ตัดการคำนวณ MLIR โดยพลการซึ่งแสดงเป็นโมดูลที่มีฟังก์ชัน main()
การดำเนินการนี้ไม่มีเคอร์เนลที่เกี่ยวข้องและไม่ได้ตั้งใจให้ดำเนินการในเซสชัน TensorFlow ปกติ แต่มีวัตถุประสงค์เพื่อใช้สำหรับการทดสอบหรือกรณีพิเศษที่ผู้ใช้ตั้งใจที่จะส่งผ่านการคำนวณ MLIR ที่กำหนดเองผ่านกราฟ TensorFlow โดยมีจุดประสงค์เพื่อให้เครื่องมือแบบกำหนดเองประมวลผลปลายน้ำ (เมื่อกำหนดเป้าหมายสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน เช่น TensorFlow lite เป็นต้น) คาดว่าโมดูล MLIR จะมีฟังก์ชัน main() ที่จะใช้เป็นจุดเริ่มต้น อินพุตสำหรับการดำเนินการจะถูกส่งเป็นอาร์กิวเมนต์ไปยังฟังก์ชัน main() และค่าที่ส่งคืนของฟังก์ชันหลักที่แมปไปยังเอาต์พุต ตัวอย่างการใช้งาน:
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>
'''
วิธีการสาธารณะ
คง MlirPassthroughOp | |
Iterator < Operand <object >> | iterator () |
รายการ < เอาท์พุท <? >> | เอาท์พุท () |
วิธีการสืบทอด
วิธีการสาธารณะ
สาธารณะคง MlirPassthroughOp สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต Iterable < Operand <? >> ปัจจัยการผลิต, String mlirModule รายการ <ชั้น <? >> Toutputs)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่ปิดการดำเนินการ MlirPassthroughOp ใหม่
พารามิเตอร์
ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
---|
คืนสินค้า
- อินสแตนซ์ใหม่ของ MlirPassthroughOp