'tfl' phương ngữ

Phương ngữ TensorFlow Lite.

Phương ngữ này ánh xạ tới các hoạt động của TensorFlow Lite.

Bất biến:

• Tất cả các giá trị đều thuộc kiểu Tensor (cụ thể, các số vô hướng được biểu diễn bằng tenxơ không có chiều);

Hoạt động

tfl.abs (TFL::AbsOp)

Toán tử giá trị tuyệt đối

Với một tenxơ x , phép toán này trả về một tenxơ chứa giá trị tuyệt đối của mỗi phần tử trong x . Ví dụ, nếu x là phần tử đầu vào và y là phần tử đầu ra, phép toán này sẽ tính \(y = |x|\).

Các đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
x	tenxơ của số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số thực 32 bit hoặc giá trị kiểu QI8 hoặc kiểu QI16

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
y	tenxơ của số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số thực 32 bit hoặc giá trị kiểu QI8 hoặc kiểu QI16

tfl.add (TFL::AddOp)

Toán tử cộng

Phép cộng từng phần tử.

Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
lhs	tenxơ của số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16
rhs	tenxơ của số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tenxơ của số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16

tfl.add_n (TFL::AddNOp)

_Thêm toán tử n

Thêm tất cả các phần tử tenxơ đầu vào.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
inputs	variadic của tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
sum	tenxơ của giá trị số thực 32 bit hoặc giá trị số nguyên không dấu 32 bit

tfl.arg_max (TFL::ArgMaxOp)

Toán tử ArgMax

Trả về chỉ số có giá trị lớn nhất trên các chiều của một tenxơ.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
output_type	::mlir::Thuộc tính	thuộc tính được dẫn xuất

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tenxơ của số nguyên không dấu 1 bit hoặc số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc giá trị kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8
dim	tenxơ của các giá trị số nguyên không dấu 32/64-bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tenxơ của các giá trị số nguyên không dấu 32/64-bit

tfl.arg_min (TFL::ArgMinOp)

Toán tử ArgMin

Trả về chỉ số có giá trị nhỏ nhất trên các chiều của một tenxơ. a = [1, 10, 26,9, 2,8, 166,32, 62,3] b = tf.math.argmin(input = a) c = tf.keras.backend.eval(b)

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
output_type	::mlir::Thuộc tính	thuộc tính được dẫn xuất

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tenxơ của số nguyên không dấu 1 bit hoặc số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc giá trị kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8
dim	tenxơ của các giá trị số nguyên không dấu 32/64-bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tenxơ của các giá trị số nguyên không dấu 32/64-bit

tfl.assign_variable (TFL::AssignVariableOp)

Gán giá trị mới cho một biến.

Bất kỳ ReadVariableOp nào có sự phụ thuộc vào điều khiển trên op này đều được đảm bảo trả về giá trị này hoặc giá trị mới hơn tiếp theo của biến.

Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
resource_id	tenxơ của các giá trị tài nguyên
value	tenxơ của số thực 32 bit hoặc số thực 64 bit hoặc số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc loại QI16 hoặc loại phức hợp với các phần tử số thực 32 bit hoặc loại phức hợp với các giá trị phần tử số thực 64 bit

tfl.atan2 (TFL::Atan2Op)

Hoạt động Atan2

Phép toán "atan2" tính toán arctangent của y/x theo từng phần tử, tuân theo dấu của các đối số.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultType

Giao diện: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
y	tenxơ của giá trị float 32-bit hoặc float 64-bit
x	tenxơ của giá trị float 32-bit hoặc float 64-bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tenxơ của giá trị float 32-bit hoặc float 64-bit

tfl.average_pool_2d (TFL::AveragePool2DOp)

Toán tử _Average_pool 2 chiều

Thực hiện hoạt động gộp trung bình trên đầu vào.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
filter_height	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
filter_width	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
padding	::mlir::StringAttr	thuộc tính chuỗi có giá trị GIỐNG NHAU hoặc HỢP LỆ
stride_h	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
stride_w	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tenxơ của giá trị float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tenxơ của giá trị float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16

tfl.basic_lstm (TFL::BasicLSTMOp)

Toán tử lstm cơ bản

Toán tử tế bào LSTM cơ bản.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT
cell_clip	::mlir::FloatAttr	Thuộc tính float 32-bit có giá trị không âm
proj_clip	::mlir::FloatAttr	Thuộc tính float 32-bit có giá trị không âm
kernel_type	::mlir::TFL::LSTMKernelTypeAttr	lstm_kernel_type có giá trị là mlir::TFL::LSTMKernelType::BASIC

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
data_input	tenxơ của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc QUI8
prev_activ_input	tenxơ của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc QUI8
weights_input	tenxơ của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc QUI8
biases_input	tenxơ của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc QI32
prev_state_input	tenxơ của giá trị kiểu float 32-bit hoặc QI16

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
activ_output	Tensor 2D của bất kỳ giá trị kiểu nào
state_output	Tensor 2D của bất kỳ giá trị kiểu nào
concat_temp	Tensor 2D của bất kỳ giá trị kiểu nào
activ_temp	Tensor 2D của bất kỳ giá trị kiểu nào

tfl.batch_matmul (TFL::BatchMatMulOp)

Toán tử nhân ma trận hàng loạt

Thực hiện phép nhân ma trận theo lô trên các đầu vào. Tuân theo các quy ước của TensorFlow BatchMatMulV2, với hỗ trợ các chiều không xác định trong chiều lô và phát sóng.

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)

Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
adj_x	::mlir::BoolAttr	thuộc tính bool
adj_y	::mlir::BoolAttr	thuộc tính bool
asymmetric_quantize_inputs	::mlir::BoolAttr	thuộc tính bool

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
x	tenxơ của kiểu float 32-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QI16 hoặc giá trị số nguyên không dấu 8-bit
y	tenxơ của kiểu float 32-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QI16 hoặc giá trị số nguyên không dấu 8-bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tenxơ của kiểu float 32-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QI16 hoặc giá trị số nguyên không dấu 32-bit

tfl.batch_to_space_nd (TFL::BatchToSpaceNdOp)

Toán tử BatchToSpaceNd

Hoạt động này định hình lại chiều "lô" 0 thành chiều không gian.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tenxơ của số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc giá trị kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16
block_shape	tenxơ của các giá trị số nguyên không dấu 32 bit
indices	tenxơ của các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tenxơ của số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc giá trị kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16

tfl.bidirectional_sequence_lstm (TFL::BidirectionalSequenceLSTMOp)

Toán tử lstm chuỗi hai chiều

LSTM song hướng về cơ bản là hai lstm, một chạy về phía trước và một chạy về phía sau. Đầu ra là sự kết hợp của hai lstm.

Đặc điểm: QuantizableResult

Giao diện: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT
cell_clip	::mlir::FloatAttr	Thuộc tính float 32-bit có giá trị không âm
proj_clip	::mlir::FloatAttr	Thuộc tính float 32-bit có giá trị không âm
merge_outputs	::mlir::BoolAttr	thuộc tính bool
time_major	::mlir::BoolAttr	thuộc tính bool
asymmetric_quantize_inputs	::mlir::BoolAttr	thuộc tính bool

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tenxơ của giá trị số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit
fw_input_to_input_weights	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào
fw_input_to_forget_weights	tenxơ của giá trị số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit
fw_input_to_cell_weights	tenxơ của giá trị số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit
fw_input_to_output_weights	tenxơ của giá trị số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit
fw_recurrent_to_input_weights	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào
fw_recurrent_to_forget_weights	tenxơ của giá trị số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit
fw_recurrent_to_cell_weights	tenxơ của giá trị số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit
fw_recurrent_to_output_weights	tenxơ của giá trị số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit
fw_cell_to_input_weights	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào
fw_cell_to_forget_weights	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào
fw_cell_to_output_weights	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào
fw_input_gate_bias	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào
fw_forget_gate_bias	tenxơ của các giá trị float 32-bit
fw_cell_bias	tenxơ của các giá trị float 32-bit
fw_output_gate_bias	tenxơ của các giá trị float 32-bit
fw_projection_weights	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào
fw_projection_bias	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào
bw_input_to_input_weights	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào
bw_input_to_forget_weights	tenxơ của giá trị số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit
bw_input_to_cell_weights	tenxơ của giá trị số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit
bw_input_to_output_weights	tenxơ của giá trị số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit
bw_recurrent_to_input_weights	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào
bw_recurrent_to_forget_weights	tenxơ của giá trị số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit
bw_recurrent_to_cell_weights	tenxơ của giá trị số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit
bw_recurrent_to_output_weights	tenxơ của giá trị số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit
bw_cell_to_input_weights	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào
bw_cell_to_forget_weights	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào
bw_cell_to_output_weights	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào
bw_input_gate_bias	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào
bw_forget_gate_bias	tenxơ của các giá trị float 32-bit
bw_cell_bias	tenxơ của các giá trị float 32-bit
bw_output_gate_bias	tenxơ của các giá trị float 32-bit
bw_projection_weights	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào
bw_projection_bias	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào
fw_input_activation_state	tenxơ có trạng thái
fw_input_cell_state	tenxơ có trạng thái
bw_input_activation_state	tenxơ có trạng thái
bw_input_cell_state	tenxơ có trạng thái
aux_input	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào
fw_aux_input_to_input_weights	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào
fw_aux_input_to_forget_weights	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào
fw_aux_input_to_cell_weights	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào
fw_aux_input_to_output_weights	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào
bw_aux_input_to_input_weights	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào
bw_aux_input_to_forget_weights	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào
bw_aux_input_to_cell_weights	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào
bw_aux_input_to_output_weights	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
fw_output	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào
bw_output	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào

tfl.bitcast (TFL::BitcastOp)

Nhà điều hành Bitcast

Bitcasts một tenxơ từ kiểu này sang kiểu khác.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào

tfl.bitwise_xor (TFL::BitwiseXorOp)

Toán tử Xor bitwise

Elementwise tính toán XOR bit của lhs và rhs .

Các đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , ResultsBroadcastableShape , SameOperandsAndResultElementType

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
lhs	tenxơ của số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc giá trị số nguyên không dấu 32 bit
rhs	tenxơ của số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tenxơ của số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc giá trị số nguyên không dấu 32 bit

tfl.broadcast_args (TFL::BroadcastArgsOp)

Trả về hình dạng của s0 op s1 bằng lệnh broadcast.

Với s0 và s1 , các tenxơ biểu diễn hình dạng, hãy tính r0 , hình dạng được phát sóng. s0 , s1 và r0 đều là các vectơ nguyên.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
s0	tenxơ của các giá trị số nguyên không dấu 32/64-bit
s1	tenxơ của các giá trị số nguyên không dấu 32/64-bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
r0	tenxơ của các giá trị số nguyên không dấu 32/64-bit

tfl.broadcast_to (TFL::BroadcastToOp)

Phát một mảng cho một hình dạng tương thích.

Phát sóng là quá trình tạo ra các mảng có hình dạng tương thích cho các phép toán số học. Hai hình dạng được coi là tương thích nếu đối với mỗi cặp chiều, chúng bằng nhau hoặc một trong hai là một. Khi cố gắng phát sóng một Tensor đến một hình dạng, nó bắt đầu với các chiều cuối và tiến dần về phía trước.

Ví dụ,

x = tf.hằng số([1, 2, 3]) y = tf.phát_tới(x, [3, 3]) in(y) tf.Tensor( [[1 2 3] [1 2 3] [1 2 3]], hình dạng=(3, 3), kiểu dữ liệu=int32)

Trong ví dụ trên, Tensor đầu vào có hình dạng [1, 3] được truyền đến Tensor đầu ra có hình dạng [3, 3] .

Khi thực hiện các phép toán phát sóng như nhân một tenxơ với một số vô hướng, việc phát sóng (thường) mang lại một số lợi ích về thời gian hoặc không gian, vì tenxơ phát sóng không bao giờ được hiện thực hóa.

Tuy nhiên, broadcast_to không mang lại bất kỳ lợi ích nào như vậy. Tensor mới được tạo sẽ chiếm toàn bộ bộ nhớ của hình dạng được phát sóng. (Tuy nhiên, trong ngữ cảnh đồ thị, broadcast_to có thể được hợp nhất với phép toán tiếp theo và sau đó được tối ưu hóa.)

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tenxơ của số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 4 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại QI8 hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc loại QUI8 hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc loại QI16 hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc loại phức hợp với các giá trị phần tử số thực 32 bit
shape	tenxơ của các giá trị số nguyên không dấu 32/64-bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tenxơ của số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 4 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại QI8 hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc loại QUI8 hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc loại QI16 hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc loại phức hợp với các giá trị phần tử số thực 32 bit

tfl.bucketize (TFL::BucketizeOp)

Phân loại 'đầu vào' dựa trên 'ranh giới'.

Ví dụ:

Nếu các đầu vào là boundaries = [0, 10, 100] và input = [[-5, 10000][150, 10][5, 100]] thì đầu ra sẽ là output = [[0, 3][3, 2][1, 3]] .

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
boundaries	::mlir::ArrayAttr	Thuộc tính mảng float 32-bit

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tenxơ của số thực 32 bit hoặc số thực 64 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tenxơ của các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

tfl.call_once (TFL::CallOnceOp)

Gọi một hàm khởi tạo

Hoạt động này gọi hàm khởi tạo đã cho cho trình khởi tạo phiên trong phương ngữ mô hình đã lưu tf.

Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
session_init_function	::mlir::StringAttr	thuộc tính chuỗi

tfl.cast (TFL::CastOp)

Toán tử cast

Chuyển đổi đầu vào từ kiểu đầu vào sang kiểu đầu ra.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng

Sự miêu tả

input

tenxơ của kiểu float 16-bit hoặc bfloat16 hoặc float 32-bit hoặc float 64-bit hoặc số nguyên không dấu 1-bit hoặc số nguyên không dấu 4-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc kiểu quint8 của TFLite hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc kiểu phức hợp với các giá trị phần tử float 32-bit

Kết quả:

Kết quả

Sự miêu tả

output

tenxơ của kiểu float 16-bit hoặc bfloat16 hoặc float 32-bit hoặc float 64-bit hoặc số nguyên không dấu 1-bit hoặc số nguyên không dấu 4-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc kiểu quint8 của TFLite hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc kiểu phức hợp với các giá trị phần tử float 32-bit

tfl.ceil (TFL::CeilOp)

Người vận hành trần nhà

Trả về giá trị ceil theo từng phần tử của đầu vào.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

Giao diện: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
x	tenxơ của các giá trị float 32-bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
y	tenxơ của các giá trị float 32-bit

tfl.complex_abs (TFL::ComplexAbsOp)

Tính giá trị tuyệt đối phức tạp của một tenxơ.

Cho một tenxơ x của các số phức, phép toán này trả về một tenxơ kiểu float hoặc double là giá trị tuyệt đối của mỗi phần tử trong x . Tất cả các phần tử trong x phải là số phức có dạng \(a + bj\). Giá trị tuyệt đối được tính như sau \( \sqrt{a^2 + b^2}\).

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tenxơ kiểu phức hợp với các phần tử float 32 bit hoặc kiểu phức hợp với các giá trị phần tử float 64 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tenxơ của giá trị float 32-bit hoặc float 64-bit

tfl.concatenation (TFL::ConcatenationOp)

Toán tử nối

Nối các tenxơ dọc theo một chiều

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
axis	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
values	variadic của tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tenxơ của số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc giá trị số nguyên không dấu 1 bit

tfl.control_node (TFL::ControlNodeOp)

Hoạt động TFL.control_node bao bọc các hoạt động khối đơn lẻ để gắn các cạnh điều khiển.

Thao tác này được sử dụng để đóng gói các vùng và gắn các phụ thuộc điều khiển vào chúng. Thông thường, thao tác này sẽ diễn ra ở một trong những bước cuối cùng trước khi phát ra mô hình flatbuffer để cho phép tối ưu hóa dựa trên thứ tự hoạt động cố định (chẳng hạn như tái vật chất hóa). Trình xuất flatbuffer sẽ mở gói vùng đã đóng gói và chú thích mô hình đã tạo bằng siêu dữ liệu sao cho mọi sắp xếp lại thời gian chạy đều tuân thủ thứ tự được chỉ định bởi các phụ thuộc điều khiển.

Đặc điểm: HasParent<mlir::func::FuncOp> , RecursiveMemoryEffects , SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
controlInputs	biến thể của kiểm soát

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
outputs	variadic của tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào
control	điều khiển

tfl.conv_2d (TFL::Conv2DOp)

Toán tử tích chập

Thực hiện phép toán tích chập trên các đầu vào.

Đầu vào: inputs[0] : bắt buộc: tenxơ kích hoạt đầu vào inputs[1] : bắt buộc: tenxơ trọng số bộ lọc inputs[2] : tùy chọn: tenxơ thiên vị

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , TFL::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1> , TFL::AffineOpCoefficient<0, 1>

Giao diện: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , RequiresQuantizedBiasInterface , TFL_SparseOp , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
dilation_h_factor	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
dilation_w_factor	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT
padding	::mlir::StringAttr	thuộc tính chuỗi có giá trị GIỐNG NHAU hoặc HỢP LỆ
stride_h	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
stride_w	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tenxơ của giá trị float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16
filter	tenxơ của giá trị float 32-bit hoặc loại QI4 hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8
bias	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tenxơ của giá trị float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16

tfl.conv_3d (TFL::Conv3DOp)

Toán tử tích chập 3D

Thực hiện phép toán tích chập trên các đầu vào 3D. Đầu vào: inputs[0] : bắt buộc: tenxơ kích hoạt đầu vào inputs[1] : bắt buộc: tenxơ trọng số bộ lọc inputs[2] : tùy chọn: tenxơ độ lệch

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , TFL::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , RequiresQuantizedBiasInterface quantizedBiasInterface, TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
dilation_d_factor	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
dilation_h_factor	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
dilation_w_factor	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT
padding	::mlir::StringAttr	thuộc tính chuỗi có giá trị GIỐNG NHAU hoặc HỢP LỆ
stride_d	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
stride_h	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
stride_w	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tenxơ của các giá trị float 32-bit
filter	tenxơ của các giá trị float 32-bit
bias	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tenxơ của các giá trị float 32-bit

tfl.conv_3d_transpose (TFL::Conv3DTransposeOp)

Toán tử tích chập chuyển vị 3D

Thực hiện phép toán tích chập chuyển vị trên các đầu vào 3D. Đầu vào: inputs[0] : bắt buộc: hình dạng của tenxơ đầu ra inputs[1] : bắt buộc: tenxơ trọng số bộ lọc inputs[2] : bắt buộc: tenxơ kích hoạt đầu vào inputs[3] : tùy chọn: tenxơ thiên vị

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , TFL::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , RequiresQuantizedBiasInterface quantizedBiasInterface, TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
dilation_d_factor	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
dilation_h_factor	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
dilation_w_factor	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT
padding	::mlir::StringAttr	thuộc tính chuỗi có giá trị GIỐNG NHAU hoặc HỢP LỆ
stride_d	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
stride_h	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
stride_w	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
output_shape	tenxơ của các giá trị số nguyên không dấu 32 bit
filter	tenxơ của các giá trị float 32-bit
input	tenxơ của các giá trị float 32-bit
bias	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tenxơ của các giá trị float 32-bit

tfl.cos (TFL::CosOp)

Toán tử cosin

Tính toán Cosine từng phần tử của đầu vào

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

Giao diện: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
x	tenxơ của các giá trị float 32-bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
y	tenxơ của các giá trị float 32-bit

tfl.cumsum (TFL::CumsumOp)

Toán tử cumsum

Tính tổng tích lũy của tenxơ x dọc theo trục.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
exclusive	::mlir::BoolAttr	thuộc tính bool
reverse	::mlir::BoolAttr	thuộc tính bool

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tenxơ của số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit
axis	tenxơ của các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tenxơ của số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit

tfl.custom (TFL::CustomOp)

Hoạt động tùy chỉnh

Một lệnh chung cho bất kỳ thao tác tùy chỉnh TFLite nào.

input: Danh sách các đầu vào trong op gốc. custom_code: Chuỗi dùng để xác định chính xác op này là gì, tương ứng với operator_codes.custom_code trong flatbuffer. custom_option: giá trị giữ để lưu các thuộc tính op theo dạng byte. output: Danh sách các đầu ra trong op gốc.

Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
custom_code	::mlir::StringAttr	thuộc tính chuỗi
custom_option	::mlir::TFL::ConstBytesAttr	Một chuỗi thuộc tính biểu diễn các byte đã biên dịch

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	variadic của tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	variadic của tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào

tfl.custom_tf (TFL::CustomTfOp)

Wrapper Op cho các op tùy chỉnh của TF.

Một op bao bọc xung quanh bất kỳ op TF Tùy chỉnh nào. Các op này bao gồm các op được định nghĩa bằng custom_opdefs hoặc được liên kết không được định nghĩa trong phương ngữ TF. Op này chỉ bao bọc op tùy chỉnh bên trong một vùng. Lưu ý #1, Op này sẽ không bao gồm các op tùy chỉnh TF Lite được định nghĩa bằng CustomOp. Lưu ý #2, op này chỉ là biểu diễn nội bộ bên trong bộ chuyển đổi và không được hiển thị/xuất khi mô hình được xuất sang Flatbuffer.

Các đặc điểm: IsolatedFromAbove , RecursiveMemoryEffects , SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

Giao diện: InferTypeOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	variadic của tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	variadic của tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào

tfl.densify (TFL::DensifyOp)

Toán tử làm đặc

Chuyển đổi tenxơ thưa sang định dạng dày đặc.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tenxơ của giá trị số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tenxơ của giá trị số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit

tfl.depth_to_space (TFL::DepthToSpaceOp)

Toán tử DepthToSpace

Sắp xếp lại dữ liệu từ chiều sâu thành các khối dữ liệu không gian. Đây là phép biến đổi ngược của SpaceToDepth. Cụ thể hơn, phép toán này xuất ra một bản sao của tenxơ đầu vào, trong đó các giá trị từ chiều depth được di chuyển theo khối không gian đến height và width . Thuộc tính block_size cho biết kích thước khối đầu vào và cách dữ liệu được di chuyển.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
block_size	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit có giá trị dương

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tenxơ của số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc kiểu TFLite quint8 hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tenxơ của số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc kiểu TFLite quint8 hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8

tfl.depthwise_conv_2d (TFL::DepthwiseConv2DOp)

Toán tử tích chập phân tách theo chiều sâu

Thực hiện phép toán tích chập trên các đầu vào.

Đầu vào: inputs[0] : bắt buộc: tenxơ kích hoạt đầu vào inputs[1] : bắt buộc: tenxơ trọng số bộ lọc inputs[2] : tùy chọn: tenxơ thiên vị

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , TFL::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1> , TFL::AffineOpCoefficient<3, 1>

Giao diện: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , RequiresQuantizedBiasInterface , TFL_SparseOp , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
dilation_h_factor	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
dilation_w_factor	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT
padding	::mlir::StringAttr	thuộc tính chuỗi có giá trị GIỐNG NHAU hoặc HỢP LỆ
stride_h	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
stride_w	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
depth_multiplier	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tenxơ của giá trị float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16
filter	tenxơ của giá trị float 32-bit hoặc loại QI4 hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8
bias	tenxơ của bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tenxơ của giá trị float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16

tfl.dequantize (TFL::DequantizeOp)

Toán tử khử lượng tử

Chuyển đổi mảng số nguyên lượng tử thành số dấu phẩy động theo các tham số lượng tử.

Giao diện: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tenxơ loại QI4 hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16 hoặc giá trị float 16 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tenxơ của các giá trị float 32-bit

tfl.dilate (TFL::DilateOp)

Toán tử giãn nở

Mở rộng tenxơ bằng cách thêm các phần tử mới vào giữa các phần tử hiện có.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tenxơ của số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc giá trị float 32 bit hoặc float 64 bit
dilations	tenxơ của các giá trị số nguyên không dấu 32 bit
padding_value	Tensor 0D của bất kỳ giá trị kiểu nào

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tenxơ của số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc giá trị float 32 bit hoặc float 64 bit

tfl.div (TFL::DivOp)

Toán tử phân chia

Phép chia theo từng phần tử.

Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
lhs	tenxơ của số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc giá trị kiểu QUI8 hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QI16
rhs	tenxơ của số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc giá trị kiểu QUI8 hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QI16

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tenxơ của số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc giá trị kiểu QUI8 hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QI16

tfl.dynamic_update_slice (TFL::DynamicUpdateSliceOp)

Cập nhật độngSlice.

Các op DynamicUpdateSlice có cùng ngữ nghĩa với XLA DynamicUpdateSlice. Tạo ra một kết quả là giá trị của toán hạng mảng đầu vào, với một slice được ghi đè tại start_indices.

Xem https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
operand	tensor của số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc giá trị float 32 bit hoặc float 16 bit
update	tensor của số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc giá trị float 32 bit hoặc float 16 bit
start_indices	tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32/64-bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor của số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc giá trị float 32 bit hoặc float 16 bit

tfl.elu (TFL::EluOp)

Toán tử đơn vị tuyến tính hàm mũ

Tính tuyến tính hàm mũ f(x) -> exp(x) - 1 với x < 0, x với x >= 0. theo phần tử.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
x	tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
y	tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit

tfl.embedding_lookup (TFL::EmbeddingLookupOp)

Nhúng toán tử tra cứu

Tra cứu id trong danh sách các tensor nhúng.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Các giao diện: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
lookup	tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32-bit
value	tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc giá trị loại QI4

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc giá trị số nguyên không dấu 8 bit

tfl.equal (TFL::EqualOp)

Toán tử bằng nhau

Trả về phần tử thật của x == y theo phần tử

Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
x	tensor của số nguyên không dấu 1 bit hoặc số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16 hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc giá trị loại chuỗi TFLite
y	tensor của số nguyên không dấu 1 bit hoặc số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16 hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc giá trị loại chuỗi TFLite

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor của các giá trị số nguyên không dấu 1 bit

tfl.exp (TFL::ExpOp)

Toán tử lũy thừa tự nhiên

Thực hiện phép tính lũy thừa tự nhiên theo phần tử trên đầu vào.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
x	tensor của các giá trị float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QI16

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
y	tensor của các giá trị float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QI16

tfl.expand_dims (TFL::ExpandDimsOp)

Chèn kích thước 1 vào hình dạng của tenxơ.

Với một input tensor, thao tác này sẽ chèn một chiều bằng 1 vào axis chỉ số thứ nguyên của hình dạng của input . axis chỉ số thứ nguyên bắt đầu từ 0; nếu bạn chỉ định số âm cho axis thì nó sẽ được tính ngược từ cuối.

Thao tác này rất hữu ích nếu bạn muốn thêm thứ nguyên lô vào một phần tử. Ví dụ: nếu bạn có một hình ảnh duy nhất có hình dạng [height, width, channels] , bạn có thể tạo thành một lô gồm 1 hình ảnh với expand_dims(image, 0) , điều này sẽ tạo thành hình dạng [1, height, width, channels] .

Ví dụ khác:

# '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]

Hoạt động này yêu cầu:

-1-input.dims() <= dim <= input.dims()

Hoạt động này có liên quan đến squeeze() , loại bỏ các kích thước có kích thước 1.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tensor của bất kỳ giá trị loại nào
dim	tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32/64-bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor của bất kỳ giá trị loại nào

tfl.external_const (TFL::ExternalConstOp)

Const bên ngoài hoạt động.

Const op bên ngoài chứa buffer_index trỏ đến một hằng số trong bộ đệm phẳng.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
buffer_index	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor của bất kỳ giá trị loại nào

tfl.fake_quant (TFL::FakeQuantOp)

Toán tử FakeQuant

Định lượng giả tenxơ 'đầu vào' thuộc loại float thông qua các đại lượng vô hướng float tối thiểu và tối đa thành tenxơ 'đầu ra' có cùng hình dạng với đầu vào.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
min	::mlir::FloatAttr	Thuộc tính float 32 bit
max	::mlir::FloatAttr	Thuộc tính float 32 bit
num_bits	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit có giá trị tối thiểu là 2 và giá trị tối đa là 16
narrow_range	::mlir::BoolAttr	thuộc tính bool có giá trị sai

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tensor của giá trị float 32-bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor của giá trị float 32-bit

tfl.fill (TFL::FillOp)

Điền vào tensor với giá trị đã cho.

Điền vào tensor với giá trị đã cho.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
dims	tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32/64-bit
input	tensor của số float 32 bit hoặc số float 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 1 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QI16 hoặc giá trị loại chuỗi TFLite

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
result	tensor của số float 32 bit hoặc số float 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 1 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QI16 hoặc giá trị loại chuỗi TFLite

tfl.floor (TFL::FloorOp)

Người vận hành sàn

Trả về giá trị sàn theo phần tử của đầu vào.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
x	tensor của giá trị float 32-bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
y	tensor của giá trị float 32-bit

tfl.floor_div (TFL::FloorDivOp)

Toán tử phân chia tầng

Hoạt động div sàn theo yếu tố.

Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
lhs	tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc giá trị số nguyên không dấu 32 bit
rhs	tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc giá trị số nguyên không dấu 32 bit

tfl.floor_mod (TFL::FloorModOp)

Nhắc nhở phân chia

Hoạt động nhắc nhở phân chia theo yếu tố.

Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
lhs	tensor của số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc giá trị float 32 bit
rhs	tensor của số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc giá trị float 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor của số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc giá trị float 32 bit

tfl.fully_connected (TFL::FullConnectedOp)

Hoạt động được kết nối đầy đủ

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , TFL::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1> , TFL::AffineOpCoefficient<0, 1>

Các giao diện: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , RequiresQuantizedBiasInterface , TFL_SparseOp , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT
weights_format	::mlir::StringAttr	thuộc tính chuỗi có giá trị là DEFAULT hoặc SHUFFLED4x16INT8
keep_num_dims	::mlir::BoolAttr	thuộc tính bool
asymmetric_quantize_inputs	::mlir::BoolAttr	thuộc tính bool

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tensor của các giá trị float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16 hoặc loại QUI16
filter	tensor của các giá trị float 32-bit hoặc loại QI4 hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16
bias	tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	biến thể của tensor thuộc bất kỳ giá trị loại nào

tfl.gather (TFL::GatherOp)

Tập hợp toán tử

Tập hợp các lát cắt từ axis trục params theo indices .

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
axis	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
batch_dims	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
params	tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 4 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc loại chuỗi TFLite hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc giá trị loại QI16
indices	tensor của số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc giá trị số nguyên không dấu 64 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 4 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc loại chuỗi TFLite hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc giá trị loại QI16

tfl.gather_nd (TFL::GatherNdOp)

_Thu thập toán tử thứ

Tập hợp các lát cắt từ params thành một Tensor có hình dạng được chỉ định bởi indices .

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
params	tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại QI8 hoặc giá trị loại chuỗi TFLite
indices	tensor của số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc giá trị số nguyên không dấu 64 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại QI8 hoặc giá trị loại chuỗi TFLite

tfl.gelu (TFL::GeluOp)

Chức năng kích hoạt GELU.

Tính toán hàm kích hoạt GELU theo từng phần tử.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
approximate	::mlir::BoolAttr	thuộc tính bool

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tensor của các giá trị float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor của các giá trị float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8

tfl.greater (TFL::GreaterOp)

Toán tử lớn hơn

Yếu tố khôn ngoan hoạt động lớn hơn.

Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
lhs	tensor của giá trị float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc loại QUI8 hoặc loại QI8 hoặc giá trị loại TFLite quint8
rhs	tensor của giá trị float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc loại QUI8 hoặc loại QI8 hoặc giá trị loại TFLite quint8

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor của các giá trị số nguyên không dấu 1 bit

tfl.greater_equal (TFL::GreaterEqualOp)

_Toán tử bằng nhau hơn

Hoạt động Greater_equal theo yếu tố.

Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
lhs	tensor của số float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc giá trị loại QUI8 hoặc loại QI8
rhs	tensor của số float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc giá trị loại QUI8 hoặc loại QI8

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor của các giá trị số nguyên không dấu 1 bit

tfl.hard_swish (TFL::HardSwishOp)

Chức năng kích hoạt Hardswish.

Tính toán hàm kích hoạt chuyển động mạnh f(x) -> (x * relu6(x+3))/6 theo phần tử.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tensor của các giá trị float 32-bit hoặc loại QUI8 hoặc loại QI8

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor của các giá trị float 32-bit hoặc loại QUI8 hoặc loại QI8

tfl.hashtable (TFL::HashtableOp)

Tạo một bảng băm chưa được khởi tạo.

Hoạt động này tạo một bảng băm, chỉ định loại khóa và giá trị của nó. Trước khi sử dụng bảng, bạn sẽ phải khởi tạo nó. Sau khi khởi tạo bảng sẽ không thay đổi.

Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
table_id	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
key_dtype	::mlir::TypeAttr	bất kỳ thuộc tính loại nào
value_dtype	::mlir::TypeAttr	bất kỳ thuộc tính loại nào

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
out	tensor của giá trị tài nguyên

tfl.hashtable_find (TFL::HashtableFindOp)

Tra cứu các khóa trong bảng, xuất ra các giá trị tương ứng.

Các keys tensor phải cùng loại với các phím của bảng. Các values đầu ra thuộc loại giá trị bảng.

Giá trị mặc default_value là giá trị đầu ra cho các khóa không có trong bảng. Nó cũng phải cùng loại với các giá trị trong bảng.

Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
hash_table	tensor của giá trị tài nguyên
keys	tensor của số nguyên không dấu 32 bit hoặc loại chuỗi TFLite hoặc giá trị số nguyên không dấu 64 bit
default_value	tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc loại chuỗi TFLite hoặc giá trị số nguyên không dấu 64 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
out	tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc loại chuỗi TFLite hoặc giá trị số nguyên không dấu 64 bit

tfl.hashtable_import (TFL::HashtableImportOp)

Thay thế nội dung của bảng bằng các khóa và giá trị được chỉ định.

Các keys tensor phải cùng loại với các phím của bảng. values tensor phải cùng loại với các giá trị trong bảng.

Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
hash_table	tensor của giá trị tài nguyên
keys	tensor của số nguyên không dấu 32 bit hoặc loại chuỗi TFLite hoặc giá trị số nguyên không dấu 64 bit
values	tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc loại chuỗi TFLite hoặc giá trị số nguyên không dấu 64 bit

tfl.hashtable_size (TFL::HashtableSizeOp)

Tính số phần tử trong bảng đã cho.

Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
hash_table	tensor của giá trị tài nguyên

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
out	tensor của các giá trị số nguyên không dấu 64-bit

tfl.if (TFL::IfOp)

Hoạt động nếu-thì-khác

Hoạt động tfl.if đại diện cho cấu trúc if-then-else để thực thi có điều kiện hai vùng mã. Toán hạng của phép toán if là giá trị boolean. Ví dụ:

tfl.if %b  {
  ...
} else {
  ...
}

tfl.if cũng có thể trả về kết quả được xác định trong vùng của nó. Các giá trị được xác định được xác định theo đường dẫn thực thi nào được thực hiện.

Ví dụ:

%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>
}

vùng tfl.if luôn được kết thúc bằng "tfl.yield". Nếu "tfl.if" không xác định giá trị nào thì "tfl.yield" có thể bị bỏ qua và sẽ được chèn ngầm. Còn không thì phải rõ ràng. Ngoài ra, nếu "tfl.if" xác định một hoặc nhiều giá trị, thì không thể bỏ qua khối 'else'.

Ví dụ:

tfl.if %b  {
  ...
}

Đặc điểm: NoRegionArguments , RecursiveMemoryEffects , SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

Giao diện: RegionBranchOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
cond	tensor của các giá trị số nguyên không dấu 1 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
results	biến thể của tensor thuộc bất kỳ giá trị loại nào

tfl.imag (TFL::ImagOp)

Trả về phần ảo của số phức.

Với input tensor gồm các số phức, thao tác này trả về một tensor kiểu float là phần ảo của mỗi phần tử trong input . Tất cả các phần tử trong input phải là số phức có dạng \(a + bj\), trong đó a là phần thực và b là phần ảo được trả về bởi thao tác này.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tensor loại phức tạp với các phần tử float 32 bit hoặc loại phức tạp với các giá trị phần tử float 64 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor của giá trị float 32 bit hoặc float 64 bit

tfl.l2_normalization (TFL::L2NormalizationOp)

Toán tử chuẩn hóa L2

L2Bình thường hóa Op

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , FixedOutputRangeInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tensor của kiểu float 32-bit hoặc loại QUI8 hoặc loại QI8 hoặc loại QUI16 hoặc loại QI16 hoặc các giá trị số nguyên không dấu 8 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor của kiểu float 32-bit hoặc loại QUI8 hoặc loại QI8 hoặc loại QUI16 hoặc loại QI16 hoặc các giá trị số nguyên không dấu 8 bit

tfl.leaky_relu (TFL::LeakyReluOp)

Toán tử Relu bị rò rỉ

Toán tử Leaky ReLU theo phần tử x -> x >= 0 ? x : (alpha * x)

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
alpha	::mlir::FloatAttr	Thuộc tính float 32 bit

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tensor của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc loại QUI8 hoặc loại QI8 hoặc loại TFLite quint8 hoặc loại QI16

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc loại QUI8 hoặc loại QI8 hoặc loại TFLite quint8 hoặc loại QI16

tfl.less (TFL::LessOp)

Ít toán tử hơn

Yếu tố khôn ngoan ít hoạt động hơn.

Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
lhs	tensor của số float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc giá trị loại QUI8 hoặc loại QI8 hoặc loại TFLite quint8
rhs	tensor của số float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc giá trị loại QUI8 hoặc loại QI8 hoặc loại TFLite quint8

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor của các giá trị số nguyên không dấu 1 bit

tfl.less_equal (TFL::LessEqualOp)

_Toán tử ít bằng nhau

Hoạt động less_equal theo phần tử.

Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
lhs	tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc giá trị loại QI8 hoặc QUI8
rhs	tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc giá trị loại QI8 hoặc QUI8

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor của các giá trị số nguyên không dấu 1 bit

tfl.local_response_normalization (TFL::LocalResponseNormalizationOp)

Chuẩn hóa phản hồi cục bộ.

Tensor input 4-D được coi là một mảng 3-D gồm các vectơ 1-D (dọc theo chiều cuối cùng) và mỗi vectơ được chuẩn hóa độc lập. Trong một vectơ nhất định, mỗi thành phần được chia cho tổng bình phương có trọng số của đầu vào trong depth_radius . Một cách chi tiết,

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

Để biết chi tiết, xem Krizhevsky và cộng sự, Phân loại ImageNet với mạng nơ ron tích chập sâu (NIPS 2012) .

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
radius	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
bias	::mlir::FloatAttr	Thuộc tính float 32 bit
alpha	::mlir::FloatAttr	Thuộc tính float 32 bit
beta	::mlir::FloatAttr	Thuộc tính float 32 bit

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tensor của giá trị float 32-bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor của giá trị float 32-bit

tfl.log (TFL::LogOp)

Toán tử logarit tự nhiên

Thực hiện phép tính logarit tự nhiên theo phần tử trên đầu vào.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
x	tensor của giá trị kiểu float hoặc QI8 32-bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
y	tensor của giá trị kiểu float hoặc QI8 32-bit

tfl.log_softmax (TFL::LogSoftmaxOp)

Đăng nhập toán tử softmax

Tính toán kích hoạt softmax ghi nhật ký theo phần tử với công thức sau

đầu vào - log(reduce_sum(exp(input), dim))

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , FixedOutputRangeInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tensor của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc loại QUI8 hoặc loại QI8 hoặc TFLite quint8

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc loại QUI8 hoặc loại QI8 hoặc TFLite quint8

tfl.logical_and (TFL::LogicalAndOp)

Toán tử logic AND

Hoạt động logic AND theo từng phần tử.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
lhs	tensor của các giá trị số nguyên không dấu 1 bit
rhs	tensor của các giá trị số nguyên không dấu 1 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor của các giá trị số nguyên không dấu 1 bit

tfl.logical_not (TFL::LogicalNotOp)

Toán tử NOT logic

Hoạt động KHÔNG logic theo phần tử.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultType

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
lhs	tensor của các giá trị số nguyên không dấu 1 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor của các giá trị số nguyên không dấu 1 bit

tfl.logical_or (TFL::LogicalOrOp)

Toán tử logic OR

Hoạt động logic OR theo từng phần tử.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
lhs	tensor của các giá trị số nguyên không dấu 1 bit
rhs	tensor của các giá trị số nguyên không dấu 1 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor của các giá trị số nguyên không dấu 1 bit

tfl.logistic (TFL::LogisticOp)

Nhà điều hành hậu cần

Tính toán Sigmoid theo phần tử của đầu vào

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , FixedOutputRangeInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
x	tensor của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16 hoặc loại TFLite quint8

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
y	tensor của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16 hoặc loại TFLite quint8

tfl.lstm (TFL::LSTMOp)

Toán tử lstm đầy đủ

Lớp mạng tái phát đơn vị bộ nhớ ngắn hạn (LSTM). Việc triển khai không có lỗ nhìn trộm mặc định dựa trên: http://deeplearning.cs.cmu.edu/pdfs/Hochreiter97_lstm.pdf S. Hochreiter và J. Schmidhuber. 'Bộ nhớ ngắn hạn dài'. Tính toán thần kinh, 9(8):1735-1780, 1997. Việc triển khai lỗ nhìn trộm dựa trên: https://research.google.com/pubs/archive/43905.pdf Hasim Sak, Andrew Senior và Francoise Beaufays. 'Kiến trúc mạng thần kinh tái phát bộ nhớ ngắn hạn dài cho mô hình âm thanh quy mô lớn.' INTERSPEECH, 2014. Việc ghép cổng đầu vào và cổng quên (CIFG) dựa trên: http://arxiv.org/pdf/1503.04069.pdf Greff et al. 'LSTM: Cuộc phiêu lưu trong không gian tìm kiếm' Quá trình chuẩn hóa lớp dựa trên: https://arxiv.org/pdf/1607.06450.pdf Ba et al. 'Bình thường hóa lớp'

Đặc điểm: QuantizableResult

Các giao diện: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT
cell_clip	::mlir::FloatAttr	Thuộc tính float 32 bit có giá trị không âm
proj_clip	::mlir::FloatAttr	Thuộc tính float 32 bit có giá trị không âm
kernel_type	::mlir::TFL::LSTMKernelTypeAttr	lstm_kernel_type có giá trị là mlir::TFL::LSTMKernelType::FULL
asymmetric_quantize_inputs	::mlir::BoolAttr	thuộc tính bool
input_to_input_intermediate	::mlir::TypeAttr	bất kỳ thuộc tính loại nào
input_to_forget_intermediate	::mlir::TypeAttr	bất kỳ thuộc tính loại nào
input_to_cell_intermediate	::mlir::TypeAttr	bất kỳ thuộc tính loại nào
input_to_output_intermediate	::mlir::TypeAttr	bất kỳ thuộc tính loại nào
effective_hidden_scale_intermediate	::mlir::TypeAttr	bất kỳ thuộc tính loại nào

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tensor của các giá trị float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QI16
input_to_input_weights	tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
input_to_forget_weights	tensor của giá trị kiểu float hoặc QI8 32-bit
input_to_cell_weights	tensor của giá trị kiểu float hoặc QI8 32-bit
input_to_output_weights	tensor của giá trị kiểu float hoặc QI8 32-bit
recurrent_to_input_weights	tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
recurrent_to_forget_weights	tensor của giá trị kiểu float hoặc QI8 32-bit
recurrent_to_cell_weights	tensor của giá trị kiểu float hoặc QI8 32-bit
recurrent_to_output_weights	tensor của giá trị kiểu float hoặc QI8 32-bit
cell_to_input_weights	tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
cell_to_forget_weights	tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
cell_to_output_weights	tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
input_gate_bias	tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
forget_gate_bias	tensor của giá trị float 32-bit hoặc loại QI32
cell_bias	tensor của giá trị float 32-bit hoặc loại QI32
output_gate_bias	tensor của giá trị float 32-bit hoặc loại QI32
projection_weights	tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
projection_bias	tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
input_activation_state	tensor trạng thái
input_cell_state	tensor trạng thái
input_layer_norm_coefficients	tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
forget_layer_norm_coefficients	tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
cell_layer_norm_coefficients	tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
output_layer_norm_coefficients	tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor của bất kỳ giá trị loại nào

tfl.matrix_diag (TFL::MatrixDiagOp)

Trả về một tensor với đường chéo được cung cấp và mọi thứ khác được đệm bằng số không.

Cho một đường chéo, trả về một tenxơ có đường chéo và mọi thứ khác được đệm bằng số không. Giả sử đường chéo có k chiều [I, J, K, ..., N] thì đầu ra là một tenxơ hạng k+1 với các chiều [I, J, K, ..., N, N] trong đó: output[i, j, k, ..., m, n] = 1{m=n} * diagonal[i, j, k, ..., n].

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
diagonal	tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại QUI8 hoặc loại QI8 hoặc giá trị loại TFLite quint8

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại QUI8 hoặc loại QI8 hoặc giá trị loại TFLite quint8

tfl.matrix_set_diag (TFL::MatrixSetDiagOp)

Trả về một tensor ma trận theo đợt với các giá trị đường chéo theo đợt mới.

Cho input và diagonal , thao tác này trả về một tenxơ có hình dạng và giá trị giống như input , ngoại trừ đường chéo chính của ma trận trong cùng. Chúng sẽ bị ghi đè bởi các giá trị theo diagonal .

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QI16 hoặc loại QUI8 hoặc giá trị loại TFLite quint8
diagonal	tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QI16 hoặc loại QUI8 hoặc giá trị loại TFLite quint8

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
result	tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QI16 hoặc loại QUI8 hoặc giá trị loại TFLite quint8

tfl.max_pool_2d (TFL::MaxPool2DOp)

Max Pool 2D tùy chọn

Thực hiện nhóm tối đa 2D trên đầu vào.

Đầu vào: inputs[0] : bắt buộc: tensor đầu vào

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
padding	::mlir::StringAttr	thuộc tính chuỗi có giá trị CÙNG hoặc GIÁ TRỊ
stride_w	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
stride_h	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
filter_width	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
filter_height	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tensor của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc loại QUI8 hoặc loại QI8 hoặc loại QI16 hoặc loại TFLite quint8

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc loại QUI8 hoặc loại QI8 hoặc loại QI16 hoặc loại TFLite quint8

tfl.maximum (TFL::MaximumOp)

Toán tử tối đa

Hoạt động tối đa theo yếu tố.

Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
lhs	tensor của số float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32/64-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc giá trị loại QI16
rhs	tensor của số float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32/64-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc giá trị loại QI16

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
max	tensor của số float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32/64-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc giá trị loại QI16

tfl.mean (TFL::MeanOp)

Toán tử trung bình

Tính giá trị trung bình của các phần tử theo kích thước của tensor. Giảm input_tensor dọc theo các kích thước được cho trong trục. Trừ khi keepdims đúng, thứ hạng của tensor sẽ giảm đi 1 cho mỗi mục trong trục. Nếu keepdims đúng, kích thước giảm sẽ được giữ lại với độ dài 1.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
keep_dims	::mlir::BoolAttr	thuộc tính bool

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc giá trị số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại QI16
axis	tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32-bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc giá trị số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại QI16

tfl.minimum (TFL::MinimumOp)

Toán tử tối thiểu

Hoạt động tối thiểu theo yếu tố.

Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng	Sự miêu tả
lhs	tensor của số float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32/64-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc giá trị loại QI16
rhs	tensor của số float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32/64-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc giá trị loại QI16

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
min	tensor của số float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32/64-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc giá trị loại QI16

tfl.mirror_pad (TFL::MirrorPadOp)

Người vận hành MirrorPad. Đệm một tensor với các giá trị được phản ánh.

Thao tác này đệm đầu vào với các giá trị được phản chiếu theo khoảng đệm mà bạn chỉ định. paddings is an integer tensor with shape [n, 2], where n is the rank of input. For each dimension D of input, paddings[D, 0] indicates how many values to add before the contents of input in that dimension, and paddings[D, 1] indicates how many values to add after the contents of input in that dimension.

Both paddings[D, 0] and paddings[D, 1] must be no greater than input.dim_size(D) (or input.dim_size(D) - 1) if copy_border is true (if false, respectively).

The padded size of each dimension D of the output is:

paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
mode	::mlir::TFL::MirrorPaddingTypeAttr	mirror_pad_enum

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
seed	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute
seed2	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
logits	tensor of 32-bit float values
num_samples	tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
x	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
value	::mlir::UnitAttr	unit attribute

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
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 QI16 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 QI16 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
tolerance	::mlir::FloatAttr	32-bit float attribute
log_if_failed	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
axis	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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) . Etc.

Ví dụ:

# '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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
values_count	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose value is positive
axis	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
values	variadic of tensor of any type values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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)

Ví dụ:

# '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:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer 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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer 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)

Ví dụ:

# '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:

Toán hạng	Sự miêu tả
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 quint8 type values
padding	tensor of 32/64-bit signless integer values
constant_values	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 quint8 type values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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 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:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	variadic of tensor of any type values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
lhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
rhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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 , TFL::AffineOpCoefficient<-1, 1>

Interfaces: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
value	::mlir::ElementsAttr	constant vector/tensor attribute

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
qtype	::mlir::TypeAttr	Tensor type attribute
value	::mlir::ElementsAttr	constant vector/tensor attribute

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
value	::mlir::ElementsAttr	constant vector/tensor attribute
s_param	::mlir::TFL::SparsityParameterAttr	Sparsity parameter.
compressed_data	::mlir::ElementsAttr	constant vector/tensor attribute

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
qtype	::mlir::TypeAttr	Tensor type attribute

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tensor of 32-bit float or QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
seed	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute
seed2	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
shape	tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
seed	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute
seed2	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
shape	tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tensor of any type values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of any integer type

tfl.read_variable (TFL::ReadVariableOp)

Reads variable value.

Read variable data identified by 'resource_id'.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
resource_id	tensor of resource values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tensor of complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tensor of 1-bit signless integer values
reduction_indices	tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tensor of 1-bit signless integer values
reduction_indices	tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
x	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
x	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
x	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
x	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tensor of any type values
shape	tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
align_corners	::mlir::BoolAttr	bool attribute
half_pixel_centers	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
align_corners	::mlir::BoolAttr	bool attribute
half_pixel_centers	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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 terms.

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:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tensor of 32-bit float values
fft_length	tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
x	tensor of 32-bit float values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
x	tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids	tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.select (TFL::SelectOp)

Chọn toán tử

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:

1. Either the same shape (in which case the select is elementwise), or
2. condition must be Rank 1 and match over the first dimension.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

1. Either the same shape (in which case the select is elementwise), or
2. Broadcastable shapes between 'condition', 'x' and 'y'.

Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
out_type	::mlir::Attribute	derived attribute

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tensor of any type values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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 , SameOperandsAndResultType

Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
x	tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
x	tensor of 32-bit float values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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 * beta) / tf.reduce_sum(exp(input * beta), dim)

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , FixedOutputRangeInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
beta	::mlir::FloatAttr	32-bit float attribute

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
block_size	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose value is positive

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
num_splits	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose value is positive

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
num_splits	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose value is positive

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
outputs	variadic of tensor of any type values

tfl.sqrt (TFL::SqrtOp)

Square root operator

Computes element-wise Square root of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
x	tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
y	tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type 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:

Toán hạng	Sự miêu tả
x	tensor of 32-bit float values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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 .

Ví dụ:

# '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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
squeeze_dims	::mlir::ArrayAttr	64-bit integer array attribute whose size is at most 8

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tensor of any type values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of any type values

tfl.strided_slice (TFL::StridedSliceOp)

StridedSlice Op

Return a strided slice from input .

Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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)

Sum operator

Computes the sum reduction along the specified axes

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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 , TFL::AccumulatorUniformScale<3, 2, 4>

Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , RequiresQuantizedBiasInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
input	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Operand	Sự miêu tả
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 4-bit signless integer or QI4 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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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 4-bit signless integer or QI4 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 , TFL::AccumulatorUniformScale<3, 1, 2> , TFL::AffineOpCoefficient<0, 1>

Interfaces: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , RequiresQuantizedBiasInterface , TFL_SparseOp , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
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:

Toán hạng	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
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:

Operand	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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 . In other words:

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
idx_out_type	::mlir::Attribute	derived attribute

Operands:

Operand	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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) . Etc.

This is the opposite of pack .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultElementType

Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
num	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose value is non-negative
axis	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute

Operands:

Operand	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Operand	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Operand	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Operand	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Operand	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
container	::mlir::StringAttr	string attribute
shared_name	::mlir::StringAttr	string attribute

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Operand	Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
index	tensor of 64-bit signless integer values

tfl.while (TFL::WhileOp)

Vòng lặp While

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

Thuộc tính:

Thuộc tính	MLIR Type	Sự miêu tả
is_stateless	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

Operand	Sự miêu tả
input	variadic of tensor of any type values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
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:

Operand	Sự miêu tả
"vô danh"	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 , SameOperandsAndResultType

Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	Sự miêu tả
input	tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values

Thuộc tính

DimensionMetadataAttr

Dimension metadata.

Cú pháp:

#tfl.dimension_metadata<
  ::mlir::TFL::DimensionTypeAttr,   # format
  int32_t,   # dense_size
  ::llvm::ArrayRef<int32_t>,   # segments
  ::llvm::ArrayRef<int32_t>   # indices
>

Các thông số:

Tham số	C++ type	Sự miêu tả
định dạng	::mlir::TFL::DimensionTypeAttr	dimension_type
dense_size	int32_t
các phân đoạn	::llvm::ArrayRef<int32_t>
chỉ số	::llvm::ArrayRef<int32_t>

SparsityParameterAttr

Sparsity parameter.

Cú pháp:

#tfl.sparsity_parameter<
  ::llvm::ArrayRef<int32_t>,   # traversal_order
  ::llvm::ArrayRef<int32_t>,   # block_map
  ::llvm::ArrayRef<DimensionMetadataAttr>   # dim_metadata
>

Các thông số:

Tham số	C++ type	Sự miêu tả
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">

Các thông số:

Tham số	C++ type	Sự miêu tả
giá trị	::llvm::StringRef

DimensionTypeAttr

_Dimension type

Cú pháp:

#tfl.dimension_type_attr<
  ::mlir::TFL::DimensionType   # value
>

Các thông số:

Tham số	C++ type	Sự miêu tả
giá trị	::mlir::TFL::DimensionType	an enum of type DimensionType

LSTMKernelTypeAttr

_Lstm_kernel type

Cú pháp:

#tfl.lstm_kernel_type_attr<
  ::mlir::TFL::LSTMKernelType   # value
>

Các thông số:

Tham số	C++ type	Sự miêu tả
giá trị	::mlir::TFL::LSTMKernelType	an enum of type LSTMKernelType

MirrorPaddingTypeAttr

_Mirror_pad enum

Cú pháp:

#tfl.mirror_pad_attr<
  ::mlir::TFL::MirrorPaddingType   # value
>

Các thông số:

Tham số	C++ type	Sự miêu tả
giá trị	::mlir::TFL::MirrorPaddingType	an enum of type MirrorPaddingType

Enum

DimensionType

_Dimension type

Các trường hợp:

Biểu tượng	Giá trị	Sợi dây
dày đặc	0	dày đặc
SPARSE_CSR	1	SPARSE_CSR

LSTMKernelType

_Lstm_kernel type

Các trường hợp:

Biểu tượng	Giá trị	Sợi dây
ĐẦY	0	ĐẦY
NỀN TẢNG	1	NỀN TẢNG

MirrorPaddingType

_Mirror_pad enum

Các trường hợp:

Biểu tượng	Giá trị	Sợi dây
PHẢN ÁNH	0	PHẢN ÁNH
SYMMETRIC	1	SYMMETRIC