permutation对input进行数据重排。  输入：  input，n维张量，待重排的张量。  perm，一维张量，其长度和input的维数一致。  输出：  output，n维张量，output的TensorType与input相同，shape由input的shape和permutation共同决定。 |
| OH\_NN\_OPS\_REDUCE\_MEAN = 42 | keepDims为false时，计算指定维度上的平均值，减少input的维数；当keepDims为true时，计算指定维度上的平均值，保留相应的维度。  输入：  input，n维输入张量，n<8。  axis，一维张量，指定计算均值的维度，axis中每个元素的取值范围为[-n，n)。  参数：  keepDims，布尔值，是否保留维度的标志位。  reduceToEnd，bool值，是否需要执行reduce操作直到最后一轴。  coeff，一个OH\_NN\_FLOAT32标量，表示输出的缩放因子。输出：  output，m维输出张量，数据类型和input相同。当keepDims为false时，m<n；当keepDims为true时，m==n。 |
| OH\_NN\_OPS\_RESIZE\_BILINEAR = 43 | 采用Bilinear方法，按给定的参数对input进行变形。  输入：  input，四维输入张量，input中的每个元素不能小于0。input排布必须是[batchSize，height，width，channels]。  参数：  newHeight，resize之后4维张量的height值。  newWidth，resize之后4维张量的width值。  preserveAspectRatio，一个布尔值，指示resize操作是否保持input 张量的height/width比例。  coordinateTransformMode，一个int32整数，指示Resize操作所使用的坐标变换方法，目前支持以下方法：0表示“ASYMMETRIC”，1表示“ALIGN\_CORNERS”，2表示“HALF\_PIXEL”。  excludeOutside，一个int64浮点数。当excludeOutside=1时，超出input边界的采样权重被置为0，其余权重重新归一化处理。  输出：  output，n维输出张量，output的shape和数据类型和input相同。 |
| OH\_NN\_OPS\_RSQRT = 44 | 求input平方根的倒数。  输入：  input，n维输入张量，input中的每个元素不能小于0，n<8。  输出：  output，n维输出张量，output的shape和数据类型和input相同。 |
| OH\_NN\_OPS\_RESHAPE = 45 | 根据inputShape调整input的形状。  输入：  input，一个n维输入张量。  inputShape，一个一维张量，表示输出张量的shape，需要是一个常量张量。  输出：  output，输出张量，数据类型和input一致，shape由inputShape决定。 |
| OH\_NN\_OPS\_PRELU = 46 | 计算input和weight的PReLU激活值。  输入：  input，一个n维张量，如果n>=2，则要求inputX的排布为[BatchSize，…，Channels]，第二个维度为通道数。  weight，一个一维张量。weight的长度只能是1或者等于通道数。当weight长度为1，则input所有通道共享一个权重值。若weight长度等于通道数，每个通道独享一个权重，若input维数n<2，weight长度只能为1。  输出：  output，input的PReLU激活值。形状和数据类型和input保持一致。 |
| OH\_NN\_OPS\_RELU = 47 | 计算input的Relu激活值。  输入：  input，一个n维输入张量。  输出：  output，n维Relu输出张量，数据类型和shape和input一致。 |
| OH\_NN\_OPS\_RELU6 = 48 | 计算input的Relu6激活值，即对input中每个元素x，计算min(max(x，0)，6)。  输入：  input，一个n维输入张量。  输出：  output，n维Relu6输出张量，数据类型和shape和input一致。 |
| OH\_NN\_OPS\_LAYER\_NORM = 49 | 对一个张量从某一axis开始做层归一化。  输入：  input，一个n维输入张量。  gamma，一个m维张量，gamma维度应该与input做归一化部分的shape一致。  beta，一个m维张量，shape与gamma一样。参数：  beginAxis，是一个OH\_NN\_INT32的标量，指定开始做归一化的轴，取值范围是[1，rank(input))。  epsilon，是一个OH\_NN\_FLOAT32的标量，是归一化公式中的微小量，常用值是1e-5。  beginParamsAxis，指定输入(gamma, beta)需要进行层归一化的开始轴。  输出：  output，n维输出张量，数据类型和shape和input一致。 |
| OH\_NN\_OPS\_REDUCE\_PROD = 50 | 沿着axis指定的维度，计算input的累积值。  输入：  input，n维输入张量，n<8。  axis，一维张量，指定计算乘的维度，axis中每个元素的取值范围为[-n，n)。  参数：  keepDims，布尔值，是否保留维度的标志位。当keepDims为true时，output的维数和input保持一致；当keepDims为false时，output的维数缩减。  reduceToEnd，bool值，是否需要执行reduce操作直到最后一轴。  coeff，一个OH\_NN\_FLOAT32标量，表示输出的缩放因子。输出：  output，m维输出张量，数据类型和input相同。当keepDims为false时，m<n；当keepDims为true时，m==n。 |
| OH\_NN\_OPS\_REDUCE\_ALL = 51 | 计算指定维度上的逻辑与。当keepDims为false时，减少input的维数；当keepDims为true时，保留相应的维度。  输入：  input，n维输入张量，n<8。  axis，一维张量，指定计算逻辑与的维度，axis中每个元素的取值范围为[-n，n)。  参数：  keepDims，布尔值，是否保留维度的标志位。  reduceToEnd，bool值，是否需要执行reduce操作直到最后一轴。  coeff，一个OH\_NN\_FLOAT32标量，表示输出的缩放因子。  输出：  output，m维输出张量，数据类型和input相同。当keepDims为false时，m<n；当keepDims为true时，m==n。 |
| OH\_NN\_OPS\_QUANT\_DTYPE\_CAST = 52 | 数据类型转换。  输入：  input，n维张量，如果是量化类型和浮点类型之间的转换，输入张量应包含量化参数。  参数：  srcT，定义输入的数据类型。  dstT，定义输出的数据类型。  axis，指定提取量化参数的维度，如果输入张量量化参数的size为1，算子功能是层量化转换，该参数不生效；如果输入张量量化参数的size大于1，算子功能是通道量化转换，该参数生效。  输出：  output，n维张量，数据类型由dstT决定 输出shape和输入相同。 |
| OH\_NN\_OPS\_TOP\_K = 53 | 查找沿最后一个维度的k个最大条目的值和索引。  输入：  input，n维张量。  k，指明是得到前k个数据以及其index。  参数：  sorted，如果为true，按照大到小排序，如果为false，按照小到大排序。  axis，一个OH\_NN\_INT32标量，指定需要排序的维度，默认-1，指向最后一个维度。  输出：  output0，最后一维的每个切片中的k个最大元素。  output1，输入的最后一个维度内的值的索引。 |
| OH\_NN\_OPS\_ARG\_MAX = 54 | 返回跨轴的张量最大值的索引。  输入：  input，n维张量，输入张量(N，∗)，其中∗意味着任意数量的附加维度。  参数：  axis，指定求最大值索引的维度。  keepDims，bool值，是否维持输入张量维度。  topK，要返回最大值的数量，默认为1，当topK等于1时，将返回输入张量中最大值的索引；当topK大于1时，返回输入张量中前topK个最大值的索引。如果输入张量中有多个值相同且都是最大值，则返回其中任意一个。  outMaxValue，是否输出最大值，默认为false。  输出：  output，张量，轴上输入张量最大值的索引。 |
| OH\_NN\_OPS\_UNSQUEEZE = 55 | 根据输入axis的值。增加一个维度。  输入：  input，n维张量。  参数：  axis，指定增加的维度。axis可以是一个整数或一组整数，整数的取值范围为[-n，n)。  输出：  output，输出张量。 |
| OH\_NN\_OPS\_GELU = 56 | 高斯误差线性单元激活函数。output=0.5∗input∗(1+tanh(input/2))，不支持int量化输入。  输入：  input，一个n维输入张量。  参数：  approximate，bool值，近似函数的选项，值为true时，近似函数为Tanh函数，值为false时，近似函数为Erf函数。  输出：  output，n维Relu输出张量，数据类型和shape和input一致。 |
| OH\_NN\_OPS\_UNSTACK = 57 | 把输入张量按照axis轴分解。  输入：  input，n维张量。  参数：  axis，一个OH\_NN\_INT32标量，指定矩阵分解的轴，取值范围是[-n，n)。  输出：  output，从输入分解出来的多个张量，每个张量的形状相同。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_ABS = 58 | 计算输入数据的绝对值。  输入：  input，n维张量。  输出：  output，n维张量，形状、数据类型与输入保持一致。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_ERF = 59 | 高斯误差函数，对输入数据逐元素做误差计算。  输入：  input，n维张量，维度必须小于8，数据类型仅支持OH\_NN\_FLOAT32和OH\_NN\_FLOAT16。  输出：  output，n维张量，数据类型和形状与输入相同。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_EXP = 60 | 逐元素计算输入的指数。计算公式为 output = base ^ (shift + scale \* input)，其中要求底数base>0，默认为-1，表示底数为自然常数e。  输入：  input，n维张量。  参数：  base，指数函数的底数，默认-1，表示底数为自然常数e。  scale，指数的缩放因子，默认1。  shift，指数的偏置，默认0。  输出：  output，n维张量，指数函数的输出结果。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_LESS = 61 | 对input1和input2逐元素计算input1[i]<input2[i]的结果，i是输入张量中每个元素的索引。  输入：  input1，可以是实数、布尔值或数据类型是实数/OH\_NN\_BOOL的张量。input2，如果input1是张量，input2可以是实数、布尔值，否则只能是张量，其数据类型是实数或OH\_NN\_BOOL。  输出：  output，数据类型为OH\_NN\_BOOL的张量，使用量化模型时，output的量化参数不可省略，但量化参数的数值不会对输入结果产生影响。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_SELECT = 62 | 根据输入条件逐元素判定输出是从输入1还是输入2中选取值；当条件为true时，从输入1中取元素；当条件为false时，从输入2中取元素。当条件为张量时，三个输入的形状需要保持一致。  输入：  condition，判定条件，实数或n维张量。input1，待挑选的输入1。input2，待挑选的输入2。  输出：  output，n维张量，形状和数据类型和输入保持一致。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_SQUARE = 63 | 逐元素计算输入的平方。  输入：  input，n维张量。  输出：  output，n维张量，数据类型和形状和输入一致。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_FLATTEN = 64 | 指定axis轴将输入Tensor扁平化。  输入：  input，n维张量。  参数：  axis, 扁平化轴，将输入沿着axis维展平，对于输入维度为(d\_0, d\_1, ..., d\_n)的张量，输出的维度应为(d\_0\*\d\_1\*...\*d\_(axis-1)， d\_axis\*d\_(axis+1)\*...\*d\_n)。  输出：  output，展平后的2维张量。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_DEPTH\_TO\_SPACE = 65 | 将输入张量的深度数据块重新排列为空间维度。  输入：  input，4维张量，NHWC或NCHW格式，目前仅支持NHWC，形状为[batchSize, height, width, channels]。参数：  blockSize，指定转换的块大小，必须是整数。  mode，指定转换的方式，0表示"DCR"，1表示"CRD"，"DCR"是深度-列-行顺序重排，"CRD"是列-行-深度顺序重排。  输出：  output，4维张量，format格式和输入一致，形状为[batchSize, height \* blockSize, weight \* blockSize, channel / blockSize^2]。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_RANGE = 66 | 生成一个序列张量，其生成范围为[start, limit)，步长为delta。  输入：  input，n维张量，输出的数据类型和输入保持一致。参数：  start，生成序列的起始数。  limit，生成序列的截止数，不包括该数值。delta，步长，从生成序列范围中按步长跳过部分数据。  输出：  output，生成的1维序列张量。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_INSTANCE\_NORM = 67 | 对输入的每个通道进行标准化处理，使得输入的每个通道的均值为0，方差为1。  输入：  input，4维张量。  scale，1维张量，缩放系数，尺寸和输入的通道数一致。  bias，1维张量，偏置常量，尺寸和输入的通道数一致。  参数：  epsilon，加在分母上一个很小的数值，保证计算稳定性。  输出：  output，4维张量，形状与输入相同。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_CONSTANT\_OF\_SHAPE = 68 | 生成一个指定shape的张量。  输入：  input，1维张量，表示目标张量的shape。  参数：  dataType，目标张量的数据类型。  value，目标张量的数值，数据类型为OH\_NN\_FLOAT32的单元素数组。  输出：  output，生成的目标张量。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_BROADCAST\_TO = 69 | 把一个张量广播到适配的形状。输入：  input，n维张量。参数：  shape，1维张量。输出期望的形状。输出：  output，广播后的张量。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_EQUAL = 70 | 对input1和input2逐元素计算input1[i] = input2[i]的结果，i是输入张量中每个元素的索引。  输入：  input1，可以是实数、布尔值或数据类型是实数/OH\_NN\_BOOL的张量。  input2，如果input1是张量，input2可以是实数、布尔值，否则只能是张量，其数据类型是实数或OH\_NN\_BOOL。  输出：  output，数据类型为OH\_NN\_BOOL的张量，使用量化模型时，output的量化参数不可省略，但量化参数的数值不会对输入结果产生影响。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_GREATER = 71 | 对input1和input2逐元素计算input1[i]>input2[i]的结果，i是输入张量中每个元素的索引。  输入：  input1，可以是实数、布尔值或数据类型是实数/OH\_NN\_BOOL的张量。  input2，如果input1是张量，input2可以是实数、布尔值，否则只能是张量，其数据类型是实数或OH\_NN\_BOOL。  输出：  output，数据类型为OH\_NN\_BOOL的张量，使用量化模型时，output的量化参数不可省略，但量化参数的数值不会对输入结果产生影响。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_NOT\_EQUAL = 72 | 对input1和input2逐元素计算input1[i] != input2[i]的结果，i是输入张量中每个元素的索引。  输入：  input1，可以是实数、布尔值或数据类型是实数/OH\_NN\_BOOL的张量。  input2，如果input1是张量，input2可以是实数、布尔值，否则只能是张量，其数据类型是实数或OH\_NN\_BOOL。  输出：  output，数据类型为OH\_NN\_BOOL的张量，使用量化模型时，output的量化参数不可省略，但量化参数的数值不会对输入结果产生影响。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_GREATER\_EQUAL = 73 | 对input1和input2逐元素计算input1[i]>=input2[i]的结果，i是输入张量中每个元素的索引。  输入：  input1，可以是实数、布尔值或数据类型是实数/OH\_NN\_BOOL的张量。  input2，如果input1是张量，input2可以是实数、布尔值，否则只能是张量，其数据类型是实数或OH\_NN\_BOOL。  输出：  output，数据类型为OH\_NN\_BOOL的张量，使用量化模型时，output的量化参数不可省略，但量化参数的数值不会对输入结果产生影响。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_LEAKY\_RELU = 74 | 计算输入的leakyRelu激活值。  输入：  input，n维张量。  参数：  negativeSlope，当输入小于0时的斜率，控制输出的大小，数据类型为OH\_NN\_FLOAT32。  输出：  output，n维张量，数据类型和形状和输入一致。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_LSTM = 75 | 对输入执行长短期记忆(LSTM)网络计算。  输入：  input，3维张量，形状为[seqLen, batchSize, inputSize]。  wIh，输入到隐藏层的权重参数，形状为[numDirections\*numLayers, 4\*hiddenSize, inputSize]。  wHh，隐藏层到隐藏层的权重参数，形状为[numDirections\*numLayers, 4\*hiddenSize, inputSize]。  bias，输入和隐藏层到隐藏层的偏置，形状为[numDirections\*numLayers, 8\*hiddenSize]。  hx，单元门的初始隐藏状态，形状为[numDirections\*numLayers, batchSize, hiddenSize]。  cx，单元门的初始细胞状态，形状为[numDirections\*numLayers, batchSize, hiddenSize]。  参数：  bidirectional，bool值，是否为双向LSTM。  hasBias，bool值，单元门是否有偏置。  inputSize，输入的大小。  hiddenSize，隐藏层的状态大小。  numLayers，LSTM的网络层数。  numDirections，LSTM网络的方向数。  dropout，除第一层外每层输入被丢弃的概率[0.0, 1.0]。  zoneoutCell，控制单元保持上次状态的概率，默认为0。  zoneoutHidden，控制隐藏层状态保持上次的概率，默认为0。  projSize，如果该值>0，使用LSTM的投影，默认0。  输出：  output，3维张量，所有输出张量的通道拼接输出，形状为[seqLen, batchSize, numDirections\*realHiddenSize]。  hy，最后一层隐层的输出张量，形状是[numDirections\*numLayers, batchSize, realHiddenSize]。  cy，最后一层单元门的输出张量，形状是[numDirections\*numLayers, batchSize, HiddenSize]。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_CLIP = 76 | 将输入张量的值裁剪到指定的最小值和最大值之间。  输入：  input，n维张量或者张量的列表或元组，支持任意维度的张量。  参数：  min，裁剪的最小值限制。  max，裁剪的最大值限制。  输出：  output，数值裁剪后的张量，形状和数据类型和输入相同。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_ALL = 77 | 判断输入中指定维度的所有元素是否都为非0值，如果都为非0值，则对应维度返回true，否则对应维度返回false。  输入：  input，n维张量，形状为(N, )，其中表示任意数量的附加维度。  axis，1维张量，要计算的维度。  参数：  keepDims，输出张量的维度是否保持。  输出：  output，1维张量或n维张量，数值类型为OH\_NN\_BOOL，完成非0判断后的输出张量。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_ASSERT = 78 | 断言给定条件是否为真，如果给定条件的结果为假，打印data中的张量列表，summarize用来确定要打印的张量的条目数量。  输入：  condition，评估条件。  data，当条件为假时需要打印的张量。  参数：  summarize，打印每个张量的条目数。  输出：  output，如果条件不为真，返回Error。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_COS = 79 | 逐元素计算输入数据的余弦值。  输入：  input，n维张量，数值类型为OH\_NN\_FLOAT64、OH\_NN\_FLOAT32或OH\_NN\_FLOAT16。  输出：  output，n维张量，形状和数据类型和输入相同。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_LOG = 80 | 逐元素计算输入的自然对数。  输入：  input，n维张量，数值必须大于0，数值类型为OH\_NN\_FLOAT64、OH\_NN\_FLOAT32或OH\_NN\_FLOAT16。  输出：  output，n维张量，形状和数据类型和输入相同。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_LOGICAL\_AND = 81 | 逐元素计算两个输入张量的逻辑与运算。  输入：  input1，n维张量，数值类型是OH\_NN\_BOOL。input2，n维张量，数值类型是OH\_NN\_BOOL，形状与input1相同。  输出：  output，n维张量，逻辑与的计算结果，数值类型是OH\_NN\_BOOL。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_LOGICAL\_NOT = 82 | 逐元素计算两个输入张量的逻辑非运算。  输入：  input，n维张量，数值类型是OH\_NN\_BOOL。  输出：  output，n维张量，逻辑非的计算结果，数值类型是OH\_NN\_BOOL。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_MOD = 83 | 对输入张量做求余运算，input1和input2需要遵循数据类型转换的规则转成一致的数据类型；输入必须是两个张量或一个张量和一个标量。当输入是两个张量时，数据类型都不能是OH\_NN\_BOOL，可以广播为相同的形状；当输入是一个张量和一个标量时，标量输入只能是一个常量数值。  输入：  input1，被求余的标量或张量，数值型或OH\_NN\_BOOL类型，或数值类型维数值型的n维张量。  input2，求余因子；当第一个输入是n维张量时，第二个输入可以是数值型、OH\_NN\_BOOL类型，或数值类型维数值型的n维张量；当第一个输入是数值型、OH\_NN\_BOOL类型时，第二个输入必须是数据类型维数值型的张量。  输出：  output，n维张量，形状与广播后的输入相同，数据类型为两个输入中精度较高的数据类型。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_NEG = 84 | 逐元素计算输入的相反数。  输入：  input，n维张量，数据类型为数值型。  输出：  output，n维张量，形状和数据类型和输入一致。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_RECIPROCAL = 85 | 逐元素计算输入的倒数。  输入：  input，n维张量，数据类型为数值类型为OH\_NN\_FLOAT64、OH\_NN\_FLOAT32或OH\_NN\_FLOAT16。  输出：  output，n维张量，形状和数据类型和输入一致。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_SIN = 86 | 逐元素计算输入的正弦值。  输入：  input，n维张量，数值类型为OH\_NN\_FLOAT64、OH\_NN\_FLOAT32或OH\_NN\_FLOAT16。  输出：  output，n维张量，形状和数据类型和输入相同。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_WHERE = 87 | 根据condition从input1和input2中选取合适的元素。  输入：  condition，判定条件，数值类型为OH\_NN\_BOOL的n维张量；如果元素是true，则选取input1对应位置的元素，如果为false，则选取input2对应位置的元素。  input1，待选择的n维张量。  input2，待选择的n维张量。  输出：  output。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_SPARSE\_TO\_DENSE = 88 | 将稀疏张量转换为密集张量。  输入：  indices，2维张量，表示元素在稀疏张量中的位置。  values，1维张量，表示indices位置上对应的值。sparseShape，稀疏张量的形状，由两个正整数组成，形状为(N, C)。  输出：  output，转换后的张量，数据类型和value相同，形状由参数sparseShape指定。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_LOGICAL\_OR = 89 | 逐元素计算两个输入张量的逻辑或运算。  输入：  input1，n维张量，数值类型是OH\_NN\_BOOL。  input2，n维张量，数值类型是OH\_NN\_BOOL，形状与输入1相同。  输出：  output，n维张量，逻辑或的计算结果，数值类型是OH\_NN\_BOOL。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_CEIL = 90 | 对输入的每个元素做向上取整。  输入：  input，n维张量，数据类型为OH\_NN\_FLOAT64、OH\_NN\_FLOAT32或OH\_NN\_FLOAT16。  输出：  n维张量，形状和数据类型与输入相同。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_CROP = 91 | 对输入张量根据axis和offset参数裁剪指定shape大小的张量。  输入：  input，n维待裁剪的张量。shape，1维张量，表示要裁剪的张量大小。  参数：  axis，裁剪区域开始的轴。取值范围为[0,1,...,r-1]，其中r是输入张量的秩，负数表示反向取值。  offset，裁剪区域的起始偏移量。  输出：  output，裁剪后的张量。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_DETECTION\_POST\_PROCESS = 92 | 对目标检测模型的输出进行后处理。包括对模型输出的边界框、类别概率和分数进行解码，然后执行非极大值抑制（NMS）以去除重叠的边界框，最终输出检测结果。  输入：  bbox，模型输出的边界框。  scores，模型输出的类别得分概率。  anchors，用于生成检测框的候选框的坐标和大小信息。在目标检测任务中，候选框指在图像中按照一定的规则预设的一系列矩形框，这些矩形框通常具有不同的大小和长宽比，用于对图像中的目标进行初步的预测和筛选。  参数：  inputSize，输入张量的尺寸。  scale，用于将输出图片从归一化的形式转换到原始图像坐标的缩放因子。  nmsIoUThreshold，非极大值抑制的阈值，用于去除重复的检测框。  nmsScoreThreshold，置信度阈值，用于过滤低置信度的检测框。  maxDetections，每张图片最多输出的检测框数量。  detectionsPerClass，每个类别的最大检测数量。  maxClassesPerDetection，每个检测框中的最大检测类别数。  numClasses，检测总类别数量。  useRegularNms，bool值，是否使用基于IoU阈值的非极大值抑制算法，当为true时，使用基于IoU阈值的NMS算法来过滤重叠的目标框，保留得分最高的目标框；当为false时，不适用基于IoU阈值的NMS算法，进根据得分对目标框进行排序，保留最高得分的目标框。  outQuantized，bool值，表示输出是否需要做量化。  输出：  bboxes，3维张量，内部数组表示目标检测框的坐标值。  classes，2维张量，内部数值表示每个检测框对应的分类索引。  confidences，2维张量，内部数值表示检测到的物体的置信度。  numDetections，检测结果的数量。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_FLOOR = 93 | 对输入的每个元素做向下取整。  输入：  input，n维张量，数据类型为OH\_NN\_FLOAT64、OH\_NN\_FLOAT32或OH\_NN\_FLOAT16。  输出：  n维张量，形状和数据类型与输入相同。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_L2\_NORMALIZE = 94 | 根据指定的axis轴对输入张量做L2-正则化。  输入：  input，需要做L2正则化的n维张量。  参数：  axis，做正则化的指定维度，-1表示最后一个维度。  epsilon，保持计算稳定性，在分母上加上一个很小的数值，默认为1e-6。activationType，激活函数类型。  输出：  output，输出张量，和输入相同的数据类型和形状。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_LOG\_SOFTMAX = 95 | 对输入张量的每个元素做指数运算，然后将运算结果进行归一化处理，最终得到一个概率分布向量。  输入：  2维张量，形状为[batchSize，numClasses]，数据类型为OH\_NN\_FLOAT64、OH\_NN\_FLOAT32、OH\_NN\_FLOAT16。  参数：  axis，指定进行计算的维度。  输出：  output，2维张量，完成计算后的概率向量。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_LRN = 96 | 对输入做局部响应归一化操作。  输入：  input，4维张量，待归一化的输入张量。  参数：  depthRadius，标量，归一化窗口的半宽。  bias，偏移量，通常为正避免除零问题，默认为1。  alpha，比例系数，默认为1。  beta，指数变量，默认为0.5。  normRegion，指定归一化的区域，默认0，代表归一化区域为"ACROSS\_CHANNELS"，目前仅支持该模式。  输出：  output，归一化的输出张量，形状和数据类型和输入相同。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_MINIMUM = 97 | 逐元素计算两个张量的最小值，输入必须是两个张量，或一个张量和一个标量。当输入是两个张量是，数据类型不能同时是bool值，并且两个要能广播到相同的形状。当输入是一个张量和一个常量时，标量必须是常量。  输入：  input1，n维张量，数据类型可以是数值类型或bool值。  input2，n维张量，数据类型可以是数值类型或bool值。  输出：  output，比较结果张量，形状和数据类型和输入相同。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_RANK = 98 | 计算张量的秩。  输入：  input，n维张量。  输出：  output，0维的int32结果张量，表示输入的秩。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_REDUCE\_MAX = 99 | 计算输入张量在指定维度上的最大值，如果keepDims是false，输出张量的维度将会缩减；如果keepDims为true，输出张量的维度和输入张量保持不变。  输入：  input，n维张量，其中n<8。  axis，用于计算最大值的维度。  参数：  keepDims，布尔值，是否保留维度的标志位。  reduceToEnd，bool值，是否需要执行reduce操作直到最后一轴。  coeff，一个OH\_NN\_FLOAT32标量，表示输出的缩放因子。  输出：  output，m维输出张量，数据类型和input相同。当keepDims为false时，m<n；当keepDims为true时，m==n。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_REDUCE\_MIN = 100 | 计算输入张量在指定维度上的最小值，如果keepDims是false，输出张量的维度将会缩减；如果keepDims为true，输出张量的维度和输入张量保持不变。  输入：  input，n维张量，其中n<8。  axis，用于计算最小值的维度。  参数：  keepDims，布尔值，是否保留维度的标志位。  reduceToEnd，bool值，是否需要执行reduce操作直到最后一轴。  coeff，一个OH\_NN\_FLOAT32标量，表示输出的缩放因子。  输出：  output，m维输出张量，数据类型和input相同。当keepDims为false时，m<n；当keepDims为true时，m==n。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_REDUCE\_SUM = 101 | 计算输入张量在指定维度上的求和，如果keepDims是false，输出张量的维度将会缩减；如果keepDims为true，输出张量的维度和输入张量保持不变。  输入：  input，n维张量，其中n<8。  axis，用于计算求和的维度。  参数：  keepDims，布尔值，是否保留维度的标志位。  reduceToEnd，bool值，是否需要执行reduce操作直到最后一轴。  coeff，一个OH\_NN\_FLOAT32标量，表示输出的缩放因子。  输出：  output，m维输出张量，数据类型和input相同。当keepDims为false时，m<n；当keepDims为true时，m==n。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_ROUND = 102 | 对输入张量进行四舍五入近似计算数值。  输入：  input，n维张量。  输出：  output，结果张量，数据类型和形状和输入一致。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_SCATTER\_ND = 103 | 根据指定的索引将更新值散布到新的Tensor上。  输入：  indices，指定新张量中散布的索引值，数值类型为OH\_NN\_INT64或OH\_NN\_INT32，索引的秩至少为2，并且indices最后一维的数值小于输入shape的尺寸。  updates，指定更新的Tensor。  shape，指定输出张量的形状，数据类型和输入indices相同。  输出：  output，更新后的张量，数据类型和输入update相同，形状和输入shape相同。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_SPACE\_TO\_DEPTH = 104 | 将输入张量的空间维度数据块重新排列为深度维度。  输入：  input，4维张量，NHWC或NCHW格式，目前仅支持NHWC，形状为[batchSize, height, width, channels]。参数：  blockSize，指定转换的块大小，必须是整数。  输出：  output，4维张量，format格式和输入一致，形状为[batchSize, height / blockSize, weight / blockSize, channel \* blockSize^2]。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_SWISH = 105 | 逐元素对输入张量计算Swish激活。输入：  input，n维张量。输出：  n维张量，数据类型和形状与输入相同。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_REDUCE\_L2 = 106 | 计算输入张量在指定维度上的L2范数，如果keepDims是false，输出张量的维度将会缩减；如果keepDims为true，输出张量的维度和输入张量保持不变。  输入：  input，n维张量，其中n<8。  axis，用于计算L2范数的维度。  参数：  keepDims，布尔值，是否保留维度的标志位。  reduceToEnd，bool值，是否需要执行reduce操作直到最后一轴。  coeff，一个OH\_NN\_FLOAT32标量，表示输出的缩放因子。  输出：  output，m维输出张量，数据类型和input相同。当keepDims为false时，m<n；当keepDims为true时，m==n。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_HARD\_SIGMOID = 107 | 逐元素对输入张量计算HardSigmoid激活。  输入：  input，n维张量。  输出：  n维张量，数据类型和形状与输入相同。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_OPS\_GATHER\_ND = 108 | 根据索引获取输入张量指定位置上的元素。  输入：  input，n维张量。  indices，m维索引张量，其数据类型为OH\_NN\_INT64或OH\_NN\_INT32。  输出：  n维张量，数据类型与输入相同，形状为indices的前（m-1）维和input的后（n-indices最后一维的尺寸）维的拼接。  **起始版本：** 12 |

### OH\_NN\_TensorType

PhonePC/2in1TabletTV



```
1. enum OH_NN_TensorType
```

**描述**

张量的类型。

张量通常用于设置模型的输入、输出和算子参数。作为模型（或算子）的输入和输出时，需要将张量类型设置为[OH\_NN\_TENSOR](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-runtime-type-h#oh_nn_tensortype)；当张量作为算子参数时，需要选择除[OH\_NN\_TENSOR](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-runtime-type-h#oh_nn_tensortype)以外合适的枚举值，作为张量的类型。

假设正在设置[OH\_NN\_OPS\_CONV2D](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-runtime-type-h#oh_nn_operationtype)算子的pad参数，则需要将[OH\_NN\_Tensor](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neuralnetworkruntime-oh-nn-tensor)实例的type属性设置为[OH\_NN\_CONV2D\_PAD](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-runtime-type-h#oh_nn_tensortype)。其他算子参数的设置以此类推，枚举值的命名遵守 OH\_NN\_{算子名称}\_{属性名} 的格式。

**起始版本：** 9

展开

| 枚举项 | 描述 |
| --- | --- |
| OH\_NN\_TENSOR = 0 | 当张量作为模型（或算子）的输入或输出时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_ADD\_ACTIVATIONTYPE = 1 | 当张量作为Add算子的activationType参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_AVG\_POOL\_KERNEL\_SIZE = 2 | 当张量作为AvgPool算子的kernelSize参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_AVG\_POOL\_STRIDE = 3 | 当张量作为AvgPool算子的stride参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_AVG\_POOL\_PAD\_MODE = 4 | 当张量作为AvgPool算子的padMode参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_AVG\_POOL\_PAD = 5 | 当张量作为AvgPool算子的pad参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_AVG\_POOL\_ACTIVATION\_TYPE = 6 | 当张量作为AvgPool算子的activationType参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_BATCH\_NORM\_EPSILON = 7 | 当张量作为BatchNorm算子的epsilon参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_BATCH\_TO\_SPACE\_ND\_BLOCKSIZE = 8 | 当张量作为BatchToSpaceND算子的blockSize参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_BATCH\_TO\_SPACE\_ND\_CROPS = 9 | 当张量作为BatchToSpaceND算子的crops参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_CONCAT\_AXIS = 10 | 当张量作为Concat算子的axis参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_CONV2D\_STRIDES = 11 | 当张量作为Conv2D算子的strides参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_CONV2D\_PAD = 12 | 当张量作为Conv2D算子的pad参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_CONV2D\_DILATION = 13 | 当张量作为Conv2D算子的dilation参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_CONV2D\_PAD\_MODE = 14 | 当张量作为Conv2D算子的padMode参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_CONV2D\_ACTIVATION\_TYPE = 15 | 当张量作为Conv2D算子的activationType参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_CONV2D\_GROUP = 16 | 当张量作为Conv2D算子的group参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_CONV2D\_TRANSPOSE\_STRIDES = 17 | 当张量作为Conv2DTranspose算子的strides参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_CONV2D\_TRANSPOSE\_PAD = 18 | 当张量作为Conv2DTranspose算子的pad参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_CONV2D\_TRANSPOSE\_DILATION = 19 | 当张量作为Conv2DTranspose算子的dilation参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_CONV2D\_TRANSPOSE\_OUTPUT\_PADDINGS = 20 | 当张量作为Conv2DTranspose算子的outputPaddings参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_CONV2D\_TRANSPOSE\_PAD\_MODE = 21 | 当张量作为Conv2DTranspose算子的padMode参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_CONV2D\_TRANSPOSE\_ACTIVATION\_TYPE = 22 | 当张量作为Conv2DTranspose算子的activationType参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_CONV2D\_TRANSPOSE\_GROUP = 23 | 当张量作为Conv2DTranspose算子的group参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_DEPTHWISE\_CONV2D\_NATIVE\_STRIDES = 24 | 当张量作为DepthwiseConv2dNative算子的strides参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_DEPTHWISE\_CONV2D\_NATIVE\_PAD = 25 | 当张量作为DepthwiseConv2dNative算子的pad参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_DEPTHWISE\_CONV2D\_NATIVE\_DILATION = 26 | 当张量作为DepthwiseConv2dNative算子的dilation参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_DEPTHWISE\_CONV2D\_NATIVE\_PAD\_MODE = 27 | 当张量作为DepthwiseConv2dNative算子的padMode参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_DEPTHWISE\_CONV2D\_NATIVE\_ACTIVATION\_TYPE = 28 | 当张量作为DepthwiseConv2dNative算子的activationType参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_DIV\_ACTIVATIONTYPE = 29 | 当张量作为Div算子的activationType参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_ELTWISE\_MODE = 30 | 当张量作为Eltwise算子的mode参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_FULL\_CONNECTION\_AXIS = 31 | 当张量作为FullConnection算子的axis参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_FULL\_CONNECTION\_ACTIVATIONTYPE = 32 | 当张量作为FullConnection算子的activationType参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_MATMUL\_TRANSPOSE\_A = 33 | 当张量作为Matmul算子的transposeA参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_MATMUL\_TRANSPOSE\_B = 34 | 当张量作为Matmul算子的transposeB参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_MATMUL\_ACTIVATION\_TYPE = 35 | 当张量作为Matmul算子的activationType参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_MAX\_POOL\_KERNEL\_SIZE = 36 | 当张量作为MaxPool算子的kernelSize参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_MAX\_POOL\_STRIDE = 37 | 当张量作为MaxPool算子的stride参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_MAX\_POOL\_PAD\_MODE = 38 | 当张量作为MaxPool算子的padMode参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_MAX\_POOL\_PAD = 39 | 当张量作为MaxPool算子的pad参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_MAX\_POOL\_ACTIVATION\_TYPE = 40 | 当张量作为MaxPool算子的activationType参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_MUL\_ACTIVATION\_TYPE = 41 | 当张量作为Mul算子的activationType参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_ONE\_HOT\_AXIS = 42 | 当张量作为OneHot算子的axis参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_PAD\_CONSTANT\_VALUE = 43 | 当张量作为Pad算子的constantValue参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_SCALE\_ACTIVATIONTYPE = 44 | 当张量作为Scale算子的activationType参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_SCALE\_AXIS = 45 | 当张量作为Scale算子的axis参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_SOFTMAX\_AXIS = 46 | 当张量作为Softmax算子的axis参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_SPACE\_TO\_BATCH\_ND\_BLOCK\_SHAPE = 47 | 当张量作为SpaceToBatchND算子的BlockShape参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_SPACE\_TO\_BATCH\_ND\_PADDINGS = 48 | 当张量作为SpaceToBatchND算子的Paddings参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_SPLIT\_AXIS = 49 | 当张量作为Split算子的Axis参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_SPLIT\_OUTPUT\_NUM = 50 | 当张量作为Split算子的OutputNum参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_SPLIT\_SIZE\_SPLITS = 51 | 当张量作为Split算子的SizeSplits参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_SQUEEZE\_AXIS = 52 | 当张量作为Squeeze算子的Axis参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_STACK\_AXIS = 53 | 当张量作为Stack算子的Axis参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_STRIDED\_SLICE\_BEGIN\_MASK = 54 | 当张量作为StridedSlice算子的BeginMask参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_STRIDED\_SLICE\_END\_MASK = 55 | 当张量作为StridedSlice算子的EndMask参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_STRIDED\_SLICE\_ELLIPSIS\_MASK = 56 | 当张量作为StridedSlice算子的EllipsisMask参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_STRIDED\_SLICE\_NEW\_AXIS\_MASK = 57 | 当张量作为StridedSlice算子的NewAxisMask参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_STRIDED\_SLICE\_SHRINK\_AXIS\_MASK = 58 | 当张量作为StridedSlice算子的ShrinkAxisMask参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_SUB\_ACTIVATIONTYPE = 59 | 当张量作为Sub算子的ActivationType参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_REDUCE\_MEAN\_KEEP\_DIMS = 60 | 当张量作为ReduceMean算子的keepDims参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_RESIZE\_BILINEAR\_NEW\_HEIGHT = 61 | 当张量作为ResizeBilinear算子的newHeight参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_RESIZE\_BILINEAR\_NEW\_WIDTH = 62 | 当张量作为ResizeBilinear算子的newWidth参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_RESIZE\_BILINEAR\_PRESERVE\_ASPECT\_RATIO = 63 | 当张量作为ResizeBilinear算子的preserveAspectRatio参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_RESIZE\_BILINEAR\_COORDINATE\_TRANSFORM\_MODE = 64 | 当张量作为ResizeBilinear算子的coordinateTransformMode参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_RESIZE\_BILINEAR\_EXCLUDE\_OUTSIDE = 65 | 当张量作为ResizeBilinear算子的excludeOutside参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_LAYER\_NORM\_BEGIN\_NORM\_AXIS = 66 | 当张量作为LayerNorm算子的beginNormAxis参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_LAYER\_NORM\_EPSILON = 67 | 当张量作为LayerNorm算子的epsilon参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_LAYER\_NORM\_BEGIN\_PARAM\_AXIS = 68 | 当张量作为LayerNorm算子的beginParamsAxis参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_LAYER\_NORM\_ELEMENTWISE\_AFFINE = 69 | 当张量作为LayerNorm算子的elementwiseAffine参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_REDUCE\_PROD\_KEEP\_DIMS = 70 | 当张量作为ReduceProd算子的keepDims参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_REDUCE\_ALL\_KEEP\_DIMS = 71 | 当张量作为ReduceAll算子的keepDims参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_QUANT\_DTYPE\_CAST\_SRC\_T = 72 | 当张量作为QuantDTypeCast算子的srcT参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_QUANT\_DTYPE\_CAST\_DST\_T = 73 | 当张量作为QuantDTypeCast算子的dstT参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_TOP\_K\_SORTED = 74 | 当张量作为Topk算子的Sorted参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_ARG\_MAX\_AXIS = 75 | 当张量作为ArgMax算子的axis参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_ARG\_MAX\_KEEPDIMS = 76 | 当张量作为ArgMax算子的keepDims参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_UNSQUEEZE\_AXIS = 77 | 当张量作为Unsqueeze算子的Axis参数时，使用本枚举值。 |
| OH\_NN\_UNSTACK\_AXIS = 78 | 当张量作为Unstack算子的axis参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_FLATTEN\_AXIS = 79 | 当张量作为Flatten算子的axis参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_DEPTH\_TO\_SPACE\_BLOCK\_SIZE = 80 | 当张量作为DepthToSpace算子的blockSize参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_DEPTH\_TO\_SPACE\_MODE = 81 | 当张量作为DepthToSpace算子的mode参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_RANGE\_START = 82 | 当张量作为Range算子的start参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_RANGE\_LIMIT = 83 | 当张量作为Range算子的limit参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_RANGE\_DELTA = 84 | 当张量作为Range算子的delta参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_CONSTANT\_OF\_SHAPE\_DATA\_TYPE = 85 | 当张量作为ConstantOfShape算子的dataType参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_CONSTANT\_OF\_SHAPE\_VALUE = 86 | 当张量作为ConstantOfShape算子的value参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_BROADCAST\_TO\_SHAPE = 87 | 当张量作为BroadcastTo算子的shape参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_INSTANCE\_NORM\_EPSILON = 88 | 当张量作为InstanceNorm算子的epsilon参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_EXP\_BASE = 89 | 当张量作为Exp算子的base参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_EXP\_SCALE = 90 | 当张量作为Exp算子的scale参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_EXP\_SHIFT = 91 | 当张量作为Exp算子的shift参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_LEAKY\_RELU\_NEGATIVE\_SLOPE = 92 | 当张量作为LeakyRelu算子的negativeSlope参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_LSTM\_BIDIRECTIONAL = 93 | 当张量作为LSTM算子的bidirectional参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_LSTM\_HAS\_BIAS = 94 | 当张量作为LSTM算子的hasBias参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_LSTM\_INPUT\_SIZE = 95 | 当张量作为LSTM算子的inputSize参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_LSTM\_HIDDEN\_SIZE = 96 | 当张量作为LSTM算子的hiddenSize参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_LSTM\_NUM\_LAYERS = 97 | 当张量作为LSTM算子的numLayers参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_LSTM\_NUM\_DIRECTIONS = 98 | 当张量作为LSTM算子的numDirections参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_LSTM\_DROPOUT = 99 | 当张量作为LSTM算子的dropout参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_LSTM\_ZONEOUT\_CELL = 100 | 当张量作为LSTM算子的zoneoutCell参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_LSTM\_ZONEOUT\_HIDDEN = 101 | 当张量作为LSTM算子的zoneoutHidden参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_LSTM\_PROJ\_SIZE = 102 | 当张量作为LSTM算子的projSize参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_CLIP\_MAX = 103 | 当张量作为Clip算子的max参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_CLIP\_MIN = 104 | 当张量作为Clip算子的min参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_ALL\_KEEP\_DIMS = 105 | 当张量作为All算子的keepDims参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_ASSERT\_SUMMARIZE = 106 | 当张量作为Assert算子的summarize参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_POW\_SCALE = 107 | 当张量作为Pow算子的scale参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_POW\_SHIFT = 108 | 当张量作为Pow算子的shift参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_AVG\_POOL\_ROUND\_MODE = 109 | 当张量作为AvgPool算子的RoundMode参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_AVG\_POOL\_GLOBAL = 110 | 当张量作为AvgPool算子的global参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_FULL\_CONNECTION\_HAS\_BIAS = 111 | 当张量作为FullConnection算子的hasBias参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_FULL\_CONNECTION\_USE\_AXIS = 112 | 当张量作为FullConnection算子的useAxis参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_GELU\_APPROXIMATE = 113 | 当张量作为GeLU算子的approximate参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_MAX\_POOL\_ROUND\_MODE = 114 | 当张量作为MaxPool算子的RoundMode参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_MAX\_POOL\_GLOBAL = 115 | 当张量作为MaxPool算子的global参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_PAD\_PADDING\_MODE = 116 | 当张量作为Pad算子的paddingMode参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_REDUCE\_MEAN\_REDUCE\_TO\_END = 117 | 当张量作为ReduceMean算子的reduceToEnd参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_REDUCE\_MEAN\_COEFF = 118 | 当张量作为ReduceMean算子的coeff参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_REDUCE\_PROD\_REDUCE\_TO\_END = 119 | 当张量作为ReduceProd算子的reduceToEnd参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_REDUCE\_PROD\_COEFF = 120 | 当张量作为ReduceProd算子的coeff参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_REDUCE\_ALL\_REDUCE\_TO\_END = 121 | 当张量作为ReduceAll算子的reduceToEnd参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_REDUCE\_ALL\_COEFF = 122 | 当张量作为ReduceAll算子的coeff参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_TOP\_K\_AXIS = 123 | 当张量作为TopK算子的axis参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_ARG\_MAX\_TOP\_K = 124 | 当张量作为ArgMax算子的topK参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_ARG\_MAX\_OUT\_MAX\_VALUE = 125 | 当张量作为ArgMax算子的outMaxValue参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_QUANT\_DTYPE\_CAST\_AXIS = 126 | 当张量作为QuantDTypeCast算子的axis参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_SLICE\_AXES = 127 | 当张量作为Slice算子的axes参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_TILE\_DIMS = 128 | 当张量作为Tile算子的dims参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_CROP\_AXIS = 129 | 当张量作为Crop算子的axis参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_CROP\_OFFSET = 130 | 当张量作为Crop算子的offset参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_DETECTION\_POST\_PROCESS\_INPUT\_SIZE = 131 | 当张量作为DetectionPostProcess算子的inputSize参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_DETECTION\_POST\_PROCESS\_SCALE = 132 | 当张量作为DetectionPostProcess算子的scale参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_DETECTION\_POST\_PROCESS\_NMS\_IOU\_THRESHOLD = 133 | 当张量作为DetectionPostProcess算子的nmsIouThreshold参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_DETECTION\_POST\_PROCESS\_NMS\_SCORE\_THRESHOLD = 134 | 当张量作为DetectionPostProcess算子的nmsScoreThreshold参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_DETECTION\_POST\_PROCESS\_MAX\_DETECTIONS = 135 | 当张量作为DetectionPostProcess算子的maxDetections参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_DETECTION\_POST\_PROCESS\_DETECTIONS\_PER\_CLASS = 136 | 当张量作为DetectionPostProcess算子的perClass参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_DETECTION\_POST\_PROCESS\_MAX\_CLASSES\_PER\_DETECTION = 137 | 当张量作为DetectionPostProcess算子的maxClassPerDetection参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_DETECTION\_POST\_PROCESS\_NUM\_CLASSES = 138 | 当张量作为DetectionPostProcess算子的numClasses参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_DETECTION\_POST\_PROCESS\_USE\_REGULAR\_NMS = 139 | 当张量作为DetectionPostProcess算子的useRegularNms参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_DETECTION\_POST\_PROCESS\_OUT\_QUANTIZED = 140 | 当张量作为DetectionPostProcess算子的outQuantized参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_L2\_NORMALIZE\_AXIS = 141 | 当张量作为L2Normalize算子的axis参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_L2\_NORMALIZE\_EPSILON = 142 | 当张量作为L2Normalize算子的epsilon参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_L2\_NORMALIZE\_ACTIVATION\_TYPE = 143 | 当张量作为L2Normalize算子的activationType参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_LOG\_SOFTMAX\_AXIS = 144 | 当张量作为LogSoftmax算子的axis参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_LRN\_DEPTH\_RADIUS = 145 | 当张量作为LRN算子的depthRadius参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_LRN\_BIAS = 146 | 当张量作为LRN算子的bias参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_LRN\_ALPHA = 147 | 当张量作为LRN算子的alpha参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_LRN\_BETA = 148 | 当张量作为LRN算子的beta参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_LRN\_NORM\_REGION = 149 | 当张量作为LRN算子的normRegion参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_SPACE\_TO\_DEPTH\_BLOCK\_SIZE = 150 | 当张量作为SpaceToDepth算子的blockSize参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_REDUCE\_MAX\_KEEP\_DIMS = 151 | 当张量作为ReduceMax算子的keepDims参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_REDUCE\_MAX\_REDUCE\_TO\_END = 152 | 当张量作为ReduceMax算子的reduceToEnd参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_REDUCE\_MAX\_COEFF = 153 | 当张量作为ReduceMax算子的coeff参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_REDUCE\_MIN\_KEEP\_DIMS = 154 | 当张量作为ReduceMin算子的keepDims参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_REDUCE\_MIN\_REDUCE\_TO\_END = 155 | 当张量作为ReduceMin算子的reduceToEnd参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_REDUCE\_MIN\_COEFF = 156 | 当张量作为ReduceMin算子的coeff参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_REDUCE\_SUM\_KEEP\_DIMS = 157 | 当张量作为ReduceSum算子的keepDims参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_REDUCE\_SUM\_REDUCE\_TO\_END = 158 | 当张量作为ReduceSum算子的reduceToEnd参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_REDUCE\_SUM\_COEFF = 159 | 当张量作为ReduceSum算子的coeff参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_REDUCE\_L2\_KEEP\_DIMS = 160 | 当张量作为ReduceL2算子的keepDims参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_REDUCE\_L2\_REDUCE\_TO\_END = 161 | 当张量作为ReduceL2算子的reduceToEnd参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |
| OH\_NN\_REDUCE\_L2\_COEFF = 162 | 当张量作为ReduceL2算子的coeff参数时，使用本枚举值。  **起始版本：** 12 |

## 函数说明

PhonePC/2in1TabletTV

### NN\_OnRunDone()

PhonePC/2in1TabletTV



```
1. typedef void (*NN_OnRunDone)(void *userData, OH_NN_ReturnCode errCode, void *outputTensor[], int32_t outputCount)
```

**描述**

异步推理结束后的回调处理函数句柄。

使用参数**userData**来查询希望获取的那次异步推理执行。**userData**与调用异步推理[OH\_NNExecutor\_RunAsync](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-core-h#oh_nnexecutor_runasync)接口时传入的参数**userData**是一致的。使用参数**errCode**（[OH\_NN\_ReturnCode](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-runtime-type-h#oh_nn_returncode)类型）来获取该次异步推理的返回状态。

**起始版本：** 11

**参数：**

展开

| 参数项 | 描述 |
| --- | --- |
| void \*userData | 异步推理执行的标识符，与调用异步推理[OH\_NNExecutor\_RunAsync](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-core-h#oh_nnexecutor_runasync)接口时传入的参数**userData**一致。 |
| [OH\_NN\_ReturnCode](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-runtime-type-h#oh_nn_returncode) errCode | 该次异步推理的返回状态（[OH\_NN\_ReturnCode](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-runtime-type-h#oh_nn_returncode)类型）。 |
| void \*outputTensor[] | 异步推理的输出张量，与调用异步推理[OH\_NNExecutor\_RunAsync](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-core-h#oh_nnexecutor_runasync)接口时传入的参数**outputTensor**一致。 |
| int32\_t outputCount | 异步推理输出张量的数量，与调用异步推理[OH\_NNExecutor\_RunAsync](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-core-h#oh_nnexecutor_runasync)接口时传入的参数**outputCount**一致。 |

### NN\_OnServiceDied()

PhonePC/2in1TabletTV



```
1. typedef void (*NN_OnServiceDied)(void *userData)
```

**描述**

异步推理执行期间设备驱动服务异常终止时的回调处理函数句柄。

如果该回调函数被调用，您需要重新编译模型。

使用参数**userData**来查询希望获取的那次异步推理执行。**userData**与调用异步推理[OH\_NNExecutor\_RunAsync](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-core-h#oh_nnexecutor_runasync)接口时传入的参数**userData**是一致的。

**起始版本：** 11

**参数：**

展开

| 参数项 | 描述 |
| --- | --- |
| void \*userData | 异步推理执行的标识符，与调用异步推理[OH\_NNExecutor\_RunAsync](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/capi-neural-network-core-h#oh_nnexecutor_runasync)接口时传入的参数**userData**一致。 |