1 系统环境

硬件环境(Ascend/GPU/CPU): Ascend910
MindSpore版本: mindspore=2.4.0
执行模式（PyNative/ Graph）: Graph
Python版本: Python=3.9.10
操作系统平台: linux

2 报错信息

2.1 问题描述

运行下述代码报错：

2.2 脚本信息

import mindspore.numpy as mnp import numpy as np import mindspore as ms from mindspore import mint, Tensor, ops, value_and_grad from mindspore import context # 设置为 GRAPH 模式 context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="Ascend") # 设置为 PYNATIVE 模式 # context.set_context(mode=context.PYNATIVE_MODE) """ mindspore.mint.ones_like(input, *, dtype=None) 创建一个数值全为1的Tensor，shape和 input 相同，dtype由 dtype 决定。 如果 dtype = None，输出Tensor的数据类型会和 input 一致。 参数：input (Tensor) - 任意维度的Tensor。 关键字参数：dtype (mindspore.dtype, 可选) - 用来描述所创建的Tensor的 dtype。如果为 None ，那么将会使用 input 的dtype。默认值： None 。 返回：Tensor，具有与 input 相同的shape并填充了1。 异常：TypeError - input 不是Tensor。 """ # 创建一个包含所有 Mindspore dtype 的列表 dtype_list = [ ms.int8, ms.byte, ms.int16, ms.short, ms.int32, ms.intc, ms.int64, ms.intp, ms.uint8, ms.ubyte, # ms.uint16, ms.ushort, # ms.uint32, ms.uintc, # ms.uint64, ms.uintp, ms.float16, ms.half, ms.float32, ms.single, ms.float64, ms.double, # ms.bfloat16, # ms.complex64, # ms.complex128 ] def test_support_dtype(dtype_list): input_tensor = ms.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=ms.float32) for dtype in dtype_list: try: ms_tensor = mint.ones_like(input_tensor, dtype=dtype) print(f"Success: MindSpore mint.ones_like() support {dtype}") except Exception as e: print(f"Error with dtype {dtype}: {e}") if __name__ == "__main__": # 输入不同dtype，测试框架的支持度 test_support_dtype(dtype_list)

2.3 报错信息

Error with dtype Float16: The pointer[device_address] is null. - Framevork Unexpected ExceptionRaised This exception is caused by franework's unexpected error. Please create an issue at https://gitee. con/nindspore/mindspore/issues to get help. - C++ Call Stack: (For frameworkdevelopers) mindspore/ccsrc/runtine/device/device_address_utils. cc: 1038CreatekernelTensor Error with dtype Float32: The pointer[device_address] is null. - Framevork Unexpected Exception Raised: This exception is caused by franework's unexpected error. Please create an issue at https: //gitee. con/mindspore/mindspore/issues to get help. - C++ Call Stack: (For franework developers) mindspore/ccsrc/runtine/device/device_address_utils. cc: 1038 CreatekernelTensor复制

3 根因分析

测试代码虽然设置了图模式，但是并没有定义网络，所以相关算子还是运行在pynative模式下。

mindspore.cn

静态图 | MindSpore 2.5.0 文档 | 昇思MindSpore社区

使用Graph模式需要设置ms.set_context(mode=ms.GRAPH_MODE)，使用Cell类并且在construct函数中编写执行代码，此时construct函数的代码将会被编译成静态计算图。Cell定义详见Cell API文档。
但是即使代码写成如此，也不应该报错。应该是内部实现有问题，导致静态切换动态的时候出问题了。

4 解决方案

动静切换的问题需要修改mindspore代码。
原测试代码如果要测试mint.ones_like在图模式下，就需要定义在网络中，这样的话就是图模式下运行该算子。

import numpy as np import mindspore as ms from mindspore import mint, Tensor, ops, value_and_grad from mindspore import context # 设置为 GRAPH 模式 context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="Ascend") # 设置为 PYNATIVE 模式 # context.set_context(mode=context.PYNATIVE_MODE) """ mindspore.mint.ones_like(input, *, dtype=None) 创建一个数值全为1的Tensor，shape和 input 相同，dtype由 dtype 决定。 如果 dtype = None，输出Tensor的数据类型会和 input 一致。 参数：input (Tensor) - 任意维度的Tensor。 关键字参数：dtype (mindspore.dtype, 可选) - 用来描述所创建的Tensor的 dtype。如果为 None ，那么将会使用 input 的dtype。默认值： None 。 返回：Tensor，具有与 input 相同的shape并填充了1。 异常：TypeError - input 不是Tensor。 """ # 创建一个包含所有 Mindspore dtype 的列表 dtype_list = [ ms.int8, ms.byte, ms.int16, ms.short, ms.int32, ms.intc, ms.int64, ms.intp, ms.uint8, ms.ubyte, # ms.uint16, ms.ushort,