एक मुख्य() फ़ंक्शन के साथ मॉड्यूल के रूप में व्यक्त एक मनमाना एमएलआईआर गणना को लपेटता है।
इस ऑपरेशन में कोई संबद्ध कर्नेल नहीं है और इसे नियमित TensorFlow सत्र में निष्पादित करने का इरादा नहीं है। इसके बजाय इसका उपयोग परीक्षण के लिए या विशेष मामले के लिए किया जाना है, जहां उपयोगकर्ता कस्टम टूलींग को डाउनस्ट्रीम में संसाधित करने के इरादे से टेन्सरफ्लो ग्राफ के माध्यम से कस्टम एमएलआईआर गणना पास करने का इरादा रखता है (उदाहरण के लिए टेन्सरफ्लो लाइट जैसे एक अलग वातावरण को लक्षित करते समय)। एमएलआईआर मॉड्यूल में एक मुख्य() फ़ंक्शन होने की उम्मीद है जिसका उपयोग प्रवेश बिंदु के रूप में किया जाएगा। संचालन के इनपुट को मुख्य() फ़ंक्शन के तर्क के रूप में पारित किया जाएगा और मुख्य फ़ंक्शन के लौटाए गए मान आउटपुट पर मैप किए जाएंगे। उदाहरण उपयोग:
{@code import tensorflow as tf from tensorflow.compiler.mlir.tensorflow.gen_mlir_passthrough_op import mlir_passthrough_op mlir_module = '''python func @main(%arg0 : tensor<10xf32>, %arg1 : tensor<10xf32>) -> tensor<10x10xf32> { %add = "magic.op"(%arg0, %arg1) : (tensor<10xf32>, tensor<10xf32>) -> tensor<10x10xf32> return %ret : tensor<10x10xf32> } '''
सार्वजनिक तरीके
स्थिर MlirPassthrowOp | |
इटरेटर< ऑपरेंड <ऑब्जेक्ट>> | पुनरावर्तक () |
सूची< आउटपुट <?>> | आउटपुट () |
विरासत में मिली विधियाँ
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक स्थैतिक MlirPassthrowOp निर्माण ( स्कोप स्कोप, Iterable< ऑपरेंड <?>> इनपुट, स्ट्रिंग mlirModule, सूची<Class<?>> टाउटपुट)
एक नए MlirPassthoughOp ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|
रिटर्न
- MlirPassthrowOp का एक नया उदाहरण