TensorFlow Lite の方言。
この方言は TensorFlow Lite 操作にマップされます。
不変条件:
- すべての値は Tensor 型です (特に、スカラーは 0 次元の tensor を使用して表現されます)。
運営
tfl.abs
(TFL::AbsOp)
絶対値演算子
テンソルx
を指定すると、この演算はx
の各要素の絶対値を含むテンソルを返します。たとえば、x が入力要素、y が出力要素の場合、この操作は次のように計算します。 \(y = |x|\)。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
、 SameOperandsAndResultShape
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
x | 16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、32 ビット浮動小数点、QI8 型、または QI16 型値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
y | 16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、32 ビット浮動小数点、QI8 型、または QI16 型値のテンソル |
tfl.add
(TFL::AddOp)
加算演算子
要素ごとの加算演算。
特性: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
、 AlwaysSpeculatableImplTrait
、 Commutative
、 QuantizableResult
、 ResultsBroadcastableShape
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflArithmeticCountOpInterface
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | 値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性 |
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
lhs | 32 ビット浮動小数点、16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数、または QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル |
rhs | 32 ビット浮動小数点、16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数、または QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32 ビット浮動小数点、16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数、または QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル |
tfl.add_n
(TFL::AddNOp)
_Add n 演算子
すべての入力テンソルを要素ごとに追加します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 Commutative
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 SameOperandsAndResultsScale
、 TflArithmeticCountOpInterface
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
inputs | 任意の型値のテンソルの可変個引数 |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
sum | 32 ビット浮動小数点数または 32 ビット符号なし整数値のテンソル |
tfl.arg_max
(TFL::ArgMaxOp)
ArgMax 演算子
テンソルの次元全体で最大値を持つインデックスを返します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
output_type | ::mlir::属性 | 派生属性 |
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 1 ビット符号なし整数、32 ビット浮動小数点、32 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、または QI8 型、または QUI8 型値のテンソル |
dim | 32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル |
tfl.arg_min
(TFL::ArgMinOp)
ArgMin 演算子
テンソルの次元全体で最小値を持つインデックスを返します。 a = [1, 10, 26.9, 2.8, 166.32, 62.3] b = tf.math.argmin(input = a) c = tf.keras.backend.eval(b)
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
output_type | ::mlir::属性 | 派生属性 |
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 1 ビット符号なし整数、32 ビット浮動小数点、32 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、または QI8 型、または QUI8 型値のテンソル |
dim | 32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル |
tfl.assign_variable
(TFL::AssignVariableOp)
変数に新しい値を代入します。
この操作に対するコントロールの依存関係を持つ ReadVariableOp は、この値またはその後の変数の新しい値を返すことが保証されます。
インターフェイス: TflRuntimeVerifyOpInterface
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
resource_id | リソース値のテンソル |
value | 32 ビット float、64 ビット float、1 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、QI8 型、QUI8 型、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、または QI16 型のテンソルまたは 32 ビット float 要素を含む複合型、または 64 ビット float 要素値を含む複合型 |
tfl.atan2
(TFL::Atan2Op)
Atan2の動作
「atan2」演算は、引数の符号を考慮して、要素ごとに y/x の逆正接を計算します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 SameOperandsAndResultElementType
、 SameOperandsAndResultShape
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
y | 32 ビット float または 64 ビット float 値のテンソル |
x | 32 ビット float または 64 ビット float 値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32 ビット float または 64 ビット float 値のテンソル |
tfl.average_pool_2d
(TFL::AveragePool2DOp)
_Average_pool 2D オペレーター
入力に対して平均プーリング操作を実行します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 SameOperandsAndResultsScale
、 TflArithmeticCountOpInterface
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
filter_height | ::mlir::IntegerAttr | 32 ビットの符号なし整数属性 |
filter_width | ::mlir::IntegerAttr | 32 ビットの符号なし整数属性 |
padding | ::mlir::StringAttr | 値が SAME または VALID である文字列属性 |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32 ビットの符号なし整数属性 |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32 ビットの符号なし整数属性 |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | 値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性 |
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 32 ビット float、QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32 ビット float、QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル |
tfl.basic_lstm
(TFL::BasicLSTMOp)
基本的な lstm 演算子
基本的な LSTM セル オペレーター。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | 値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性 |
cell_clip | ::mlir::FloatAttr | 値が負でない 32 ビット float 属性 |
proj_clip | ::mlir::FloatAttr | 値が負でない 32 ビット float 属性 |
kernel_type | ::mlir::TFL::LSTMKernelTypeAttr | lstm_kernel_type (値は mlir::TFL::LSTMKernelType::BASIC) |
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
data_input | 32 ビット float または QUI8 型値のテンソル |
prev_activ_input | 32 ビット float または QUI8 型値のテンソル |
weights_input | 32 ビット float または QUI8 型値のテンソル |
biases_input | 32 ビット float または QI32 型値のテンソル |
prev_state_input | 32 ビット float または QI16 型値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
activ_output | 任意の型の値の 2D テンソル |
state_output | 任意の型の値の 2D テンソル |
concat_temp | 任意の型の値の 2D テンソル |
activ_temp | 任意の型の値の 2D テンソル |
tfl.batch_matmul
(TFL::BatchMatMulOp)
バッチ行列乗算演算子
入力に対してバッチ行列乗算を実行します。 TensorFlow BatchMatMulV2 の規則に従い、バッチ ディメンションおよびブロードキャストにおける未知のディメンションをサポートします。
Inputs:
`inputs[0]`: required: input LHS
`inputs[1]`: required: input RHS
`adjoint_lhs`: optional: Transpose LHS (default false)
`adjoint_rhs`: optional: Transpose RHS (default false)
特性: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
、 AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 DynamicRangeQuantizedOpInterface
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
adj_x | ::mlir::BoolAttr | ブール属性 |
adj_y | ::mlir::BoolAttr | ブール属性 |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | ブール属性 |
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
x | 32 ビット float、QI8 型、QI16 型、または 8 ビット符号なし整数値のテンソル |
y | 32 ビット float、QI8 型、QI16 型、または 8 ビット符号なし整数値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32 ビット float、QI8 型、QI16 型、または 32 ビット符号なし整数値のテンソル |
tfl.batch_to_space_nd
(TFL::BatchToSpaceNdOp)
BatchToSpaceNd 演算子
この操作により、「バッチ」次元 0 が空間次元に再形成されます。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 SameOperandsAndResultsScale
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 32 ビット浮動小数点、8 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル |
block_shape | 32 ビットの符号なし整数値のテンソル |
indices | 32 ビットの符号なし整数値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32 ビット浮動小数点数、16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル |
tfl.bidirectional_sequence_lstm
(TFL::BidirectionSequenceLSTMOp)
双方向シーケンス lstm 演算子
双方向 lstm は基本的に 2 つの lstm で、1 つは前方に実行され、もう 1 つは後方に実行されます。そして出力は 2 つの lstms を連結したものになります。
特性: QuantizableResult
インターフェイス: DynamicRangeQuantizedOpInterface
、 TFL_StatefulOp
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | 値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性 |
cell_clip | ::mlir::FloatAttr | 値が負でない 32 ビット float 属性 |
proj_clip | ::mlir::FloatAttr | 値が負でない 32 ビット float 属性 |
merge_outputs | ::mlir::BoolAttr | ブール属性 |
time_major | ::mlir::BoolAttr | ブール属性 |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | ブール属性 |
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル |
fw_input_to_input_weights | 任意の型値または型なしのテンソル |
fw_input_to_forget_weights | 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル |
fw_input_to_cell_weights | 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル |
fw_input_to_output_weights | 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル |
fw_recurrent_to_input_weights | 任意の型値または型なしのテンソル |
fw_recurrent_to_forget_weights | 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル |
fw_recurrent_to_cell_weights | 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル |
fw_recurrent_to_output_weights | 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル |
fw_cell_to_input_weights | 任意の型値または型なしのテンソル |
fw_cell_to_forget_weights | 任意の型値または型なしのテンソル |
fw_cell_to_output_weights | 任意の型値または型なしのテンソル |
fw_input_gate_bias | 任意の型値または型なしのテンソル |
fw_forget_gate_bias | 32 ビット浮動小数点値のテンソル |
fw_cell_bias | 32 ビット浮動小数点値のテンソル |
fw_output_gate_bias | 32 ビット浮動小数点値のテンソル |
fw_projection_weights | 任意の型値または型なしのテンソル |
fw_projection_bias | 任意の型値または型なしのテンソル |
bw_input_to_input_weights | 任意の型値または型なしのテンソル |
bw_input_to_forget_weights | 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル |
bw_input_to_cell_weights | 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル |
bw_input_to_output_weights | 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル |
bw_recurrent_to_input_weights | 任意の型値または型なしのテンソル |
bw_recurrent_to_forget_weights | 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル |
bw_recurrent_to_cell_weights | 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル |
bw_recurrent_to_output_weights | 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル |
bw_cell_to_input_weights | 任意の型値または型なしのテンソル |
bw_cell_to_forget_weights | 任意の型値または型なしのテンソル |
bw_cell_to_output_weights | 任意の型値または型なしのテンソル |
bw_input_gate_bias | 任意の型値または型なしのテンソル |
bw_forget_gate_bias | 32 ビット浮動小数点値のテンソル |
bw_cell_bias | 32 ビット浮動小数点値のテンソル |
bw_output_gate_bias | 32 ビット浮動小数点値のテンソル |
bw_projection_weights | 任意の型値または型なしのテンソル |
bw_projection_bias | 任意の型値または型なしのテンソル |
fw_input_activation_state | ステートフルテンソル |
fw_input_cell_state | ステートフルテンソル |
bw_input_activation_state | ステートフルテンソル |
bw_input_cell_state | ステートフルテンソル |
aux_input | 任意の型値または型なしのテンソル |
fw_aux_input_to_input_weights | 任意の型値または型なしのテンソル |
fw_aux_input_to_forget_weights | 任意の型値または型なしのテンソル |
fw_aux_input_to_cell_weights | 任意の型値または型なしのテンソル |
fw_aux_input_to_output_weights | 任意の型値または型なしのテンソル |
bw_aux_input_to_input_weights | 任意の型値または型なしのテンソル |
bw_aux_input_to_forget_weights | 任意の型値または型なしのテンソル |
bw_aux_input_to_cell_weights | 任意の型値または型なしのテンソル |
bw_aux_input_to_output_weights | 任意の型値または型なしのテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
fw_output | 任意の型の値のテンソル |
bw_output | 任意の型の値のテンソル |
tfl.bitcast
(TFL::BitcastOp)
ビットキャスト演算子
テンソルをある型から別の型にビットキャストします。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 任意の型の値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 任意の型の値のテンソル |
tfl.bitwise_xor
(TFL::BitwiseXorOp)
ビットごとの Xor 演算子
Elementwise は、 lhs
とrhs
のビットごとの XOR を計算します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 Commutative
、 ResultsBroadcastableShape
、 SameOperandsAndResultElementType
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
lhs | 8 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数値のテンソル |
rhs | 8 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 8 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数値のテンソル |
tfl.broadcast_args
(TFL::BroadcastArgsOp)
s0 op s1 の形状をブロードキャストで返します。
形状を表すテンソルであるs0
とs1
与えられると、ブロードキャストされた形状であるr0
が計算されます。 s0
、 s1
、およびr0
すべて整数ベクトルです。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
s0 | 32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル |
s1 | 32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
r0 | 32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル |
tfl.broadcast_to
(TFL::BroadcastToOp)
互換性のある形状の配列をブロードキャストします。
ブロードキャストは、算術演算に互換性のある形状を持つ配列を作成するプロセスです。 2 つの形状は、各次元のペアが等しいか、どちらかが 1 である場合に互換性があります。 Tensor をシェイプにブロードキャストしようとすると、後続のディメンションから開始され、前方に向かって処理が行われます。
例えば、
x = tf.constant([1, 2, 3]) y = tf.broadcast_to(x, [3, 3]) print(y) tf.Tensor( [[1 2 3] [1 2 3] [1 2] 3]]、形状=(3, 3)、dtype=int32)
上記の例では、 [1, 3]
の形状を持つ入力 Tensor は[3, 3]
の形状を持つ出力 Tensor にブロードキャストされます。
テンソルにスカラーを乗算するなどのブロードキャスト操作を行う場合、ブロードキャストされたテンソルは決して実体化されないため、ブロードキャストによって (通常は) 時間または空間の利点が得られます。
ただし、 broadcast_to
にはそのような利点はありません。新しく作成されたテンソルは、ブロードキャストされた形状の完全なメモリを取得します。 (ただし、グラフのコンテキストでは、 broadcast_to
後続の操作に融合され、最適化されて取り除かれる可能性があります。)
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 32 ビット浮動小数点、32 ビット符号なし整数、または 1 ビット符号なし整数、または 4 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または QI8 型、または 8 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または QUI8 型、または 16 のテンソル-bit 符号なし整数、QI16 型、または 64 ビット符号なし整数、または 32 ビット浮動小数点要素値を持つ複素数型 |
shape | 32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32 ビット浮動小数点、32 ビット符号なし整数、または 1 ビット符号なし整数、または 4 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または QI8 型、または 8 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または QUI8 型、または 16 のテンソル-bit 符号なし整数、QI16 型、または 64 ビット符号なし整数、または 32 ビット浮動小数点要素値を持つ複素数型 |
tfl.bucketize
(TFL::BucketizeOp)
「境界」に基づいて「入力」をバケット化します。
例:
入力がboundaries = [0, 10, 100]
およびinput = [[-5, 10000][150, 10][5, 100]]
の場合、出力はoutput = [[0, 3][3, 2][1, 3]]
になります。 output = [[0, 3][3, 2][1, 3]]
。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 SameOperandsAndResultShape
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
boundaries | ::mlir::ArrayAttr | 32ビット浮動小数点配列属性 |
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 32 ビット float または 64 ビット float または 32 ビット符号なし整数または 64 ビット符号なし整数値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32 ビットの符号なし整数値のテンソル |
tfl.call_once
(TFL::CallOnceOp)
初期化関数を呼び出します
この操作は、tf 保存モデル言語のセッション初期化子に指定された初期化関数を呼び出します。
インターフェイス: TflRuntimeVerifyOpInterface
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
session_init_function | ::mlir::StringAttr | 文字列属性 |
tfl.cast
(TFL::CastOp)
キャストオペレーター
入力を入力型から出力型にキャストします。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 SameOperandsAndResultShape
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 16 ビット float または bfloat16 型、32 ビット float または 64 ビット float または 1 ビット符号なし整数または 4 ビット符号なし整数または 16 ビット符号なし整数または 16 ビット符号なし整数または 32 ビット符号なし整数のテンソル、または32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、または TFLite quint8 型、または 8 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または 32 ビット浮動小数点要素値を持つ複合型 |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 16 ビット float または bfloat16 型または 32 ビット float または 64 ビット float または 1 ビット符号なし整数または 16 ビット符号なし整数または 16 ビット符号なし整数または 32 ビット符号なし整数または 32 ビット符号なし整数のテンソル、または64 ビット符号なし整数、TFLite quint8 型、または 8 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、または 32 ビット浮動小数点要素値を持つ複素数型 |
tfl.ceil
(TFL::CeilOp)
天井オペレーター
入力の要素ごとの ceil 値を返します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 InferTensorType
、 TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 InferShapedTypeOpInterface
、 InferTypeOpInterface
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
x | 32 ビット浮動小数点値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
y | 32 ビット浮動小数点値のテンソル |
tfl.complex_abs
(TFL::ComplexAbsOp)
テンソルの複素絶対値を計算します。
複素数のテンソルx
を指定すると、この演算はx
の各要素の絶対値であるfloat
またはdouble
型のテンソルを返します。 x
のすべての要素は次の形式の複素数でなければなりません \(a + bj\)。絶対値は次のように計算されます。 \( \sqrt{a^2 + b^2}\)。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 SameOperandsAndResultShape
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 32 ビット float 要素を含む複合型、または 64 ビット float 要素値を含む複合型のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32 ビット float または 64 ビット float 値のテンソル |
tfl.concatenation
(TFL::ConcatenationOp)
連結演算子
テンソルを 1 次元に沿って連結します
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 SameOperandsAndResultsScale
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32 ビットの符号なし整数属性 |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | 値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性 |
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
values | 任意の型値のテンソルの可変個引数 |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32 ビット浮動小数点、64 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または QI8 型、または QUI8 型、または 8 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 1 のテンソル-bit 符号なし整数値 |
tfl.control_node
(TFL::ControlNodeOp)
TFL.control_node
操作は、制御エッジを接続するために単一ブロック操作をラップします。
これは、領域をラップし、それらにコントロールの依存関係をアタッチするために使用されます。通常、これは、固定順序の操作 (再実体化など) に依存する最適化を有効にするために、フラットバッファ モデルを出力する前の最後のステップの 1 つで行われます。フラットバッファ エクスポータは、ラップされた領域をアンラップし、生成されたモデルにメタデータで注釈を付けます。実行時の並べ替えでは、コントロールの依存関係によって指定された順序が尊重されます。
特性: HasParent<mlir::func::FuncOp>
、 RecursiveMemoryEffects
、 SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp>
、 SingleBlock
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
controlInputs | 制御の可変個引数 |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
outputs | 任意の型値のテンソルの可変個引数 |
control | コントロール |
tfl.conv_2d
(TFL::Conv2DOp)
畳み込み演算子
入力に対して畳み込み演算を実行します。
入力: inputs[0]
: 必須: 入力アクティベーション テンソルinputs[1]
: 必須: フィルター重みテンソルinputs[2]
: オプション: バイアス テンソル
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
、 quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
、 quant::AffineOpCoefficient<0, 1>
インターフェイス: AffineQuantizedOpInterface
、 ConditionallySpeculatable
、 DynamicRangeQuantizedOpInterface
、 InferTypeOpInterface
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TFL_SparseOp
、 TflArithmeticCountOpInterface
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
dilation_h_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32 ビットの符号なし整数属性 |
dilation_w_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32 ビットの符号なし整数属性 |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | 値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性 |
padding | ::mlir::StringAttr | 値が SAME または VALID である文字列属性 |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32 ビットの符号なし整数属性 |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32 ビットの符号なし整数属性 |
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 32 ビット float、QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル |
filter | 32 ビット float、QI4 型、QI8 型、または QUI8 型値のテンソル |
bias | 任意の型値または型なしのテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32 ビット float、QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル |
tfl.conv_3d
(TFL::Conv3DOp)
コンボリューション 3D オペレーター
3D 入力に対して畳み込み演算を実行します。入力: inputs[0]
: 必須: 入力アクティベーション テンソルinputs[1]
: 必須: フィルター重みテンソルinputs[2]
: オプション: バイアス テンソル
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
dilation_d_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32 ビットの符号なし整数属性 |
dilation_h_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32 ビットの符号なし整数属性 |
dilation_w_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32 ビットの符号なし整数属性 |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | 値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性 |
padding | ::mlir::StringAttr | 値が SAME または VALID である文字列属性 |
stride_d | ::mlir::IntegerAttr | 32 ビットの符号なし整数属性 |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32 ビットの符号なし整数属性 |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32 ビットの符号なし整数属性 |
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 32 ビット浮動小数点値のテンソル |
filter | 32 ビット浮動小数点値のテンソル |
bias | 任意の型値または型なしのテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32 ビット浮動小数点値のテンソル |
tfl.conv_3d_transpose
(TFL::Conv3DTransposeOp)
転置畳み込み 3D オペレーター
3D 入力に対して転置畳み込み演算を実行します。入力: inputs[0]
: 必須: 出力テンソルの形状inputs[1]
: 必須: フィルター重みテンソルinputs[2]
: 必須: 入力活性化テンソルinputs[3]
: オプション: バイアス テンソル
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
dilation_d_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32 ビットの符号なし整数属性 |
dilation_h_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32 ビットの符号なし整数属性 |
dilation_w_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32 ビットの符号なし整数属性 |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | 値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性 |
padding | ::mlir::StringAttr | 値が SAME または VALID である文字列属性 |
stride_d | ::mlir::IntegerAttr | 32 ビットの符号なし整数属性 |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32 ビットの符号なし整数属性 |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32 ビットの符号なし整数属性 |
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
output_shape | 32 ビットの符号なし整数値のテンソル |
filter | 32 ビット浮動小数点値のテンソル |
input | 32 ビット浮動小数点値のテンソル |
bias | 任意の型値または型なしのテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32 ビット浮動小数点値のテンソル |
tfl.cos
(TFL::CosOp)
コサイン演算子
入力の要素ごとのコサインを計算します
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 InferTensorType
、 TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 InferShapedTypeOpInterface
、 InferTypeOpInterface
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
x | 32 ビット浮動小数点値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
y | 32 ビット浮動小数点値のテンソル |
tfl.cumsum
(TFL::CumsumOp)
合計演算子
軸に沿ったテンソル x の累積和を計算します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
exclusive | ::mlir::BoolAttr | ブール属性 |
reverse | ::mlir::BoolAttr | ブール属性 |
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数値のテンソル |
axis | 32 ビットの符号なし整数値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数値のテンソル |
tfl.custom
(TFL::CustomOp)
カスタムオペレーション
任意の TFLite カスタム操作の汎用操作。
input: 元の操作の入力のリスト。 custom_code: この操作が正確にどれであるかを識別するために使用される文字列。これは、フラットバッファーの Operator_codes.custom_code に対応します。 Custom_option: op 属性をバイト形式で保存するためのホルダー。出力: 元の操作の出力のリスト。
インターフェイス: TflRuntimeVerifyOpInterface
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
custom_code | ::mlir::StringAttr | 文字列属性 |
custom_option | ::mlir::TFL::ConstBytesAttr | コンパイルされたバイトの文字列属性表現 |
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 任意の型値または型なしのテンソルの可変長引数 |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 任意の型値のテンソルの可変個引数 |
tfl.custom_tf
(TFL::CustomTfOp)
TF カスタム Op のラッパー Op。
カスタム TF オペレーションのラッパー オペレーション。これらには、custom_opdefs を使用して定義された操作、または TF 言語で定義されていないリンクされた操作が含まれます。この Op は、カスタム Op をリージョン内にラップするだけです。注 #1、この Op には、CustomOp を使用して定義された TF Lite カスタム Op は含まれません。注 #2、この操作はコンバーター内の単なる内部表現であり、モデルが Flatbuffer にエクスポートされるときに公開/エクスポートされません。
特性: IsolatedFromAbove
、 RecursiveMemoryEffects
、 SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp>
、 SingleBlock
インターフェイス: InferTypeOpInterface
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 任意の型値または型なしのテンソルの可変長引数 |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 任意の型値のテンソルの可変個引数 |
tfl.densify
(TFL::DensifyOp)
高密度化オペレータ
スパース テンソルをデンス形式に変換します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル |
tfl.depth_to_space
(TFL::DepthToSpaceOp)
DepthToSpace 演算子
データを深度から空間データのブロックに再配置します。これは、SpaceToDepth の逆変換です。より具体的には、この操作は、 depth
次元の値が空間ブロックでheight
およびwidth
次元に移動される入力テンソルのコピーを出力します。 attr block_size
、入力ブロック サイズとデータの移動方法を示します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 SameOperandsAndResultsScale
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
block_size | ::mlir::IntegerAttr | 値が正の 32 ビットの符号なし整数属性 |
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 32 ビット float または 8 ビット符号なし整数または 32 ビット符号なし整数または 64 ビット符号なし整数または TFLite quint8 型または 8 ビット符号なし整数または QI8 型または QUI8 型値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32 ビット float または 8 ビット符号なし整数または 32 ビット符号なし整数または 64 ビット符号なし整数または TFLite quint8 型または 8 ビット符号なし整数または QI8 型または QUI8 型値のテンソル |
tfl.depthwise_conv_2d
(TFL::DepthwiseConv2DOp)
深さ方向に分離可能な畳み込み演算子
入力に対して畳み込み演算を実行します。
入力: inputs[0]
: 必須: 入力アクティベーション テンソルinputs[1]
: 必須: フィルター重みテンソルinputs[2]
: オプション: バイアス テンソル
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
、 quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
、 quant::AffineOpCoefficient<3, 1>
インターフェイス: AffineQuantizedOpInterface
、 ConditionallySpeculatable
、 DynamicRangeQuantizedOpInterface
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TFL_SparseOp
、 TflArithmeticCountOpInterface
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
dilation_h_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32 ビットの符号なし整数属性 |
dilation_w_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32 ビットの符号なし整数属性 |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | 値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性 |
padding | ::mlir::StringAttr | 値が SAME または VALID である文字列属性 |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32 ビットの符号なし整数属性 |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32 ビットの符号なし整数属性 |
depth_multiplier | ::mlir::IntegerAttr | 32 ビットの符号なし整数属性 |
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 32 ビット float、QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル |
filter | 32 ビット float、QI4 型、QI8 型、または QUI8 型値のテンソル |
bias | 任意の型値または型なしのテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32 ビット float、QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル |
tfl.dequantize
(TFL::DequantizeOp)
逆量子化演算子
量子化パラメータに従って、量子化された整数配列を浮動小数点に変換します。
インターフェイス: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | QI4 型、QI8 型、QUI8 型、QI16 型、または 16 ビット浮動小数点値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32 ビット浮動小数点値のテンソル |
tfl.dilate
(TFL::DilateOp)
膨張演算子
既存の要素の間に新しい要素を追加してテンソルを拡張します。特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数のテンソル、または32 ビット浮動小数点値または 64 ビット浮動小数点値 |
dilations | 32 ビットの符号なし整数値のテンソル |
padding_value | 任意の型値の 0D テンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数のテンソル、または32 ビット浮動小数点値または 64 ビット浮動小数点値 |
tfl.div
(TFL::DivOp)
除算演算子
要素ごとの除算演算。
特性: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
、 AlwaysSpeculatableImplTrait
、 ResultsBroadcastableShape
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflArithmeticCountOpInterface
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | 値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性 |
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
lhs | 32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、または QUI8 型値のテンソル |
rhs | 32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、または QUI8 型値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、または QUI8 型値のテンソル |
tfl.dynamic_update_slice
(TFL::DynamicUpdateSliceOp)
動的更新スライス。
XLA DynamicUpdateSlice と同じセマンティクスを持つ DynamicUpdateSlice オペレーション。 start_indices で上書きされたスライス更新を使用して、入力配列オペランドの値である結果を生成します。
https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#dynamicupdatesliceを参照してください。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
operand | 1 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、または 32 ビット浮動小数点値のテンソル |
update | 1 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、または 32 ビット浮動小数点値のテンソル |
start_indices | 32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 1ビットのサインレス整数または8ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または32ビットフロート値のテンソル |
tfl.elu
(tfl :: eluop)
指数線形ユニット演算子
指数線形f(x) - > exp(x) - 1を計算しますx <0の場合はx、x> = = 0の場合はxを計算します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 SameOperandsAndResultShape
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
x | 32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
y | 32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数値のテンソル |
tfl.embedding_lookup
(tfl :: embeddinglookupop)
ルックアップオペレーターの埋め込み
埋め込みテンソルのリストでIDを調べます。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
インターフェイス: AffineQuantizedOpInterface
、 ConditionallySpeculatable
、 DynamicRangeQuantizedOpInterface
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
lookup | 32ビットのサインレス整数値のテンソル |
value | 32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または8ビットの符号なし整数またはQI8タイプまたはQi8タイプまたはQI4タイプのテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または8ビットの符号なし整数値のテンソル |
tfl.equal
(tfl :: equalop)
平等な演算子
x == y要素ごとの真実要素を返します
特性::: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
、 AlwaysSpeculatableImplTrait
、 Commutative
、 QuantizableResult
、 ResultsBroadcastableShape
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
x | 1ビットのサインレス整数または32ビットフロートまたは16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQi8タイプまたはQui8タイプまたは8ビットの符号なし整数またはTflite文字列タイプの値のテンソル |
y | 1ビットのサインレス整数または32ビットフロートまたは16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQi8タイプまたはQui8タイプまたは8ビットの符号なし整数またはTflite文字列タイプの値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 1ビットのサインレス整数値のテンソル |
tfl.exp
(tfl :: expop)
自然の指数オペレーター
入力で要素ごとの自然指数操作を実行します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
x | 32ビットフロートまたはQI8タイプまたはQI16タイプのテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
y | 32ビットフロートまたはQI8タイプまたはQI16タイプのテンソル |
tfl.expand_dims
(tfl :: ExpandDimsop)
1の寸法をテンソルの形状に挿入します。
テンソルinput
与えられた場合、この操作は、 input
の形状の寸法インデックスaxis
に1の寸法を挿入します。ディメンションインデックスaxis
ゼロから始まります。 axis
の負の数を指定すると、端から後方にカウントされます。
この操作は、単一の要素にバッチディメンションを追加する場合に役立ちます。たとえば、形状の単一の画像[height, width, channels]
[1, height, width, channels]
ある場合、 expand_dims(image, 0)
を使用して1つの画像のバッチにすることができます。 。
その他の例:
# 't' is a tensor of shape [2]
shape(expand_dims(t, 0)) ==> [1, 2]
shape(expand_dims(t, 1)) ==> [2, 1]
shape(expand_dims(t, -1)) ==> [2, 1]
# 't2' is a tensor of shape [2, 3, 5]
shape(expand_dims(t2, 0)) ==> [1, 2, 3, 5]
shape(expand_dims(t2, 2)) ==> [2, 3, 1, 5]
shape(expand_dims(t2, 3)) ==> [2, 3, 5, 1]
この操作には次のことが必要です。
-1-input.dims() <= dim <= input.dims()
この操作は、サイズ1の寸法を削除するsqueeze()
に関連しています。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 SameOperandsAndResultsScale
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 任意のタイプ値のテンソル |
dim | 32/64ビットのサインレス整数値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 任意のタイプ値のテンソル |
tfl.external_const
(tfl :: externalConstop)
外部const op。
外部const opは、フラットバッファの定数を指すbuffer_index
保持します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
buffer_index | :: mlir :: integerattr | 32ビットサインレス整数属性 |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 任意のタイプ値のテンソル |
tfl.fake_quant
(tfl :: fakequantop)
偽のオペレーター
Float Scalars MinとMaxを介してフロートの「入力」テンソルを「入力」テンソルを入力と同じ形状の「出力」テンソルに偽造します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
min | :: mlir :: floatattr | 32ビットフロート属性 |
max | :: mlir :: floatattr | 32ビットフロート属性 |
num_bits | :: mlir :: integerattr | 最小値が16である32ビットサインレス整数属性の属性 |
narrow_range | :: MLIR :: BOOLATTR | 値が間違っているブール属性 |
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 32ビットフロート値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32ビットフロート値のテンソル |
tfl.fill
(tfl :: fillop)
与えられた値でテンソルを埋めます。
与えられた値でテンソルを埋めます。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 SameOperandsAndResultsScale
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
dims | 32/64ビットのサインレス整数値のテンソル |
input | 32ビットフロートまたは16ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または1ビットサインレス整数またはQI8タイプまたはQI16タイプまたはTflite文字列タイプのテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
result | 32ビットフロートまたは16ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または1ビットサインレス整数またはQI8タイプまたはQI16タイプまたはTflite文字列タイプのテンソル |
tfl.floor
(tfl :: floorop)
フロアオペレーター
入力の要素ごとのフロア値を返します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 InferTensorType
、 TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 InferShapedTypeOpInterface
、 InferTypeOpInterface
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
x | 32ビットフロート値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
y | 32ビットフロート値のテンソル |
tfl.floor_div
(tfl :: floordivop)
フロアディブオペレーター
要素ごとのフロアdiv操作。
特性::: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
、 AlwaysSpeculatableImplTrait
、 ResultsBroadcastableShape
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
lhs | 32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数値のテンソル |
rhs | 32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数値のテンソル |
tfl.floor_mod
(tfl :: floormodop)
部門のリマインダー
要素ごとのディビジョンリマインダー操作。
特性::: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
、 AlwaysSpeculatableImplTrait
、 ResultsBroadcastableShape
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
lhs | 8ビットサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または32ビットフロート値のテンソル |
rhs | 8ビットサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または32ビットフロート値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 8ビットサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または32ビットフロート値のテンソル |
tfl.fully_connected
(tfl :: fullyconnectedop)
完全に接続されたOP
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
、 quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
、 quant::AffineOpCoefficient<0, 1>
インターフェイス: AffineQuantizedOpInterface
、 ConditionallySpeculatable
、 DynamicRangeQuantizedOpInterface
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TFL_SparseOp
、 TflArithmeticCountOpInterface
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
fused_activation_function | :: mlir :: stringattr | 値がない文字列属性、またはrelu、またはrelu_n1_to_1、またはrelu6、またはtanh、またはsign_bit |
weights_format | :: mlir :: stringattr | 値がデフォルトである、またはshuffled4x16int8の文字列属性 |
keep_num_dims | :: MLIR :: BOOLATTR | ブール属性 |
asymmetric_quantize_inputs | :: MLIR :: BOOLATTR | ブール属性 |
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 32ビットフロートまたはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプまたはQui16タイプのテンソル |
filter | 32ビットフロートまたはQI4タイプまたはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプの値のテンソル |
bias | 任意の型値のテンソルまたは型のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 任意の型値のテンソルの変数 |
tfl.gather
(tfl ::集まり)
オペレーターを集めます
indices
に従って、 params
axis
からスライスを収集します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 DynamicRangeQuantizedOpInterface
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 SameOperandsAndResultsScale
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
axis | :: mlir :: integerattr | 32ビットサインレス整数属性 |
batch_dims | :: mlir :: integerattr | 32ビットサインレス整数属性 |
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
params | 32ビットフロートまたは1ビットのサインレス整数または4ビットサインレス整数または8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはTflite文字列タイプまたは8ビットのテンソル符号なしの整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプの値 |
indices | 16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32ビットフロートまたは1ビットのサインレス整数または4ビットサインレス整数または8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはTflite文字列タイプまたは8ビットのテンソル符号なしの整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプの値 |
tfl.gather_nd
(tfl :: gatherndop)
_gather ndオペレーター
indices
で指定された形状のあるparams
からテンソルにスライスを収集します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 SameOperandsAndResultsScale
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
params | 32ビットフロートまたは1ビットのサインレス整数または8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または8ビットの符号なし整数またはQI8タイプまたはTflite文字列タイプの値値のテンソル |
indices | 16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32ビットフロートまたは1ビットのサインレス整数または8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または8ビットの符号なし整数またはQI8タイプまたはTflite文字列タイプの値値のテンソル |
tfl.gelu
(tfl :: geluop)
GELUアクティベーション関数。
geluアクティベーション関数要素を計算します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
、 SameOperandsAndResultShape
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
approximate | :: MLIR :: BOOLATTR | ブール属性 |
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 32ビットフロートまたはQI8タイプまたはQUI8タイプの値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32ビットフロートまたはQI8タイプまたはQUI8タイプの値のテンソル |
tfl.greater
(tfl :: greaterop)
より大きなオペレーター
要素ごとのより大きな操作。
特性::: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
、 AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
、 ResultsBroadcastableShape
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
lhs | 32ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQui8タイプまたはQi8タイプまたはTflite Quint8タイプの値のテンソル |
rhs | 32ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQui8タイプまたはQi8タイプまたはTflite Quint8タイプの値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 1ビットのサインレス整数値のテンソル |
tfl.greater_equal
(tfl :: greaterequalop)
_グレーター等しい演算子
要素ごとのgreate_equal操作。
特性::: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
、 AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
、 ResultsBroadcastableShape
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
lhs | 32ビットフロートまたは16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQui8タイプまたはQI8タイプの値のテンソル |
rhs | 32ビットフロートまたは16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQui8タイプまたはQI8タイプの値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 1ビットのサインレス整数値のテンソル |
tfl.hard_swish
(tfl :: hardswishop)
ハードスイスアクティベーション関数。
ハードスイッシュアクティベーション関数f(x) - >(x * relu6(x+3))/6要素を計算します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
、 SameOperandsAndResultShape
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQI8タイプの値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQI8タイプの値のテンソル |
tfl.hashtable
(tfl :: hashtableop)
非初期化ハッシュテーブルを作成します。
このOPは、ハッシュテーブルを作成し、キーと値のタイプを指定します。テーブルを使用する前に、初期化する必要があります。初期化後、テーブルは不変になります。
インターフェイス: TflRuntimeVerifyOpInterface
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
table_id | :: mlir :: integerattr | 32ビットサインレス整数属性 |
key_dtype | :: mlir :: typeattr | 任意の型属性 |
value_dtype | :: mlir :: typeattr | 任意の型属性 |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
out | リソース値のテンソル |
tfl.hashtable_find
(tfl :: hashtablefindop)
テーブルのキーを検索し、対応する値を出力します。
テンソルkeys
、テーブルのキーと同じタイプでなければなりません。出力values
、テーブル値のタイプです。
スカラーdefault_value
、テーブルに存在しないキーの値出力です。また、テーブル値と同じタイプでなければなりません。
インターフェイス: TflRuntimeVerifyOpInterface
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
hash_table | リソース値のテンソル |
keys | 32ビットのサインレス整数またはTflite文字列タイプまたは64ビットのサインレス整数値のテンソル |
default_value | 32ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数またはTflite文字列タイプまたは64ビットのサインレス整数値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
out | 32ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数またはTflite文字列タイプまたは64ビットのサインレス整数値のテンソル |
tfl.hashtable_import
(tfl :: hashtableimportop)
テーブルの内容を指定されたキーと値に置き換えます。
テンソルkeys
、テーブルのキーと同じタイプでなければなりません。テンソルvalues
テーブル値のタイプでなければなりません。
インターフェイス: TflRuntimeVerifyOpInterface
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
hash_table | リソース値のテンソル |
keys | 32ビットのサインレス整数またはTflite文字列タイプまたは64ビットのサインレス整数値のテンソル |
values | 32ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数またはTflite文字列タイプまたは64ビットのサインレス整数値のテンソル |
tfl.hashtable_size
(tfl :: hashtablesizeop)
指定されたテーブル内の要素の数を計算します。
インターフェイス: TflRuntimeVerifyOpInterface
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
hash_table | リソース値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
out | 64ビットのサインレス整数値のテンソル |
tfl.if
(tfl :: ifop)
if-then-else操作
tfl.if
操作は、2つのコード領域を条件付けて実行するためのif-then-elseコンストラクトを表します。 IF操作へのオペランドはブール値です。例えば:
tfl.if %b {
...
} else {
...
}
tfl.if
、その地域で定義されている結果を返すこともあります。定義された値は、実行パスがどのように実行されるかによって決定されます。
例:
%x, %y = tfl.if %b -> (tensor<f32>, tensor<f32>) {
%x_true = ...
%y_true = ...
tfl.yield %x_true, %y_true : tensor<f32>, tensor<f32>
} else {
%x_false = ...
%y_false = ...
tfl.yield %x_false, %y_false : tensor<f32>, tensor<f32>
}
tfl.if
領域は常に「Tfl.yield」で終了します。 「tfl.if」が値を定義しない場合、「tfl.yield」を除外することができ、暗黙的に挿入されます。それ以外の場合は、明示的でなければなりません。また、「tfl.if」が1つ以上の値を定義する場合、「else」ブロックは省略できません。
例:
tfl.if %b {
...
}
特性: NoRegionArguments
、 RecursiveMemoryEffects
、 SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp>
、 SingleBlock
インターフェイス: RegionBranchOpInterface
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
cond | 1ビットのサインレス整数値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
results | 任意の型値のテンソルの変数 |
tfl.imag
(tfl :: imagop)
複雑な数の想像上の部分を返します。
複雑な数値のテンソルinput
与えられた場合、この操作は、 input
の各要素の想像上の部分であるタイプfloat
のテンソルを返します。 input
のすべての要素は、形式の複雑な数でなければなりません \(a + bj\)、ここで、 Aは実際の部分であり、 Bはこの操作によって返される想像上の部分です。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 SameOperandsAndResultShape
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 32ビットフロート要素を備えた複雑なタイプのテンソルまたは64ビットフロート要素の複雑なタイプ値 |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32ビットフロートまたは64ビットフロート値のテンソル |
tfl.l2_normalization
(tfl :: l2normalizationop)
L2は演算子を正常化します
L2 -Normalization OP
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 FixedOutputRangeInterface
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflArithmeticCountOpInterface
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
fused_activation_function | :: mlir :: stringattr | 値がない文字列属性、またはrelu、またはrelu_n1_to_1、またはrelu6、またはtanh、またはsign_bit |
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQi8タイプまたはQui16タイプまたはQi16タイプまたは8ビットのサインレス整数値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQi8タイプまたはQui16タイプまたはQi16タイプまたは8ビットのサインレス整数値のテンソル |
tfl.leaky_relu
(Tfl :: Leakyreluop)
漏れやすいReluオペレーター
要素ごとの漏れやすいReluオペレーターx - > x> = 0? X:(alpha * x)
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
、 SameOperandsAndResultShape
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
alpha | :: mlir :: floatattr | 32ビットフロート属性 |
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQi8タイプまたはTflite Quint8タイプまたはQi16タイプの値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQi8タイプまたはTflite Quint8タイプまたはQi16タイプの値のテンソル |
tfl.less
(tfl :: lessop)
オペレーターが少ない
要素ごとに操作が少ない。
特性::: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
、 AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
、 ResultsBroadcastableShape
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
lhs | 32ビットフロートまたは16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQui8タイプまたはQi8タイプまたはTflite Quint8タイプの値のテンソル |
rhs | 32ビットフロートまたは16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQui8タイプまたはQi8タイプまたはTflite Quint8タイプの値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 1ビットのサインレス整数値のテンソル |
tfl.less_equal
(tfl :: lessequalop)
_レス等しい演算子
要素ごとの等式操作。
特性::: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
、 AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
、 ResultsBroadcastableShape
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
lhs | 32ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプのテンソル |
rhs | 32ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプのテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 1ビットのサインレス整数値のテンソル |
tfl.local_response_normalization
(tfl :: localresponsenormalizationop)
ローカル応答の正規化。
4-D input
テンソルは、3Dアレイの1-Dベクター(最後の次元に沿って)として扱われ、各ベクトルは独立して正規化されます。特定のベクトル内で、各コンポーネントは、 depth_radius
内の入力の加重された四角の合計で分割されます。詳細には、
sqr_sum[a, b, c, d] =
sum(input[a, b, c, d - depth_radius : d + depth_radius + 1] ** 2)
output = input / (bias + alpha * sqr_sum) ** beta
詳細については、 Krizhevsky et al。、ImagENet分類を参照してください。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 InferTensorType
、 TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 InferShapedTypeOpInterface
、 InferTypeOpInterface
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
radius | :: mlir :: integerattr | 32ビットサインレス整数属性 |
bias | :: mlir :: floatattr | 32ビットフロート属性 |
alpha | :: mlir :: floatattr | 32ビットフロート属性 |
beta | :: mlir :: floatattr | 32ビットフロート属性 |
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 32ビットフロート値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32ビットフロート値のテンソル |
tfl.log
(tfl :: logop)
ナチュラル対数演算子
入力で要素ごとの自然対数操作を実行します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
x | 32ビットフロートまたはQI8タイプの値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
y | 32ビットフロートまたはQI8タイプの値のテンソル |
tfl.log_softmax
(tfl :: logsoftmaxop)
ログSoftMaxオペレーター
次の式で要素ごとのログソフトマックスのアクティベーションを計算します
input -log(resid_sum(exp(input)、dim))
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
、 SameOperandsAndResultShape
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 FixedOutputRangeInterface
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflArithmeticCountOpInterface
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQi8タイプまたはTflite Quint8タイプのテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQi8タイプまたはTflite Quint8タイプのテンソル |
tfl.logical_and
(tfl :: logicalandop)
論理および演算子
要素ごとの論理と操作。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 ResultsBroadcastableShape
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
lhs | 1ビットのサインレス整数値のテンソル |
rhs | 1ビットのサインレス整数値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 1ビットのサインレス整数値のテンソル |
tfl.logical_not
(tfl :: logicalnotop)
論理的ではないオペレーター
要素ごとの論理操作ではありません。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 SameOperandsAndResultShape
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
lhs | 1ビットのサインレス整数値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 1ビットのサインレス整数値のテンソル |
tfl.logical_or
(tfl :: logicalorop)
論理または演算子
要素ごとの論理または操作。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 ResultsBroadcastableShape
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
lhs | 1ビットのサインレス整数値のテンソル |
rhs | 1ビットのサインレス整数値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 1ビットのサインレス整数値のテンソル |
tfl.logistic
(tfl :: logisticop)
ロジスティック演算子
入力の要素ごとのシグモイドを計算します
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
、 SameOperandsAndResultShape
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 FixedOutputRangeInterface
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflArithmeticCountOpInterface
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
x | 32ビットフロートまたはQi8タイプまたはQi8タイプまたはQi16タイプまたはTflite Quint8タイプの値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
y | 32ビットフロートまたはQi8タイプまたはQi8タイプまたはQi16タイプまたはTflite Quint8タイプの値のテンソル |
tfl.lstm
(tfl :: lstmop)
完全なLSTM演算子
長期の長期メモリユニット(LSTM)再発ネットワークレイヤー。デフォルトの非peephole実装は、 http://deeplearning.cs.cmu.edu/pdfs/hochreiter97_lstm.pdfに基づいています。 「長期的な記憶」。 Neural Computation、9(8):1735-1780、1997。覗き穴の実装は、https: //research.google.com/pubs/archive/43905.pdf hasim sak、アンドリューシニア、フランコーズビューフェイに基づいています。 「大規模な音響モデリングのための長期の短期メモリ再発性ニューラルネットワークアーキテクチャ。」 speech、2014年。入力および忘却ゲート(CIFG)のカップリングは、 http://arxiv.org/pdf/1503.0404069.pdf Greff et alに基づいています。 'LSTM:検索スペースオデッセイ'レイヤー正規化は、 https ://arxiv.org/pdf/1607.06450.pdf Ba et al。 「レイヤー正規化」
特性: QuantizableResult
インターフェイス: DynamicRangeQuantizedOpInterface
、 TFL_StatefulOp
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
fused_activation_function | :: mlir :: stringattr | 値がない文字列属性、またはrelu、またはrelu_n1_to_1、またはrelu6、またはtanh、またはsign_bit |
cell_clip | :: mlir :: floatattr | 値が非陰性である32ビットフロート属性 |
proj_clip | :: mlir :: floatattr | 値が非陰性である32ビットフロート属性 |
kernel_type | :: mlir :: tfl :: lstmkerneltypeattr | lstm_kernel_type値がmlir :: tfl :: lstmkerneltype :: full |
asymmetric_quantize_inputs | :: MLIR :: BOOLATTR | ブール属性 |
input_to_input_intermediate | :: mlir :: typeattr | 任意の型属性 |
input_to_forget_intermediate | :: mlir :: typeattr | 任意の型属性 |
input_to_cell_intermediate | :: mlir :: typeattr | 任意の型属性 |
input_to_output_intermediate | :: mlir :: typeattr | 任意の型属性 |
effective_hidden_scale_intermediate | :: mlir :: typeattr | 任意の型属性 |
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 32ビットフロートまたはQI8タイプまたはQI16タイプのテンソル |
input_to_input_weights | 任意の型値のテンソルまたは型のテンソル |
input_to_forget_weights | 32ビットフロートまたはQI8タイプの値のテンソル |
input_to_cell_weights | 32ビットフロートまたはQI8タイプの値のテンソル |
input_to_output_weights | 32ビットフロートまたはQI8タイプの値のテンソル |
recurrent_to_input_weights | 任意の型値のテンソルまたは型のテンソル |
recurrent_to_forget_weights | 32ビットフロートまたはQI8タイプの値のテンソル |
recurrent_to_cell_weights | 32ビットフロートまたはQI8タイプの値のテンソル |
recurrent_to_output_weights | 32ビットフロートまたはQI8タイプの値のテンソル |
cell_to_input_weights | 任意の型値のテンソルまたは型のテンソル |
cell_to_forget_weights | 任意の型値のテンソルまたは型のテンソル |
cell_to_output_weights | 任意の型値のテンソルまたは型のテンソル |
input_gate_bias | 任意の型値のテンソルまたは型のテンソル |
forget_gate_bias | 32ビットフロートまたはQI32タイプの値のテンソル |
cell_bias | 32ビットフロートまたはQI32タイプの値のテンソル |
output_gate_bias | 32ビットフロートまたはQI32タイプの値のテンソル |
projection_weights | 任意の型値のテンソルまたは型のテンソル |
projection_bias | 任意の型値のテンソルまたは型のテンソル |
input_activation_state | ステートフルなテンソル |
input_cell_state | ステートフルなテンソル |
input_layer_norm_coefficients | 任意の型値のテンソルまたは型のテンソル |
forget_layer_norm_coefficients | 任意の型値のテンソルまたは型のテンソル |
cell_layer_norm_coefficients | 任意の型値のテンソルまたは型のテンソル |
output_layer_norm_coefficients | 任意の型値のテンソルまたは型のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 任意のタイプ値のテンソル |
tfl.matrix_diag
(tfl :: matrixdiagop)
提供された対角線と他のすべてがゼロでパディングされたテンソルを返します。
対角線が与えられた場合、対角線でテンソルを返し、他のすべてがゼロでパディングされています。斜めの寸法がk寸法[I, J, K, ..., N]
があると仮定し、出力は寸法を備えたランクk+1
のテンソルです[I, J, K, ..., N, N]
ここでoutput[i, j, k, ..., m, n] = 1{m=n} * diagonal[i, j, k, ..., n].
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
diagonal | 32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または8ビットの符号なし整数またはQui8タイプまたはQi8タイプまたはQIINT8タイプの値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または8ビットの符号なし整数またはQui8タイプまたはQi8タイプまたはQIINT8タイプの値のテンソル |
tfl.matrix_set_diag
(tfl :: matrixsetdiagop)
新しいバッチ付き対角線値を使用して、バッチ付きマトリックステンソルを返します。
input
とdiagonal
が与えられた場合、この操作は、最も内側のマトリックスの主な対角線を除き、 input
と同じ形状と値のテンソルを返します。これらは、 diagonal
の値によって上書きされます。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または8ビットの符号なし整数またはQI8タイプまたはQI16タイプまたはQui8タイプまたはQuINT8タイプの値の値 |
diagonal | 32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または8ビットの符号なし整数またはQI8タイプまたはQI16タイプまたはQui8タイプまたはQuINT8タイプの値の値 |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
result | 32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または8ビットの符号なし整数またはQI8タイプまたはQI16タイプまたはQui8タイプまたはQuINT8タイプの値の値 |
tfl.max_pool_2d
(tfl :: maxpool2dop)
Max Pool 2d Op
入力で最大プール2dを実行します。
入力: inputs[0]
:必須:入力テンソル
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 SameOperandsAndResultsScale
、 TflArithmeticCountOpInterface
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
padding | :: mlir :: stringattr | 値が同じ、または有効な文字列属性 |
stride_w | :: mlir :: integerattr | 32ビットサインレス整数属性 |
stride_h | :: mlir :: integerattr | 32ビットサインレス整数属性 |
filter_width | :: mlir :: integerattr | 32ビットサインレス整数属性 |
filter_height | :: mlir :: integerattr | 32ビットサインレス整数属性 |
fused_activation_function | :: mlir :: stringattr | 値がない文字列属性、またはrelu、またはrelu_n1_to_1、またはrelu6、またはtanh、またはsign_bit |
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQi8タイプまたはQi16タイプまたはTflite Quint8タイプの値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQi8タイプまたはQi16タイプまたはTflite Quint8タイプの値のテンソル |
tfl.maximum
(tfl :: maximumop)
最大オペレーター
要素ごとの最大操作。
特性::: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
、 AlwaysSpeculatableImplTrait
、 Commutative
、 QuantizableResult
、 ResultsBroadcastableShape
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 SameOperandsAndResultsScale
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
lhs | 32ビットフロートまたは32/64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプのテンソル |
rhs | 32ビットフロートまたは32/64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプのテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
max | 32ビットフロートまたは32/64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプのテンソル |
tfl.mean
(tfl :: meanop)
平均演算子
テンソルの寸法にわたる要素の平均を計算します。軸で与えられた寸法に沿ってinput_tensorを減らします。 KeepDimsが真でない限り、テンソルのランクは、軸の各エントリごとに1だけ削減されます。 KeepDimsが真である場合、縮小寸法は長さ1で保持されます。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
、 QuantizableResult
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIRタイプ | 説明 |
---|---|---|
keep_dims | :: MLIR :: BOOLATTR | ブール属性 |
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | 32ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたは8ビットの符号なし整数またはQI16タイプの値のテンソル |
axis | 32ビットのサインレス整数値のテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | 32ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたは8ビットの符号なし整数またはQI16タイプの値のテンソル |
tfl.minimum
(tfl :: minimumop)
最小オペレーター
要素ごとの最小操作。
特性::: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
、 AlwaysSpeculatableImplTrait
、 Commutative
、 QuantizableResult
、 ResultsBroadcastableShape
インターフェイス: ConditionallySpeculatable
、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
、 SameOperandsAndResultsScale
、 TflRuntimeVerifyOpInterface
効果: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
オペランド | 説明 |
---|---|
lhs | 32ビットフロートまたは32/64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプのテンソル |
rhs | 32ビットフロートまたは32/64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプのテンソル |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
min | 32ビットフロートまたは32/64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプのテンソル |
tfl.mirror_pad
(tfl :: mirrirpadop)
MirrorPadオペレーター。ミラーリングされた値でテンソルをパッドします。
この操作は、指定したパディングに従って、ミラール値を使用して入力をパッドします。パディングは、形状[n、2]の整数テンソルで、nは入力のランクです。入力dの各寸法dについて、パディング[d、0]は、その次元の入力の内容の前に追加する値の数を示し、パディング[d、1]は、そのディメンションの入力の内容後に追加する値の数を示します。
パディング[d、0]とパディング[d、1]の両方は、input.dim_size(d)(またはinput.dim_size(d)-1)よりも大きくなければなりません。
出力の各寸法dのパッド付きサイズは次のとおりです。
paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
mode | ::mlir::TFL::MirrorPaddingTypeAttr | mirror_pad_enum |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
pad | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.mul
(TFL::MulOp)
Multiplication operator
Element-wise multiplication operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, Commutative
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values |
tfl.multinomial
(TFL::MultinomialOp)
Draws samples from a categorical distribution.
The generated values will have a categorical distribution based on the logits
or unnormalized log-probabilities provided for all classes.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
seed | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
seed2 | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
logits | tensor of 32-bit float values |
num_samples | tensor of 32-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
out | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
tfl.neg
(TFL::NegOp)
Negation operator
Computes element-wise negation of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, InferTensorType
, TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, InferShapedTypeOpInterface
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
y | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
tfl.no_value
(TFL::NoValueOp)
Constant representing no value.
No value constant op.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, ConstantLike
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
value | ::mlir::UnitAttr | unit attribute |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
none_val | none type |
tfl.non_max_suppression_v4
(TFL::NonMaxSuppressionV4Op)
Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score,
pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. Bounding boxes with score less than score_threshold
are removed. Bounding boxes are supplied as [y1, x1, y2, x2], where (y1, x1) and (y2, x2) are the coordinates of any diagonal pair of box corners and the coordinates can be provided as normalized (ie, lying in the interval [0, 1]) or absolute. Note that this algorithm is agnostic to where the origin is in the coordinate system and more generally is invariant to orthogonal transformations and translations of the coordinate system; thus translating or reflections of the coordinate system result in the same boxes being selected by the algorithm. The output of this operation is a set of integers indexing into the input collection of bounding boxes representing the selected boxes. The bounding box coordinates corresponding to the selected indices can then be obtained using the tf.gather operation
. For example: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
boxes | tensor of 32-bit float values |
scores | tensor of 32-bit float values |
max_output_size | tensor of 32-bit signless integer values |
iou_threshold | tensor of 32-bit float values |
score_threshold | tensor of 32-bit float values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
selected_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
valid_outputs | tensor of 32-bit signless integer values |
tfl.non_max_suppression_v5
(TFL::NonMaxSuppressionV5Op)
Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score,
pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. Bounding boxes with score less than score_threshold
are removed. Bounding boxes are supplied as [y1, x1, y2, x2], where (y1, x1) and (y2, x2) are the coordinates of any diagonal pair of box corners and the coordinates can be provided as normalized (ie, lying in the interval [0, 1]) or absolute. Note that this algorithm is agnostic to where the origin is in the coordinate system and more generally is invariant to orthogonal transformations and translations of the coordinate system; thus translating or reflections of the coordinate system result in the same boxes being selected by the algorithm. The output of this operation is a set of integers indexing into the input collection of bounding boxes representing the selected boxes. The bounding box coordinates corresponding to the selected indices can then be obtained using the tf.gather operation
. For example: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices) This op also supports a Soft-NMS (with Gaussian weighting) mode (cf Bodla et al, https://arxiv.org/abs/1704.04503 ) where boxes reduce the score of other overlapping boxes instead of directly causing them to be pruned. To enable this Soft-NMS mode, set the soft_nms_sigma
parameter to be larger than 0.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
boxes | tensor of 32-bit float values |
scores | tensor of 32-bit float values |
max_output_size | tensor of 32-bit signless integer values |
iou_threshold | tensor of 32-bit float values |
score_threshold | tensor of 32-bit float values |
soft_nms_sigma | tensor of 32-bit float values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
selected_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
selected_scores | tensor of 32-bit float values |
valid_outputs | tensor of 32-bit signless integer values |
tfl.not_equal
(TFL::NotEqualOp)
_Not equal operator
Element-wise not_equal operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, Commutative
, ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
lhs | tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values |
rhs | tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.NumericVerify
(TFL::NumericVerifyOp)
Verifies the numericals of the two operands
The NumericVerify op is a debugging op to verify the numericals of the two activations. It is a custom op in TFLite. If log_if_failed is true, the NumericVerify op calculates statistics on differences between float and quantized activations, output logs, set differences to the output tensors, and throws an error if errors above tolerance exist. If log_if_failed = false, then it doesn't care about errors.
Traits: QuantizableResult
, SameOperandsShape
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
tolerance | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
log_if_failed | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit float or TFLite quint8 type values |
ref | tensor of 32-bit float values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float values |
tfl.one_hot
(TFL::OneHotOp)
OneHot operator
Returns a one-hot tensor.The locations represented by indices in indices
take value on_value
, while all other locations take value off_value
.
If the input indices
is rank N
, the output will have rank N+1
, The new axis is created at dimension axis
(default: the new axis is appended at the end).
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
indices | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
depth | tensor of 32-bit signless integer values |
on_value | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values |
off_value | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values |
tfl.pack
(TFL::PackOp)
Packs a list of tensors along a dimension into one tensor
Packs a list of values_count
rank- R
tensors into one rank- (R+1)
tensor.
Packs the values_count
tensors in values
into a tensor with rank one higher than each tensor in values
, by packing them along the axis
dimension.
Given a list of tensors of shape (A, B, C)
;
if axis == 0
then the output
tensor will have the shape (N, A, B, C)
. if axis == 1
then the output
tensor will have the shape (A, N, B, C)
.等。
例えば:
# 'x' is [1, 4]
# 'y' is [2, 5]
# 'z' is [3, 6]
pack([x, y, z]) => [[1, 4], [2, 5], [3, 6]] # Pack along first dim.
pack([x, y, z], axis=1) => [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
This is the opposite of unpack
.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
values_count | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
values | variadic of tensor of any type values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.pad
(TFL::PadOp)
Padding operator
This operation pads a input
with zeros according to the paddings
you specify. paddings
is an integer tensor with shape [Dn, 2]
, where n is the rank of input
. For each dimension D of input
, paddings[D, 0]
indicates how many zeros to add before the contents of input
in that dimension, and paddings[D, 1]
indicates how many zeros to add after the contents of input
in that dimension.
The padded size of each dimension D of the output is:
paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)
例えば:
# 't' is [[1, 1], [2, 2]]
# 'paddings' is [[1, 1], [2, 2]]
# rank of 't' is 2
pad(t, paddings) ==> [[0, 0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 1, 1, 0, 0]
[0, 0, 2, 2, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0, 0]]
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
padding | tensor of 32/64-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.padv2
(TFL::PadV2Op)
Padding operator v2
This operation pads a input
according to the paddings
and constant_values
you specify. paddings
is an integer tensor with shape [Dn, 2]
, where n is the rank of input
. For each dimension D of input
, paddings[D, 0]
indicates how many zeros to add before the contents of input
in that dimension, and paddings[D, 1]
indicates how many zeros to add after the contents of input
in that dimension. constant_values
is a scalar tensor of the same type as input
that indicates the value to use for padding input
.
The padded size of each dimension D of the output is:
paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)
例えば:
# 't' is [[1, 1], [2, 2]]
# 'paddings' is [[1, 1], [2, 2]]
# rank of 't' is 2
pad(t, paddings) ==> [[0, 0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 1, 1, 0, 0]
[0, 0, 2, 2, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0, 0]]
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
padding | tensor of 32/64-bit signless integer values |
constant_values | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.poly_call
(TFL::PolyCallOp)
Poly call
Have multiple function bodies for the same computation. This allows a program compiler/interpreter to choose one of the available options to execute the program based on which one is most suitable for the target backend.
input: A list of input tensors whose types are T. output: A list of output tensors whose types are T.
call: Multiple regions, each of which encapsulates the same semantic computation but in different forms.
Traits: SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp>
, SingleBlock
Interfaces: RegionBranchOpInterface
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | variadic of tensor of any type values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | variadic of tensor of any type values |
tfl.pow
(TFL::PowOp)
Power operator
Element-wise power operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.prelu
(TFL::PReluOp)
Parameterized Relu operator
Parameterized Relu operator x -> x >= 0 ? x : (alpha * x) where alpha is a trainable tensor. input and alpha should be the same size as input or be broadcastable.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
, quant::AffineOpCoefficient<-1, 1>
Interfaces: AffineQuantizedOpInterface
, ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
alpha | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.pseudo_const
(TFL::ConstOp)
Constant pseudo op.
Represents a constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead.
The op is allowed to have all the same type of attributes as tf.Const does (eg, opaque TF attributes are allowed).
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, ConstantLike
, FirstAttrDerivedResultType
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.pseudo_qconst
(TFL::QConstOp)
Quantized constant pseudo op
Represents a quantized constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead. The quantization parameters are stored as a type attribute in this constant.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, FirstAttrDerivedResultType
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
qtype | ::mlir::TypeAttr | Tensor type attribute |
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of QUI8 type or QI8 type or QI16 type or QUI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.pseudo_sparse_const
(TFL::SparseConstOp)
Sparse constant pseudo op.
Represents a sparse constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, FirstAttrDerivedResultType
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
s_param | ::mlir::TFL::SparsityParameterAttr | Sparsity parameter. |
compressed_data | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.pseudo_sparse_qconst
(TFL::SparseQConstOp)
Sparse quantized constant pseudo op
Represents a sparse quantized constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead. The quantization parameters are stored as a type attribute in this constant.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, FirstAttrDerivedResultType
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
qtype | ::mlir::TypeAttr | Tensor type attribute |
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
s_param | ::mlir::TFL::SparsityParameterAttr | Sparsity parameter. |
compressed_data | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of QUI8 type or QI8 type or QI16 type or QUI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.quantize
(TFL::QuantizeOp)
Quantize operator
Converts floating point tensors to quantized integer tensors according to the quantization parameters defined in the type attribute.
Traits: FirstAttrDerivedResultType
, SameOperandsAndResultShape
Interfaces: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
qtype | ::mlir::TypeAttr | Tensor type attribute |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.random_standard_normal
(TFL::RandomStandardNormalOp)
Outputs random values from a normal distribution.
The generated values will have mean 0 and standard deviation 1.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
seed | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
seed2 | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
shape | tensor of 32-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
out | tensor of 32-bit float values |
tfl.random_uniform
(TFL::RandomUniformOp)
Outputs random values from a uniform distribution.
The generated values follow a uniform distribution in the range [0, 1)
. The lower bound 0 is included in the range, while the upper bound 1 is excluded.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
seed | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
seed2 | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
shape | tensor of 32-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
out | tensor of 32-bit float values |
tfl.range
(TFL::RangeOp)
Range operator
Returns a 1D tensor defined by a sequence from start
to limit
with a given delta
.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
start | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values |
limit | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values |
delta | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
result | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values |
tfl.rank
(TFL::RankOp)
Rank operator.
Returns the rank of a tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of any type values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of any integer type |
tfl.read_variable
(TFL::ReadVariableOp)
Reads variable value.
Read variable data identified by 'resource_id'.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
resource_id | tensor of resource values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
result | tensor of 32-bit float or 64-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 8-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values |
tfl.real
(TFL::RealOp)
Returns the real part of a complex number.
Given a tensor input
of complex numbers, this operation returns a tensor of type float
that is the real part of each element in input
. All elements in input
must be complex numbers of the form \(a + bj\), where a is the real part returned by this operation and b is the imaginary part.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 64-bit float values |
tfl.reduce_all
(TFL::ReduceAllOp)
Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor.
Reduces input
along the dimensions given in axis
. Unless keep_dims
is true, the rank of the tensor is reduced by 1 for each entry in axis
. If keep_dims
is true, the reduced dimensions are retained with length 1.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 1-bit signless integer values |
reduction_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.reduce_any
(TFL::ReduceAnyOp)
Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor.
Reduces input
along the dimensions given in axis
. Unless keep_dims
is true, the rank of the tensor is reduced by 1 for each entry in axis
. If keep_dims
is true, the reduced dimensions are retained with length 1.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 1-bit signless integer values |
reduction_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.reduce_max
(TFL::ReduceMaxOp)
Max-reduction operator
Computes the max reduction along the specified axes
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
axes | tensor of 32-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.reduce_min
(TFL::ReduceMinOp)
Min-reduction operator
Computes the min reduction along the specified axes
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
axes | tensor of 32-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.reduce_prod
(TFL::ReduceProdOp)
Prod-reduction operator
Computes the product along the specified axes
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
axes | tensor of 32-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.relu
(TFL::ReluOp)
Relu operator
Element-wise Relu operator x -> max(0, x)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
y | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
tfl.relu6
(TFL::Relu6Op)
Relu6 operator
Element-wise Relu6 operator x -> max(0, min(6, x))
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
y | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
tfl.relu_0_to_1
(TFL::Relu0To1Op)
Relu0To1 operator
Element-wise Relu0To1 operator x -> max(0, min(1, x))
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
y | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
tfl.relu_n1_to_1
(TFL::Relu1Op)
Relu1 operator
Element-wise Relu1 operator x -> max(-1, min(1, x))
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
y | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
tfl.reshape
(TFL::ReshapeOp)
Reshape operator
Produces a tensor with the same values but different static shape defined by the output type.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of any type values |
shape | tensor of 32-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.resize_bilinear
(TFL::ResizeBilinearOp)
ResizeBilinear Op
Resize images
to size
using bilinear interpolation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
align_corners | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
half_pixel_centers | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
size | tensor of 32-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
tfl.resize_nearest_neighbor
(TFL::ResizeNearestNeighborOp)
ResizeNearestNeighbor Op
Resize images
to size
using nearest neighbor interpolation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
align_corners | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
half_pixel_centers | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
size | tensor of 32-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
tfl.reverse_sequence
(TFL::ReverseSequenceOp)
Reverses variable length slices.
This op first slices input
along the dimension batch_dim
, and for each slice i
, reverses the first seq_lengths[i]
elements along the dimension seq_dim
.
The elements of seq_lengths
must obey seq_lengths[i] <= input.dims[seq_dim]
, and seq_lengths
must be a vector of length input.dims[batch_dim]
.
The output slice i
along dimension batch_dim
is then given by input slice i
, with the first seq_lengths[i]
slices along dimension seq_dim
reversed.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
seq_dim | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is non-negative |
batch_dim | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is non-negative |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
seq_lengths | tensor of 32/64-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.reverse_v2
(TFL::ReverseV2Op)
ReverseV2 Operator
Reverses specific dimensions of a tensor.
Given a tensor, and a int32/int64 tensor axis representing the set of dimensions of tensor to reverse. This operation reverses each dimension i for which there exists j st axis[j] == i.
Args: tensor: A Tensor. Must be one of the following types: uint8, int8, int16, int32, int64, float32, bool Up to 8-D.
axis: A Tensor. Must be one of the following types: int32, int64. with only 1 element which is the axis index. TODO: Add support for multiple elements.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer values |
axis | tensor of 32-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer values |
tfl.rfft2d
(TFL::RFFT2dOp)
2D real-valued fast Fourier transform.
Computes the 2-dimensional discrete Fourier transform of a real-valued signal over the inner-most 2 dimensions of input
.
Since the DFT of a real signal is Hermitian-symmetric, RFFT2D
only returns the fft_length / 2 + 1
unique components of the FFT for the inner-most dimension of output
: the zero-frequency term, followed by the fft_length / 2
positive-frequency条項。
Along each axis RFFT2D
is computed on, if fft_length
is smaller than the corresponding dimension of input
, the dimension is cropped. If it is larger, the dimension is padded with zeros.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float values |
fft_length | tensor of 32-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of complex type with 32-bit float elements values |
tfl.right_shift
(TFL::RightShiftOp)
Right Shift operator
Elementwise computes the bitwise right-shift of lhs
by rhs
.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultElementType
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
lhs | tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values |
rhs | tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values |
tfl.round
(TFL::RoundOp)
Round operator
Rounds the values of a tensor to the nearest integer, element-wise.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, InferTensorType
, TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, InferShapedTypeOpInterface
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
y | tensor of 32-bit float values |
tfl.rsqrt
(TFL::RsqrtOp)
Reciprocal of square root operator
Computes element-wise reverse square root of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
y | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
tfl.scatter_nd
(TFL::ScatterNdOp)
_Scatter nd operator
Scatter updates
into a new tensor according to indices
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
indices | tensor of 32-bit signless integer values |
updates | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values |
shape | 1D tensor of any type values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values |
tfl.segment_sum
(TFL::SegmentSumOp)
SegmentSum operator
Computes the sum along segments of a tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.select
(TFL::SelectOp)
演算子の選択
Select values of 'x' if the corresponding value of 'condition' is true or the value of 'y' if false. There are valid condition input sizes:
- Either the same shape (in which case the select is elementwise), or
- condition must be Rank 1 and match over the first dimension.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
condition | tensor of 1-bit signless integer values |
x | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
y | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.select_v2
(TFL::SelectV2Op)
SelectV2 operator
Select values of 'x' if the corresponding value of 'condition' is true or the value of 'y' if false. There are valid condition input sizes:
- Either the same shape (in which case the select is elementwise), or
- Broadcastable shapes between 'condition', 'x' and 'y'.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
condition | tensor of 1-bit signless integer values |
x | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
y | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.shape
(TFL::ShapeOp)
Shape operator
Returns the shape of a tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
out_type | ::mlir::Attribute | 派生属性 |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of any type values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
tfl.sign
(TFL::SignOp)
Sign operation
Returns NaN if x is NaN, 0 if x is 0, -1 if x < 0 and 1 if x > 0.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultElementType
, SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.sin
(TFL::SinOp)
Sine operator
Computes element-wise Sine of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, InferTensorType
, TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, InferShapedTypeOpInterface
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
y | tensor of 32-bit float values |
tfl.slice
(TFL::SliceOp)
Return a slice from 'input'.
The output tensor is a tensor with dimensions described by 'size' whose values are extracted from 'input' starting at the offsets in 'begin'.
begin
is zero-based; size
is one-based. If size[i] is -1, all remaining elements in dimension i are included in the slice. In other words, this is equivalent to setting: size[i] = input.dim_size(i) - begin[i]
Requirements : 0 <= begin[i] <= begin[i] + size[i] <= Di for i in [0, n)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or 1-bit signless integer or TFLite string type or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
begin | tensor of 32/64-bit signless integer values |
size | tensor of 32/64-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or 1-bit signless integer or TFLite string type or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.softmax
(TFL::SoftmaxOp)
Softmax operator
Computes element-wise softmax activations with the following formula
exp(input) / tf.reduce_sum(exp(input * beta), dim)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, FixedOutputRangeInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
beta | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.space_to_batch_nd
(TFL::SpaceToBatchNdOp)
SpaceToBatchNd operator
This operation reshapes space dimensions into the "batch" dimension 0
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
block_shape | tensor of 32-bit signless integer values |
paddings | tensor of 32-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.space_to_depth
(TFL::SpaceToDepthOp)
SpaceToDepth operator
Rearranges blocks of spatial data, into depth. More specifically, this op outputs a copy of the input tensor where values from the height
and width
dimensions are moved to the depth
dimension. block_size
indicates the input block size.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
block_size | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.sparse_to_dense
(TFL::SparseToDenseOp)
Converts a sparse representation into a dense tensor.
Builds an array dense
with shape output_shape
such that
# If sparse_indices is scalar
dense[i] = (i == sparse_indices ? sparse_values : default_value)
# If sparse_indices is a vector, then for each i
dense[sparse_indices[i]] = sparse_values[i]
# If sparse_indices is an n by d matrix, then for each i in [0, n)
dense[sparse_indices[i][0], ..., sparse_indices[i][d-1]] = sparse_values[i]
All other values in dense
are set to default_value
. If sparse_values
is a scalar, all sparse indices are set to this single value.
Indices should be sorted in lexicographic order, and indices must not contain any repeats. If validate_indices
is true, these properties are checked during execution.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
sparse_indices | tensor of 32/64-bit signless integer values |
output_shape | tensor of 32/64-bit signless integer values |
sparse_values | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values |
default_value | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
dense | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values |
tfl.split
(TFL::SplitOp)
Splits a tensor into num_split
tensors along one dimension.
Splits the value
tensor along split_dim
into a number of sub-tensors with same shape as the original one, except for split_dim
. Same as tf.Split.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
num_splits | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
split_dim | tensor of 32-bit signless integer values |
value | tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
outputs | variadic of tensor of any type values |
tfl.split_v
(TFL::SplitVOp)
Splits a tensor into num_split
tensors along one dimension.
Splits the value
tensor along split_dim
into a number of sub-tensors with same shape as the original one, except for split_dim
. The grouping of the resultant sub-tensors is decided by size-splits
. Same as tf.SplitV.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
num_splits | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
value | tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
size_splits | 1D tensor of 32-bit signless integer values |
split_dim | 0D tensor of 32-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
outputs | variadic of tensor of any type values |
tfl.sqrt
(TFL::SqrtOp)
Square root operator
Computes element-wise Square root of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, InferTensorType
, TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, InferShapedTypeOpInterface
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
y | tensor of 32-bit float values |
tfl.square
(TFL::SquareOp)
Square operator
Computes element-wise Square of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, InferTensorType
, TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, InferShapedTypeOpInterface
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
y | tensor of 32-bit float values |
tfl.squared_difference
(TFL::SquaredDifferenceOp)
Squared difference operator
Element-wise squared difference operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values |
tfl.squeeze
(TFL::SqueezeOp)
Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor.
Given a tensor input
, this operation returns a tensor of the same type with all dimensions of size 1 removed. If you don't want to remove all size 1 dimensions, you can remove specific size 1 dimensions by specifying squeeze_dims
.
例えば:
# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]
shape(squeeze(t)) ==> [2, 3]
Or, to remove specific size 1 dimensions:
# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]
shape(squeeze(t, [2, 4])) ==> [1, 2, 3, 1]
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
squeeze_dims | ::mlir::ArrayAttr | 64-bit integer array attribute whose size is at most 8 |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of any type values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.strided_slice
(TFL::StridedSliceOp)
StridedSlice Op
Return a strided slice from input
.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
begin_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
end_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
ellipsis_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
new_axis_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
shrink_axis_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
offset | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 1-bit signless integer or 16-bit signless integer or QI16 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values |
begin | tensor of 32-bit signless integer values |
end | tensor of 32-bit signless integer values |
strides | tensor of 32-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 1-bit signless integer or 16-bit signless integer or QI16 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values |
tfl.sub
(TFL::SubOp)
Subtraction operator
Element-wise subtraction operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.sum
(TFL::SumOp)
合計演算子
Computes the sum reduction along the specified axes
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
axes | tensor of 32-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.svdf
(TFL::SVDFOp)
Single value decomposition filter operator
The SVDF op is a decomposition of a densely connected op into low rank filters. For details: https://research.google.com/pubs/pub43813.html https://arxiv.org/abs/1812.02802
Traits: QuantizableResult
, quant::AccumulatorUniformScale<3, 2, 4>
Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface
, TFL_StatefulOp
, TflRuntimeVerifyOpInterface
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
rank | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
feature_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type values |
time_weights | tensor of 32-bit float or QI16 type values |
input_gate_bias | tensor of any type values or none type |
activation_state | stateful tensor |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
tfl.tanh
(TFL::TanhOp)
Hyperbolic tangent operator
Computes element-wise Hyperbolic tangent of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, FixedOutputRangeInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.tile
(TFL::TileOp)
Tile operator.
Constructs a tensor by tiling a given tensor.
This operation creates a new tensor by replicating input multiples times. The output tensor's i'th dimension has input.dims(i) * multiples[i] elements, and the values of input are replicated multiples[i] times along the 'i'th dimension. For example, tiling [abcd] by [2] produces [abcdabcd].
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite string type values |
multiples | tensor of 32/64-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite string type values |
tfl.topk_v2
(TFL::TopKV2Op)
TopK operator
Returns the top k
largest element along each last dimensional slice of input
and the indices of values within the last dimension of the input tensor.
Results are always sorted in the descending order.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values |
k | tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
values | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values |
indices | tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values |
tfl.transpose
(TFL::TransposeOp)
Transpose operator
Returns the Transpose of x
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type values |
perm | tensor of 32-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type values |
tfl.transpose_conv
(TFL::TransposeConvOp)
Transpose convolution operator
Performs transpose convolution operation on input.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, quant::AccumulatorUniformScale<3, 1, 2>
, quant::AffineOpCoefficient<0, 1>
Interfaces: AffineQuantizedOpInterface
, ConditionallySpeculatable
, DynamicRangeQuantizedOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TFL_SparseOp
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
padding | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is SAME, or VALID |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
output_shape | tensor of 32-bit signless integer values |
weights | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
bias | tensor of any type values or none type |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.unidirectional_sequence_lstm
(TFL::UnidirectionalSequenceLSTMOp)
Unidirectional sequence lstm operator
A recurrent neural network specified by an LSTM cell. This Op supports unrolling the input along the time or batch dimensions, and implements the following operation for each element in the sequence s = 1...sequence_length: outputs[s] = state = activation(LSTMOp(inputs[s]))
where LSTMOp is LSTM TF Lite Op and the “activation” is the function passed as the “fused_activation_function” argument (if not “NONE”).
Traits: QuantizableResult
Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface
, InferTypeOpInterface
, TFL_StatefulOp
, TflRuntimeVerifyOpInterface
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
cell_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute whose value is non-negative |
proj_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute whose value is non-negative |
time_major | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
diagonal_recurrent_tensors | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
input_to_input_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_forget_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_cell_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_output_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
effective_hidden_scale_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float values |
input_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
input_to_forget_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
input_to_cell_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
input_to_output_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
recurrent_to_forget_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_cell_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_output_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
cell_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
cell_to_forget_weights | tensor of any type values or none type |
cell_to_output_weights | tensor of any type values or none type |
input_gate_bias | tensor of any type values or none type |
forget_gate_bias | tensor of 32-bit float values |
cell_bias | tensor of 32-bit float values |
output_gate_bias | tensor of 32-bit float values |
projection_weights | tensor of any type values or none type |
projection_bias | tensor of any type values or none type |
input_activation_state | stateful tensor |
input_cell_state | stateful tensor |
input_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
forget_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
cell_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
output_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
tfl.unidirectional_sequence_rnn
(TFL::UnidirectionalSequenceRNNOp)
Unidirectional sequence rnn operator
A recurrent neural network specified by an RNN cell. This Op takes in input in a format {batch_size, seq_len, input_size} or {seq_len, batch_size, input_size} if it's time-majored.
It implements the following operation for each element in the sequence s = 1...sequence_length: outputs[s] = state = activation(RNNOp(inputs[s]))
where RNNOp is RNNOp TF Lite Op and the “activation” is the function passed as the “fused_activation_function” argument (if not “NONE”).
Traits: QuantizableResult
Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface
, TFL_StatefulOp
, TflRuntimeVerifyOpInterface
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
time_major | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float values |
input_to_input_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_input_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
input_gate_bias | tensor of 32-bit float values |
hidden_state | stateful tensor |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float values |
tfl.unique
(TFL::UniqueOp)
Unique Op.
This operation returns a tensor output
containing all of the unique elements of input
sorted in the same order that they occur in input
. This operation also returns a tensor idx
the same size as x
that contains the index of each value of input
in the unique output output
.言い換えると:
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
idx_out_type | ::mlir::Attribute | 派生属性 |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values |
idx | tensor of 32/64-bit signless integer values |
tfl.unpack
(TFL::UnpackOp)
Unpacks a tensor along a dimension into multiple tensors
Unpacks a given dimension of a rank- R
tensor into num
rank- (R-1)
tensors.
Unpacks num
tensors from value
by chipping it along the axis
dimension. For example, given a tensor of shape (A, B, C, D)
;
If axis == 0
then the i'th tensor in output
is the slice value[i, :, :, :]
and each tensor in output
will have shape (B, C, D)
. (Note that the dimension unpacked along is gone, unlike split
).
If axis == 1
then the i'th tensor in output
is the slice value[:, i, :, :]
and each tensor in output
will have shape (A, C, D)
.等。
This is the opposite of pack
.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultElementType
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
num | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is non-negative |
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
outputs | variadic of tensor of any type values |
tfl.unsorted_segment_max
(TFL::UnsortedSegmentMaxOp)
UnsortedSegmentMax operator
Computes the maximum value along segments of a tensor such that output[i] = max(data[j....]) where segment_ids[j...] = i if the maximum is empty for a given segment ID i, it outputs the smallest possible value for the specific numeric type, output[i] = numeric_limits::lowest(). Note the values of segment_ids are always validated to be less than num_segments and an error is thrown for out-of-bound indices.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
num_segments | tensor of 32-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.unsorted_segment_min
(TFL::UnsortedSegmentMinOp)
UnsortedSegmentMin operator
Computes the minimum value along segments of a tensor such that output[i] = min(data[j....]) where segment_ids[j...] = i if the minimum is empty for a given segment ID i, it outputs the largest possible value for the specific numeric type, output[i] = numeric_limits::max(). Note the values of segment_ids are always validated to be less than num_segments and an error is thrown for out-of-bound indices.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
num_segments | tensor of 32-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.unsorted_segment_prod
(TFL::UnsortedSegmentProdOp)
UnsortedSegmentProd operator
Computes the product along segments of a tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
num_segments | tensor of 32-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.unsorted_segment_sum
(TFL::UnsortedSegmentSumOp)
UnsortedSegmentSum operator
From a tensor segmentation, computes the output
resulting from summing together elements mapped to the same segment_id. Ie output[i]
is equal to the tensor sum of all elements from the input tensor mapped to segment_id i
. If no tensors are mapped to a particular included segment_id, the output at that indice will be a zero tensor with the appropriate shape. Note the values of segment_ids are always validated to be less than num_segments and an error is thrown for out-of-bound indices
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
num_segments | tensor of 32-bit signless integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.var_handle
(TFL::VarHandleOp)
Returns a handle to a variable resource from its name.
Returns a handle for a variable resource from its name. container: the container this variable is placed in. shared_name: the name by which this variable is referred to.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
container | ::mlir::StringAttr | string attribute |
shared_name | ::mlir::StringAttr | string attribute |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
resource_handle | tensor of resource values |
tfl.where
(TFL::WhereOp)
Returns locations of nonzero / true values in a tensor.
This operation returns the coordinates of true elements in condition
. The coordinates are returned in a 2-D tensor where the first dimension (rows) represents the number of true elements, and the second dimension (columns) represents the coordinates of the true elements. Keep in mind, the shape of the output tensor can vary depending on how many true values there are in condition
. Indices are output in row-major order.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
condition | tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32/64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
index | tensor of 64-bit signless integer values |
tfl.while
(TFL::WhileOp)
While loop
output = input; while (cond(output)) { output = body(output) }
While loop where all values are passes through arguments with implicit capture.
input: A list of input tensors whose types are T. output: A list of output tensors whose types are T. cond: A region that takes 'input' and returns a boolean scalar tensor. body: A region that takes a list of tensors and returns another list of tensors. Both lists have the same types.
Traits: SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp>
, SingleBlock
Interfaces: LoopLikeOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
属性:
属性 | MLIR Type | 説明 |
---|---|---|
is_stateless | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | variadic of tensor of any type values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | variadic of tensor of any type values |
tfl.yield
(TFL::YieldOp)
Yield operation
The "yield" operation represents a return operation within the conditional and body of structured control flow (eg, while), and a terminator for ControlNodeOp. The operation takes a variable number of operands and produces no results. The operand number and types must match the signature of the region that contains the operation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, Terminator
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
«unnamed» | variadic of any type |
tfl.zeros_like
(TFL::ZerosLikeOp)
ZerosLike operator
Returns a tensor of zeros with the same shape and type as the input tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
オペランド | 説明 |
---|---|
input | tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values |
結果:
結果 | 説明 |
---|---|
output | tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values |
属性
DimensionMetadataAttr
Dimension metadata.
構文:
#tfl.dimension_metadata<
::mlir::TFL::DimensionTypeAttr, # format
int32_t, # dense_size
::llvm::ArrayRef<int32_t>, # segments
::llvm::ArrayRef<int32_t> # indices
>
パラメータ:
パラメータ | C++ type | 説明 |
---|---|---|
形式 | ::mlir::TFL::DimensionTypeAttr | ディメンションタイプ |
dense_size | int32_t | |
セグメント | ::llvm::ArrayRef<int32_t> | |
インデックス | ::llvm::ArrayRef<int32_t> |
SparsityParameterAttr
Sparsity parameter.
構文:
#tfl.sparsity_parameter<
::llvm::ArrayRef<int32_t>, # traversal_order
::llvm::ArrayRef<int32_t>, # block_map
::llvm::ArrayRef<DimensionMetadataAttr> # dim_metadata
>
パラメータ:
パラメータ | C++ type | 説明 |
---|---|---|
traversal_order | ::llvm::ArrayRef<int32_t> | |
block_map | ::llvm::ArrayRef<int32_t> | |
dim_metadata | ::llvm::ArrayRef<DimensionMetadataAttr> |
ConstBytesAttr
A string attribute representation of compiled bytes
Syntax Examples:
#tfl<const_bytes : "0xDEADBEEF">
パラメータ:
パラメータ | C++ type | 説明 |
---|---|---|
価値 | ::llvm::StringRef |
DimensionTypeAttr
ディメンションタイプ
構文:
#tfl.dimension_type_attr<
::mlir::TFL::DimensionType # value
>
Enum cases:
- DENSE (
DENSE
) - SPARSE_CSR (
SPARSE_CSR
) #### Parameters:
パラメータ | C++ type | 説明 |
---|---|---|
価値 | ::mlir::TFL::DimensionType | an enum of type DimensionType |
LSTMKernelTypeAttr
lstm_kernel_type
構文:
#tfl.lstm_kernel_type_attr<
::mlir::TFL::LSTMKernelType # value
>
Enum cases:
- FULL (
FULL
) - BASIC (
BASIC
) #### Parameters:
パラメータ | C++ type | 説明 |
---|---|---|
価値 | ::mlir::TFL::LSTMKernelType | an enum of type LSTMKernelType |
MirrorPaddingTypeAttr
mirror_pad_enum
構文:
#tfl.mirror_pad_attr<
::mlir::TFL::MirrorPaddingType # value
>
Enum cases:
- REFLECT (
REFLECT
) - SYMMETRIC (
SYMMETRIC
) #### Parameters:
パラメータ | C++ type | 説明 |
---|---|---|
価値 | ::mlir::TFL::MirrorPaddingType | an enum of type MirrorPaddingType |
列挙型
DimensionType
ディメンションタイプ
ケース:
シンボル | 価値 | 弦 |
---|---|---|
密集 | 0 | 密集 |
SPARSE_CSR | 1 | SPARSE_CSR |
LSTMKernelType
lstm_kernel_type
ケース:
シンボル | 価値 | 弦 |
---|---|---|
満杯 | 0 | 満杯 |
ベーシック | 1 | ベーシック |
MirrorPaddingType
mirror_pad_enum
ケース:
シンボル | 価値 | 弦 |
---|---|---|
反映する | 0 | 反映する |
対称的 | 1 | 対称的 |