Membungkus komputasi MLIR arbitrer yang dinyatakan sebagai modul dengan fungsi main().
Operasi ini tidak memiliki kernel terkait dan tidak dimaksudkan untuk dijalankan dalam sesi TensorFlow reguler. Sebaliknya, ini dimaksudkan untuk digunakan untuk pengujian atau untuk kasus khusus ketika pengguna bermaksud meneruskan komputasi MLIR khusus melalui grafik TensorFlow dengan tujuan agar alat khusus memprosesnya secara hilir (saat menargetkan lingkungan yang berbeda, seperti TensorFlow lite misalnya). Modul MLIR diharapkan memiliki fungsi main() yang akan digunakan sebagai titik masuk. Masukan ke operasi akan diteruskan sebagai argumen ke fungsi main() dan nilai yang dikembalikan dari fungsi utama dipetakan ke keluaran. Contoh penggunaan:
{@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> } '''
Metode Publik
MlirPassthroughOp statis | |
Iterator< Operan <Objek>> | pengulangan () |
Daftar< Keluaran <?>> | keluaran () |
Metode Warisan
Metode Publik
pembuatan MlirPassthroughOp statis publik ( Lingkup lingkup , input Iterable< Operand <?>>, String mlirModule, Daftar<Kelas<?>> Toutputs)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi MlirPassthroughOp baru.
Parameter
cakupan | ruang lingkup saat ini |
---|
Kembali
- contoh baru MlirPassthroughOp