Membungkus komputasi MLIR arbitrer yang diekspresikan sebagai modul dengan fungsi main().
Operasi ini tidak memiliki kernel terkait dan tidak dimaksudkan untuk dijalankan dalam sesi TensorFlow reguler. Alih-alih, ini dimaksudkan untuk digunakan untuk pengujian atau untuk kasus khusus di mana pengguna bermaksud untuk meneruskan komputasi MLIR kustom melalui grafik TensorFlow dengan maksud agar perkakas kustom memprosesnya secara downstream (saat menargetkan lingkungan yang berbeda, seperti TensorFlow lite misalnya). Modul MLIR diharapkan memiliki fungsi main() yang akan digunakan sebagai entry point. Input ke operasi akan diteruskan sebagai argumen ke fungsi main() dan nilai yang dikembalikan dari fungsi utama dipetakan ke output. Contoh penggunaan:
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
statis MlirPassthroughOp | |
Iterator < Operan <Object >> | iterator () |
Daftar < Keluaran <? >> | output () |
Metode yang Diwarisi
Metode Publik
public static MlirPassthroughOp membuat ( Scope lingkup, Iterable < Operan <? >> masukan, String mlirModule, Daftar <Kelas <? >> Toutputs)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi MlirPassthroughOp baru.
Parameter
cakupan | lingkup saat ini |
---|
Kembali
- contoh baru dari MlirPassthroughOp