请问下hbDNNTensorProerties中的stride是什么意思？怎么计算的

需要结合valid shape和aligned shape来看，看的顺序建议采用从后往前看的顺序。
以output[0]为例，相关信息如下：
valid shape: [1, 64, 64, 89]
aligned shape: [1, 64, 64, 96]
tensor type: S16
stride: [196608, 6144, 192, 2]
上面的意思是指数据类型为S16，因此从内存上看，每个元素占用的内存空间为2字节，对应stride的最后一个维度stride[3]为2，表示在shape层面最后一维中的89，相邻元素的内存地址间隔为2；
同理，shape层面的倒数第二维是64，考虑到内存对齐的原因，将valid shape的89填充为96，则倒数第二维64中相邻元素的地址间隔维2x96=192，对应stride[2]；
以此类推，stride[1]=stride[2]*aligned_shape[2]=192x64=12288;
stride[0]=stride[1]*aligned_shape[1]=12288x64=786432

总结：stride[3]=size_of(tensor_type);
stride[n]=stride[n-1]*aligned_shape[n-1];
即stride是表示对应维度上相邻元素的内存地址偏差。