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 */
#ifndef OP_API_INC_HARDSIGMOID_H_
#define OP_API_INC_HARDSIGMOID_H_

#include "aclnn/aclnn_base.h"

#ifdef __cplusplus
extern "C" {
#endif

/**
 * @brief aclnnHardsigmoid的第一段接口，根据具体的计算流程，计算workspace大小。
 * @domain aclnn_ops_infer
 *
 * 算子功能：激活函数计算
 * $$
 * Hardsigmoid(x)=\begin{cases}
 * 1, & x\gt3 \\
 * 0, &  x\le -3 \\
 * x/6 + 1/2 , & otherwise
 * \end{cases}
 * $$
 * 实现说明：
 * api计算的基本路径：
 * ```mermaid
 * graph LR
 *     A[(self)] -->B([L0::Contiguous])
 *     B --> C([L0::Hardsigmoid])
 *     C --> D([L0::ViewCopy])
 *     D --> E[(out)]
 * ```
 *
 * @param [in] self: npu
 * device侧的aclTensor，数据类型支持 FLOAT、FLOAT16、INT32，支持非连续的Tensor。
 * 支持非连续的Tensor，数据格式支持ND
 * @param [in] out: npu
 * device侧的aclTensor，数据类型支持 FLOAT、FLOAT16、INT32，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
 * @param [out] workspaceSize: 返回用户需要在npu device侧申请的workspace大小。
 * @param [out] executor: 返回op执行器，包含算子计算流程。
 * @return aclnnStatus: 返回状态码。
 */
aclnnStatus aclnnHardsigmoidGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out,
                                             uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor);
/**
 * @brief aclnnHardsigmoid的第二段接口，用于执行计算。
 *
 * 算子功能：激活函数计算
 * $$
 * Hardsigmoid(x)=\begin{cases}
 * 1, & x\gt3 \\
 * 0, &  x\le -3 \\
 * x/6 + 1/2 , & otherwise
 * \end{cases}
 * $$
 * 实现说明：
 * api计算的基本路径：
 * ```mermaid
 * graph LR
 *     A[(self)] -->B([L0::Contiguous])
 *     B --> C([L0::Hardsigmoid])
 *     C --> D([L0::ViewCopy])
 *     D --> E[(out)]
 * ```
 * @param [in] workspace: 在npu device侧申请的workspace内存起址。
 * @param [in] workspaceSize: 在npu device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnHardsigmoidGetWorkspaceSize获取。
 * @param [in] executor: op执行器，包含了算子计算流程。
 * @param [in] stream: acl stream流。
 * @return aclnnStatus: 返回状态码。
 */
aclnnStatus aclnnHardsigmoid(void *workspace, uint64_t workspaceSize,
                             aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream);


/**
 * @brief aclnnInplaceHardsigmoid的第一段接口，根据具体的计算流程，计算workspace大小。
 * @domain aclnn_ops_infer
 *
 * 算子功能：激活函数计算
 * $$
 * Hardsigmoid(x)=\begin{cases}
 * 1, & x\gt3 \\
 * 0, &  x\le -3 \\
 * x/6 + 1/2 , & otherwise
 * \end{cases}
 * $$
 * 实现说明：
 * api计算的基本路径：
 * ```mermaid
 * graph LR
 *     A[(self)] -->B([L0::Contiguous])
 *     B --> C([L0::Hardsigmoid])
 *     C --> D([L0::ViewCopy])
 *     D --> E[(out)]
```
 *
 * @param [in] self: npu
 * device侧的aclTensor，数据类型支持 FLOAT、FLOAT16、INT32，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND
 * @param [out] workspaceSize: 返回用户需要在npu device侧申请的workspace大小。
 * @param [out] executor: 返回op执行器，包含算子计算流程。
 * @return aclnnStatus: 返回状态码。
 */
aclnnStatus aclnnInplaceHardsigmoidGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, uint64_t *workspaceSize,
                                                    aclOpExecutor **executor);


/**
 * @brief aclnnInplaceHardsigmoid的第二段接口，用于执行计算。
 *
 * 算子功能：激活函数计算
 * $$
 * Hardsigmoid(x)=\begin{cases}
 * 1, & x\gt3 \\
 * 0, &  x\le -3 \\
 * x/6 + 1/2 , & otherwise
 * \end{cases}
 * $$
 *
 * 实现说明：
 * api计算的基本路径：
 * ```mermaid
 * graph LR
 *     A[(self)] -->B([L0::Contiguous])
 *     B --> C([L0::Hardsigmoid])
 *     C --> D([L0::ViewCopy])
 *     D --> E[(out)]
 * ```
 *
 * @param [in] workspace: 在npu device侧申请的workspace内存起址。
 * @param [in] workspaceSize: 在npu device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnInplaceHardsigmoidGetWorkspaceSize获取。
 * @param [in] executor: op执行器，包含了算子计算流程。
 * @param [in] stream: acl stream流。
 * @return aclnnStatus: 返回状态码。
 */
aclnnStatus aclnnInplaceHardsigmoid(void *workspace, uint64_t workspaceSize,
                                    aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream);

#ifdef __cplusplus
}
#endif

#endif // OP_API_INC_HARDSIGMOID_H