# 原型定义接口（REG_OP）

#### 函数原型

函数原型定义示例如下。

```
REG_OP(xxx)
    .INPUT(x1, type)
    .OPTIONAL_INPUT(x2, type)
    .DYNAMIC_INPUT(x3, type)
    .OUTPUT(y1, type)
    .DYNAMIC_OUTPUT(y3, type)
    .REQUIRED_ATTR(a, type)
    .ATTR(b, type, default_value)
    .GRAPH(z1)
    .DYNAMIC_GRAPH(z2)
    .OP_END_FACTORY_REG(xxx)
```

#### 功能说明

定义算子的原型，包括算子的输入、输出、属性以及对应的数据类型。

进行如上算子原型定义后，即相当于向GE注册了该算子的原型，告知GE对应类型的算子应该具备哪些输入、输出与属性；同时相当于定义了一个op::xxx的Class，开发者可以include该原型头文件，然后实例化该Class进行IR模型构建，如下所示：

```
conv = op::Conv2D()
conv.set_input_x(feature_map_data)
conv.set_input_filter(weight_data)
```

#### 接口说明

| 接口名称 | 接口说明 | 衍生接口（可用于IR模型构建） |
| --- | --- | --- |
| REG_OP(x) | 定义一个算子原型，算子类型为x。 | REG_OP |
| .INPUT(x, type) | 定义输入名称（x）和类型(type)。 类型为TensorType类型，例如： - TensorType{DT_FLOAT} - TensorType({DT_FLOAT, DT_INT8}) - TensorType::ALL() 关于TensorType类，请参见TensorType。 | INPUT |
| .OPTIONAL_INPUT(x, type) | 定义可选输入的名称（x）和类型（type）。 类型为TensorType类型，例如： - TensorType{DT_FLOAT} - TensorType({DT_FLOAT, DT_INT8}) - TensorType::ALL() 关于TensorType类，请参见TensorType。 | OPTIONAL_INPUT |
| .DYNAMIC_INPUT(x, type) | 定义动态输入的名称（x）和类型（type）。 类型为TensorType类型，例如： - TensorType{DT_FLOAT} - TensorType({DT_FLOAT, DT_INT8}) - TensorType::ALL() 关于TensorType类，请参见TensorType。 | DYNAMIC_INPUT |
| .OUTPUT(x, type) | 定义输出的名称（x）和类型（type）。 类型为TensorType类型，例如： - TensorType{DT_FLOAT} - TensorType({DT_FLOAT, DT_INT8}) - TensorType::ALL() 关于TensorType类，请参见TensorType。 | OUTPUT |
| .DYNAMIC_OUTPUT(x, type) | 定义动态输出的名称（x）和类型（type）。 类型为TensorType类型，例如： - TensorType{DT_FLOAT} - TensorType({DT_FLOAT, DT_INT8}) - TensorType::ALL() 关于TensorType类，请参见TensorType。 | DYNAMIC_OUTPUT |
| .REQUIRED_ATTR(x, type) | 定义必备属性的名称（x）和类型（type）。 type的可选值包括： - Int，属性类型为int64_t - Float, 属性类型为float - String，属性类型为string - Bool，属性类型为bool - Tensor，属性类型为Tensor - Type，属性为Type枚举定义 - NamedAttrs，属性类型为NamedAttrs - AscendString，属性类型为AscendString - ListInt，属性类型为vector, int64_t列表 - ListFloat, 属性类型为vector, float列表 - ListString，属性类型为vector，string列表 - ListBool，属性类型为vector，bool列表 - ListTensor，属性类型为vector，Tensor列表 - Bytes，属性类型为Buffer - ListType，属性类型为vector，Type列表 - ListListInt，属性类型为vector>，2维列表 - ListAscendString，属性类型为vector，AscendString列表 - ListNamedAttrs，属性类型为vector，NamedAttrs列表 | REQUIRED_ATTR |
| .ATTR(x, type, default_value) | 定义可选属性的名称、类型以及默认值。 当开发者不设置算子对象的属性时，会使用此处设置的默认值。 type的可选值包括： - Int，属性类型为int64_t - Float, 属性类型为float - String，属性类型为string - Bool，属性类型为bool - Tensor，属性类型为Tensor - Type，属性为Type枚举定义 - NamedAttrs，属性类型为NamedAttrs - AscendString，属性类型为AscendString - ListInt，属性类型为vector, int64_t列表 - ListFloat, 属性类型为vector, float列表 - ListString，属性类型为vector，string列表 - ListBool，属性类型为vector，bool列表 - ListTensor，属性类型为vector，Tensor列表 - Bytes，属性类型为Buffer - ListType，属性类型为vector，Type列表 - ListListInt，属性类型为vector>，2维列表 - ListAscendString，属性类型为vector，AscendString列表 - ListNamedAttrs，属性类型为vector，NamedAttrs列表 定义示例： - .ATTR(mode, Int, 1) - .ATTR(pad, ListInt, {0, 0, 0, 0}) | ATTR |
| .GRAPH(z1) | 注册算子中包含的子图信息，输入z1为子图名称。 例如If算子注册的子图为： .GRAPH(then_branch) .GRAPH(else_branch) 对于同一个算子，注册的算子子图名称需要保持唯一。 | GRAPH |
| .DYNAMIC_GRAPH(z2) | 注册动态算子子图信息，输入z2为子图名称。 例如Case算子注册的子图为： .DYNAMIC_GRAPH(branches) 对于同一个算子，注册的算子子图名称需要保持唯一。 | DYNAMIC_GRAPH |
| .INFER_SHAPE_AND_TYPE() | 该接口为历史遗留兼容性接口，当前版本开发者无需使用。 | - |
| .OP_END_FACTORY_REG(x) | 与REG_OP配对，结束算子原型定义。 算子类型（x）与REG_OP(x)中的类型相同。 | - |

OpReg类中的OpReg &N()接口的功能是为了开发者进行算子注册的时候，使用.\*\*的方式调用OpReg类的接口，例如.INPUT(x, type)、.OUTPUT(x, type)，无其他含义。

#### 返回值

无

#### 约束说明

*   REG\_OP的算子类型必须全局唯一。
    
*   同一个算子的输入名称之间不能重复。
    
*   同一个算子的输出名称之间不能重复。
    
*   同一个算子的属性名称之间不能重复。
    

#### 调用示例

动态输入的算子原型定义示例：

```
REG_OP(AddN)
    .DYNAMIC_INPUT(x, TensorType::NumberType())
    .OUTPUT(y, TensorType::NumberType())
    .REQUIRED_ATTR(N, Int)
    .OP_END_FACTORY_REG(AddN)
```

多输入的算子原型定义示例：

```
REG_OP(GreaterEqual)
    .INPUT(x1, TensorType::RealNumberType())
    .INPUT(x2, TensorType::RealNumberType())
    .OUTPUT(y, TensorType({DT_BOOL}))
    .OP_END_FACTORY_REG(GreaterEqual)
```

注册子图的算子原型定义示例：

```
REG_OP(If)
    .INPUT(cond, TensorType::ALL())
    .DYNAMIC_INPUT(input, TensorType::ALL())
    .DYNAMIC_OUTPUT(output, TensorType::ALL())
    .GRAPH(then_branch)
    .GRAPH(else_branch)
    .OP_END_FACTORY_REG(If)
```