「tfl」方言

TensorFlow Lite 方言。

この方言は TensorFlow Lite 操作にマッピングされます。

不変条件:

• すべての値はテンソル型です（特に、スカラーはゼロ次元テンソルを使用して表されます）。

オペレーション

tfl.abs (TFL::AbsOp)

絶対値演算子

テンソルxが与えられると、この演算はxの各要素の絶対値を含むテンソルを返します。例えば、 x が入力要素で y が出力要素の場合、この演算は以下を計算します。 \(y = |x|\)。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult 、 SameOperandsAndResultShape

インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
x	16ビットの符号なし整数、32ビットの符号なし整数、32ビットの浮動小数点数、QI8型、またはQI16型の値のテンソル

結果：

結果	説明
y	16ビットの符号なし整数、32ビットの符号なし整数、32ビットの浮動小数点数、QI8型、またはQI16型の値のテンソル

tfl.add (TFL::AddOp)

加算演算子

要素ごとの加算演算。

特性: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait 、 AlwaysSpeculatableImplTrait 、 Commutative 、 QuantizableResult 、 ResultsBroadcastableShape

インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflArithmeticCountOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
fused_activation_function	::mlir::文字列属性	値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性

オペランド:

オペランド	説明
lhs	32 ビット浮動小数点数、16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、QI8 型、QUI8 型、QI16 型の値のテンソル
rhs	32 ビット浮動小数点数、16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、QI8 型、QUI8 型、QI16 型の値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット浮動小数点数、16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、QI8 型、QUI8 型、QI16 型の値のテンソル

tfl.add_n (TFL::AddNOp)

_Add n演算子

すべての入力テンソルを要素ごとに追加します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 Commutative

インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflArithmeticCountOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
inputs	任意の型の値のテンソルの可変長引数

結果：

結果	説明
sum	32ビット浮動小数点数または32ビット符号なし整数値のテンソル

tfl.arg_max (TFL::ArgMaxOp)

ArgMax演算子

テンソルの次元全体で最大の値を持つインデックスを返します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
output_type	::mlir::属性	派生属性

オペランド:

オペランド	説明
input	1ビットの符号なし整数、32ビットの浮動小数点数、32ビットの符号なし整数、8ビットの符号なし整数、8ビットの符号なし整数、QI8型、QUI8型の値のテンソル
dim	32/64ビットの符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32/64ビットの符号なし整数値のテンソル

tfl.arg_min (TFL::ArgMinOp)

ArgMin演算子

テンソルの次元全体で最小の値を持つインデックスを返します。 a = [1, 10, 26.9, 2.8, 166.32, 62.3] b = tf.math.argmin(input = a) c = tf.keras.backend.eval(b)

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
output_type	::mlir::属性	派生属性

オペランド:

オペランド	説明
input	1ビットの符号なし整数、32ビットの浮動小数点数、32ビットの符号なし整数、8ビットの符号なし整数、8ビットの符号なし整数、QI8型、QUI8型の値のテンソル
dim	32/64ビットの符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32/64ビットの符号なし整数値のテンソル

tfl.assign_variable (TFL::AssignVariableOp)

変数に新しい値を割り当てます。

このオペレーションに制御依存関係を持つすべての ReadVariableOp は、この値または変数のそれ以降の新しい値を返すことが保証されます。

インターフェース: TflRuntimeVerifyOpInterface

オペランド:

オペランド	説明
resource_id	資源価値のテンソル
value	32 ビット浮動小数点数、64 ビット浮動小数点数、1 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、QI8 型、QUI8 型、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、QI16 型、32 ビット浮動小数点数要素を持つ複素数型、または 64 ビット浮動小数点数要素を持つ複素数型のテンソル値

tfl.atan2 (TFL::Atan2Op)

Atan2操作

「atan2」演算は、引数の符号を尊重しながら、y/x の逆正接を要素ごとに計算します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 SameOperandsAndResultType

インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 InferTypeOpInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
y	32ビット浮動小数点数または64ビット浮動小数点数のテンソル
x	32ビット浮動小数点数または64ビット浮動小数点数のテンソル

結果：

結果	説明
output	32ビット浮動小数点数または64ビット浮動小数点数のテンソル

tfl.average_pool_2d (TFL::AveragePool2DOp)

_Average_pool 2D 演算子

入力に対して平均プーリング演算を実行します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflArithmeticCountOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
filter_height	::mlir::整数属性	32ビット符号なし整数属性
filter_width	::mlir::整数属性	32ビット符号なし整数属性
padding	::mlir::文字列属性	値がSAMEまたはVALIDである文字列属性
stride_h	::mlir::整数属性	32ビット符号なし整数属性
stride_w	::mlir::整数属性	32ビット符号なし整数属性
fused_activation_function	::mlir::文字列属性	値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性

オペランド:

オペランド	説明
input	32ビット浮動小数点数またはQI8型またはQUI8型またはQI16型値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32ビット浮動小数点数またはQI8型またはQUI8型またはQI16型値のテンソル

tfl.basic_lstm (TFL::BasicLSTMOp)

基本的なlstm演算子

基本的な LSTM セル演算子。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
fused_activation_function	::mlir::文字列属性	値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性
cell_clip	::mlir::FloatAttr	値が負でない32ビット浮動小数点属性
proj_clip	::mlir::FloatAttr	値が負でない32ビット浮動小数点属性
kernel_type	::mlir::TFL::LSTMカーネルタイプ属性	値が mlir::TFL::LSTMKernelType::BASIC である lstm_kernel_type

オペランド:

オペランド	説明
data_input	32ビット浮動小数点数またはQUI8型値のテンソル
prev_activ_input	32ビット浮動小数点数またはQUI8型値のテンソル
weights_input	32ビット浮動小数点数またはQUI8型値のテンソル
biases_input	32ビット浮動小数点数またはQI32型値のテンソル
prev_state_input	32ビット浮動小数点数またはQI16型値のテンソル

結果：

結果	説明
activ_output	任意の型の値の2Dテンソル
state_output	任意の型の値の2Dテンソル
concat_temp	任意の型の値の2Dテンソル
activ_temp	任意の型の値の2Dテンソル

tfl.batch_matmul (TFL::BatchMatMulOp)

バッチ行列乗算演算子

入力に対してバッチ行列乗算を実行します。TensorFlow BatchMatMulV2の規則に準拠し、バッチ次元内の未知の次元とブロードキャストをサポートします。

Inputs:
  `inputs[0]`: required: input LHS
  `inputs[1]`: required: input RHS
  `adjoint_lhs`: optional: Transpose LHS (default false)
  `adjoint_rhs`: optional: Transpose RHS (default false)

特性: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait 、 AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 DynamicRangeQuantizedOpInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
adj_x	::mlir::ブール属性	bool属性
adj_y	::mlir::ブール属性	bool属性
asymmetric_quantize_inputs	::mlir::ブール属性	bool属性

オペランド:

オペランド	説明
x	32ビット浮動小数点数、QI8型、QI16型、または8ビット符号なし整数値のテンソル
y	32ビット浮動小数点数、QI8型、QI16型、または8ビット符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32ビット浮動小数点数、QI8型、QI16型、または32ビット符号なし整数値のテンソル

tfl.batch_to_space_nd (TFL::BatchToSpaceNdOp)

BatchToSpaceNd演算子

この操作により、「バッチ」次元 0 が空間次元に再形成されます。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット浮動小数点数、8 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、QI8 型、QUI8 型、または QI16 型の値のテンソル
block_shape	32ビットの符号なし整数値のテンソル
indices	32ビットの符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット浮動小数点数、16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、QI8 型、QUI8 型、QI16 型の値のテンソル

tfl.bidirectional_sequence_lstm (TFL::BidirectionalSequenceLSTMOp)

双方向シーケンスlstm演算子

双方向lstmは基本的に2つのlstmで構成され、1つは順方向に、もう1つは逆方向に実行されます。そして、出力は2つのlstmを連結したものになります。

特性: QuantizableResult

インターフェース: DynamicRangeQuantizedOpInterface 、 TFL_StatefulOp 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
fused_activation_function	::mlir::文字列属性	値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性
cell_clip	::mlir::FloatAttr	値が負でない32ビット浮動小数点属性
proj_clip	::mlir::FloatAttr	値が負でない32ビット浮動小数点属性
merge_outputs	::mlir::ブール属性	bool属性
time_major	::mlir::ブール属性	bool属性
asymmetric_quantize_inputs	::mlir::ブール属性	bool属性

オペランド:

オペランド	説明
input	32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル
fw_input_to_input_weights	任意の型の値またはnone型のテンソル
fw_input_to_forget_weights	32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル
fw_input_to_cell_weights	32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル
fw_input_to_output_weights	32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル
fw_recurrent_to_input_weights	任意の型の値またはnone型のテンソル
fw_recurrent_to_forget_weights	32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル
fw_recurrent_to_cell_weights	32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル
fw_recurrent_to_output_weights	32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル
fw_cell_to_input_weights	任意の型の値またはnone型のテンソル
fw_cell_to_forget_weights	任意の型の値またはnone型のテンソル
fw_cell_to_output_weights	任意の型の値またはnone型のテンソル
fw_input_gate_bias	任意の型の値またはnone型のテンソル
fw_forget_gate_bias	32ビット浮動小数点値のテンソル
fw_cell_bias	32ビット浮動小数点値のテンソル
fw_output_gate_bias	32ビット浮動小数点値のテンソル
fw_projection_weights	任意の型の値またはnone型のテンソル
fw_projection_bias	任意の型の値またはnone型のテンソル
bw_input_to_input_weights	任意の型の値またはnone型のテンソル
bw_input_to_forget_weights	32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル
bw_input_to_cell_weights	32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル
bw_input_to_output_weights	32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル
bw_recurrent_to_input_weights	任意の型の値またはnone型のテンソル
bw_recurrent_to_forget_weights	32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル
bw_recurrent_to_cell_weights	32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル
bw_recurrent_to_output_weights	32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル
bw_cell_to_input_weights	任意の型の値またはnone型のテンソル
bw_cell_to_forget_weights	任意の型の値またはnone型のテンソル
bw_cell_to_output_weights	任意の型の値またはnone型のテンソル
bw_input_gate_bias	任意の型の値またはnone型のテンソル
bw_forget_gate_bias	32ビット浮動小数点値のテンソル
bw_cell_bias	32ビット浮動小数点値のテンソル
bw_output_gate_bias	32ビット浮動小数点値のテンソル
bw_projection_weights	任意の型の値またはnone型のテンソル
bw_projection_bias	任意の型の値またはnone型のテンソル
fw_input_activation_state	ステートフルテンソル
fw_input_cell_state	ステートフルテンソル
bw_input_activation_state	ステートフルテンソル
bw_input_cell_state	ステートフルテンソル
aux_input	任意の型の値またはnone型のテンソル
fw_aux_input_to_input_weights	任意の型の値またはnone型のテンソル
fw_aux_input_to_forget_weights	任意の型の値またはnone型のテンソル
fw_aux_input_to_cell_weights	任意の型の値またはnone型のテンソル
fw_aux_input_to_output_weights	任意の型の値またはnone型のテンソル
bw_aux_input_to_input_weights	任意の型の値またはnone型のテンソル
bw_aux_input_to_forget_weights	任意の型の値またはnone型のテンソル
bw_aux_input_to_cell_weights	任意の型の値またはnone型のテンソル
bw_aux_input_to_output_weights	任意の型の値またはnone型のテンソル

結果：

結果	説明
fw_output	任意の型の値のテンソル
bw_output	任意の型の値のテンソル

tfl.bitcast (TFL::BitcastOp)

ビットキャスト演算子

テンソルをある型から別の型にビットキャストします。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait

インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
input	任意の型の値のテンソル

結果：

結果	説明
output	任意の型の値のテンソル

tfl.bitwise_xor (TFL::BitwiseXorOp)

ビットXOR演算子

Elementwise は、 lhsとrhsのビット単位の XOR を計算します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 Commutative 、 ResultsBroadcastableShape 、 SameOperandsAndResultElementType

インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
lhs	8 ビットの符号なし整数、8 ビットの符号なし整数、16 ビットの符号なし整数、16 ビットの符号なし整数、32 ビットの符号なし整数、または 32 ビットの符号なし整数値のテンソル
rhs	8 ビットの符号なし整数、8 ビットの符号なし整数、16 ビットの符号なし整数、16 ビットの符号なし整数、32 ビットの符号なし整数、または 32 ビットの符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	8 ビットの符号なし整数、8 ビットの符号なし整数、16 ビットの符号なし整数、16 ビットの符号なし整数、32 ビットの符号なし整数、または 32 ビットの符号なし整数値のテンソル

tfl.broadcast_args (TFL::BroadcastArgsOp)

ブロードキャストを使用して s0 op s1 の形状を返します。

形状を表すテンソルであるs0とs1が与えられて、ブロードキャストされた形状であるr0計算します。 s0 、 s1 、およびr0はすべて整数ベクトルです。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait

インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
s0	32/64ビットの符号なし整数値のテンソル
s1	32/64ビットの符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
r0	32/64ビットの符号なし整数値のテンソル

tfl.broadcast_to (TFL::BroadcastToOp)

互換性のある形状の配列をブロードキャストします。

ブロードキャストとは、算術演算のために配列の形状を互換性のあるものにするプロセスです。2つの形状が互換性を持つとは、各次元のペアが等しいか、どちらかが1である場合です。テンソルを形状にブロードキャストする場合、末尾の次元から開始し、前方に向かって処理を進めます。

例えば、

x = tf.constant([1, 2, 3]) y = tf.broadcast_to(x, [3, 3]) print(y) tf.Tensor( [[1 2 3] [1 2 3] [1 2 3]], shape=(3, 3), dtype=int32)

上記の例では、 [1, 3]の形状を持つ入力テンソルが[3, 3]の形状を持つ出力テンソルにブロードキャストされます。

テンソルをスカラーで乗算するなどのブロードキャスト操作を実行する場合、ブロードキャストされたテンソルは決して実現されないため、ブロードキャストによって (通常) 時間または空間の利点がもたらされます。

しかし、 broadcast_toにはそのような利点はありません。新しく作成されたテンソルは、ブロードキャストされたシェイプのメモリをすべて占有します。（ただし、グラフのコンテキストでは、 broadcast_to後続の操作に融合され、その後最適化によって削除される可能性があります。）

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、1 ビット符号なし整数、4 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、QI8 型、8 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、QUI8 型、16 ビット符号なし整数、QI16 型、64 ビット符号なし整数、または 32 ビット浮動小数点要素値を持つ複素数のテンソル
shape	32/64ビットの符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、1 ビット符号なし整数、4 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、QI8 型、8 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、QUI8 型、16 ビット符号なし整数、QI16 型、64 ビット符号なし整数、または 32 ビット浮動小数点要素値を持つ複素数のテンソル

tfl.bucketize (TFL::BucketizeOp)

「境界」に基づいて「入力」をバケット化します。

例：

入力がboundaries = [0, 10, 100] 、 input = [[-5, 10000][150, 10][5, 100]]の場合、出力はoutput = [[0, 3][3, 2][1, 3]]なります。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 SameOperandsAndResultShape

インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
boundaries	::mlir::配列属性	32ビット浮動小数点配列属性

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット浮動小数点数、64 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32ビットの符号なし整数値のテンソル

tfl.call_once (TFL::CallOnceOp)

初期化関数を呼び出す

この操作は、tf 保存モデル方言のセッション初期化子の指定された初期化関数を呼び出します。

インターフェース: TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
session_init_function	::mlir::文字列属性	文字列属性

tfl.cast (TFL::CastOp)

キャスト演算子

入力を入力タイプから出力タイプにキャストします。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 SameOperandsAndResultShape

インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
input	16 ビット浮動小数点数、bfloat16 型、32 ビット浮動小数点数、64 ビット浮動小数点数、1 ビット符号なし整数、4 ビット符号なし整数、16 ビット符号なし整数、16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、TFLite quint8 型、8 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、または 32 ビット浮動小数点要素値を持つ複素数のテンソル

結果：

結果	説明
output	16 ビット浮動小数点数、bfloat16 型、32 ビット浮動小数点数、64 ビット浮動小数点数、1 ビット符号なし整数、4 ビット符号なし整数、16 ビット符号なし整数、16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、TFLite quint8 型、8 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、または 32 ビット浮動小数点要素値を持つ複素数のテンソル

tfl.ceil (TFL::CeilOp)

天井演算子

入力の要素ごとの ceil 値を返します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 InferTensorType 、 TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 InferShapedTypeOpInterface 、 InferTypeOpInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
x	32ビット浮動小数点値のテンソル

結果：

結果	説明
y	32ビット浮動小数点値のテンソル

tfl.complex_abs (TFL::ComplexAbsOp)

テンソルの複素絶対値を計算します。

複素数のテンソルxが与えられると、この演算はxの各要素の絶対値であるfloat型またはdoubleのテンソルを返します。 xのすべての要素は、次の形式の複素数でなければなりません。 \(a + bj\)絶対値は次のように計算されます。 \( \sqrt{a^2 + b^2}\)。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 SameOperandsAndResultShape

インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット浮動小数点要素を持つ複素数のテンソル、または 64 ビット浮動小数点要素値を持つ複素数のテンソル

結果：

結果	説明
output	32ビット浮動小数点数または64ビット浮動小数点数のテンソル

tfl.concatenation (TFL::ConcatenationOp)

連結演算子

1次元に沿ってテンソルを連結する

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
axis	::mlir::整数属性	32ビット符号なし整数属性
fused_activation_function	::mlir::文字列属性	値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性

オペランド:

オペランド	説明
values	任意の型の値のテンソルの可変長引数

結果：

結果	説明
output	32 ビット浮動小数点数、64 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、16 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、QI8 型、QUI8 型、8 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、または 1 ビット符号なし整数値のテンソル

tfl.control_node (TFL::ControlNodeOp)

TFL.control_node操作は、制御エッジをアタッチするために単一ブロック操作をラップします。

これは、領域をラップし、それらに制御依存関係を付加するために使用されます。通常、これはフラットバッファモデルを出力する前の最後のステップの1つで行われ、固定順序の操作（再マテリアライゼーションなど）に依存する最適化を有効にします。フラットバッファエクスポーターは、ラップされた領域をアンラップし、生成されたモデルにメタデータを付与します。これにより、実行時の順序変更は制御依存関係によって指定された順序を尊重するようになります。

特性: HasParent<mlir::func::FuncOp> 、 RecursiveMemoryEffects 、 SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> 、 SingleBlock

オペランド:

オペランド	説明
controlInputs	制御の可変長引数

結果：

結果	説明
outputs	任意の型の値のテンソルの可変長引数
control	コントロール

tfl.conv_2d (TFL::Conv2DOp)

畳み込み演算子

入力に対して畳み込み演算を実行します。

入力: inputs[0] : 必須: 入力活性化テンソルinputs[1] : 必須: フィルタ重みテンソルinputs[2] : オプション: バイアステンソル

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult 、 TFL::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1> 、 TFL::AffineOpCoefficient<0, 1>

インターフェース: AffineQuantizedOpInterface 、 ConditionallySpeculatable 、 DynamicRangeQuantizedOpInterface 、 InferTypeOpInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 RequiresQuantizedBiasInterface 、 TFL_SparseOp 、 TflArithmeticCountOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
dilation_h_factor	::mlir::整数属性	32ビット符号なし整数属性
dilation_w_factor	::mlir::整数属性	32ビット符号なし整数属性
fused_activation_function	::mlir::文字列属性	値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性
padding	::mlir::文字列属性	値がSAMEまたはVALIDである文字列属性
stride_h	::mlir::整数属性	32ビット符号なし整数属性
stride_w	::mlir::整数属性	32ビット符号なし整数属性

オペランド:

オペランド	説明
input	32ビット浮動小数点数またはQI8型またはQUI8型またはQI16型値のテンソル
filter	32ビット浮動小数点数またはQI4型またはQI8型またはQUI8型値のテンソル
bias	任意の型の値またはnone型のテンソル

結果：

結果	説明
output	32ビット浮動小数点数またはQI8型またはQUI8型またはQI16型値のテンソル

tfl.conv_3d (TFL::Conv3DOp)

畳み込み3D演算子

3D入力に対して畳み込み演算を実行します。入力: inputs[0] : 必須: 入力活性化テンソルinputs[1] : 必須: フィルタ重みテンソルinputs[2] : オプション: バイアステンソル

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 TFL::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>

インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 RequiresQuantizedBiasInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
dilation_d_factor	::mlir::整数属性	32ビット符号なし整数属性
dilation_h_factor	::mlir::整数属性	32ビット符号なし整数属性
dilation_w_factor	::mlir::整数属性	32ビット符号なし整数属性
fused_activation_function	::mlir::文字列属性	値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性
padding	::mlir::文字列属性	値がSAMEまたはVALIDである文字列属性
stride_d	::mlir::整数属性	32ビット符号なし整数属性
stride_h	::mlir::整数属性	32ビット符号なし整数属性
stride_w	::mlir::整数属性	32ビット符号なし整数属性

オペランド:

オペランド	説明
input	32ビット浮動小数点値のテンソル
filter	32ビット浮動小数点値のテンソル
bias	任意の型の値またはnone型のテンソル

結果：

結果	説明
output	32ビット浮動小数点値のテンソル

tfl.conv_3d_transpose (TFL::Conv3DTransposeOp)

転置畳み込み3D演算子

3D入力に対して転置畳み込み演算を実行します。入力： inputs[0] ：必須：出力テンソルの形状inputs[1] ：必須：フィルタ重みテンソルinputs[2] ：必須：入力活性化テンソルinputs[3] ：オプション：バイアステンソル

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 TFL::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>

インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 RequiresQuantizedBiasInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
dilation_d_factor	::mlir::整数属性	32ビット符号なし整数属性
dilation_h_factor	::mlir::整数属性	32ビット符号なし整数属性
dilation_w_factor	::mlir::整数属性	32ビット符号なし整数属性
fused_activation_function	::mlir::文字列属性	値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性
padding	::mlir::文字列属性	値がSAMEまたはVALIDである文字列属性
stride_d	::mlir::整数属性	32ビット符号なし整数属性
stride_h	::mlir::整数属性	32ビット符号なし整数属性
stride_w	::mlir::整数属性	32ビット符号なし整数属性

オペランド:

オペランド	説明
output_shape	32ビットの符号なし整数値のテンソル
filter	32ビット浮動小数点値のテンソル
input	32ビット浮動小数点値のテンソル
bias	任意の型の値またはnone型のテンソル

結果：

結果	説明
output	32ビット浮動小数点値のテンソル

tfl.cos (TFL::CosOp)

コサイン演算子

入力の要素ごとのコサインを計算します

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 InferTensorType 、 TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 InferShapedTypeOpInterface 、 InferTypeOpInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
x	32ビット浮動小数点値のテンソル

結果：

結果	説明
y	32ビット浮動小数点値のテンソル

tfl.cumsum (TFL::CumsumOp)

累積和演算子

軸に沿ったテンソル x の累積和を計算します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait

インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
exclusive	::mlir::ブール属性	bool属性
reverse	::mlir::ブール属性	bool属性

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数値のテンソル
axis	32ビットの符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数値のテンソル

tfl.custom (TFL::CustomOp)

カスタムオペレーション

あらゆる TFLite カスタム操作用の汎用 op。

input: 元の op の入力のリスト。custom_code: この op が正確にどれであるかを識別するために使用される文字列。これは、フラットバッファの operator_codes.custom_code に対応します。custom_option: op 属性をバイト形式で保存するためのホルダー。output: 元の op の出力のリスト。

インターフェース: TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
custom_code	::mlir::文字列属性	文字列属性
custom_option	::mlir::TFL::ConstBytesAttr	コンパイルされたバイトの文字列属性表現

オペランド:

オペランド	説明
input	任意の型の値またはnone型のテンソルの可変長引数

結果：

結果	説明
output	任意の型の値のテンソルの可変長引数

tfl.custom_tf (TFL::CustomTfOp)

TF カスタム オペレーションのラッパー オペレーション。

任意のカスタムTFオペレーションをラップするオペレーションです。これには、TF方言で定義されていない、custom_opdefsを使用して定義されたオペレーションやlinkedオペレーションが含まれます。このオペレーションは、カスタムオペレーションを領域内にラップするだけです。注1：このオペレーションには、CustomOpを使用して定義されたTF Liteカスタムオペレーションは含まれません。注2：このオペレーションはコンバーター内部でのみ使用されるため、モデルがFlatbufferにエクスポートされる際には公開/エクスポートされません。

特性: IsolatedFromAbove 、 RecursiveMemoryEffects 、 SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> 、 SingleBlock

インターフェース: InferTypeOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

オペランド:

オペランド	説明
input	任意の型の値またはnone型のテンソルの可変長引数

結果：

結果	説明
output	任意の型の値のテンソルの可変長引数

tfl.densify (TFL::DensifyOp)

密度演算子

スパーステンソルを密な形式に変換します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait

インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
input	32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル

tfl.depth_to_space (TFL::DepthToSpaceOp)

DepthToSpace演算子

深度データを空間データブロックに再配置します。これはSpaceToDepthの逆変換です。より具体的には、このオペレーションは入力テンソルのコピーを出力します。このコピーでは、 depth次元の値が空間ブロック単位でheightとwidth次元に移動されます。属性block_sizeは、入力ブロックのサイズとデータの移動方法を示します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
block_size	::mlir::整数属性	値が正である32ビットの符号なし整数属性

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット浮動小数点数、8 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、TFLite quint8 型、8 ビット符号なし整数、QI8 型、QUI8 型値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット浮動小数点数、8 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、TFLite quint8 型、8 ビット符号なし整数、QI8 型、QUI8 型値のテンソル

tfl.depthwise_conv_2d (TFL::DepthwiseConv2DOp)

深さ方向に分離可能な畳み込み演算子

入力に対して畳み込み演算を実行します。

入力: inputs[0] : 必須: 入力活性化テンソルinputs[1] : 必須: フィルタ重みテンソルinputs[2] : オプション: バイアステンソル

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult 、 TFL::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1> 、 TFL::AffineOpCoefficient<3, 1>

インターフェース: AffineQuantizedOpInterface 、 ConditionallySpeculatable 、 DynamicRangeQuantizedOpInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 RequiresQuantizedBiasInterface 、 TFL_SparseOp 、 TflArithmeticCountOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
dilation_h_factor	::mlir::整数属性	32ビット符号なし整数属性
dilation_w_factor	::mlir::整数属性	32ビット符号なし整数属性
fused_activation_function	::mlir::文字列属性	値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性
padding	::mlir::文字列属性	値がSAMEまたはVALIDである文字列属性
stride_h	::mlir::整数属性	32ビット符号なし整数属性
stride_w	::mlir::整数属性	32ビット符号なし整数属性
depth_multiplier	::mlir::整数属性	32ビット符号なし整数属性

オペランド:

オペランド	説明
input	32ビット浮動小数点数またはQI8型またはQUI8型またはQI16型値のテンソル
filter	32ビット浮動小数点数またはQI4型またはQI8型またはQUI8型値のテンソル
bias	任意の型の値またはnone型のテンソル

結果：

結果	説明
output	32ビット浮動小数点数またはQI8型またはQUI8型またはQI16型値のテンソル

tfl.dequantize (TFL::DequantizeOp)

逆量子化演算子

量子化パラメータに従って、量子化された整数配列を浮動小数点数に変換します。

インターフェース: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
input	QI4 型、QI8 型、QUI8 型、QI16 型、または 16 ビット浮動小数点値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32ビット浮動小数点値のテンソル

tfl.dilate (TFL::DilateOp)

膨張演算子

既存の要素の間に新しい要素を追加してテンソルを拡張します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait

インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
input	8 ビットの符号なし整数、16 ビットの符号なし整数、32 ビットの符号なし整数、64 ビットの符号なし整数、8 ビットの符号なし整数、16 ビットの符号なし整数、32 ビットの符号なし整数、64 ビットの符号なし整数、32 ビットの浮動小数点値、または 64 ビットの浮動小数点値のテンソル
dilations	32ビットの符号なし整数値のテンソル
padding_value	任意の型値の0Dテンソル

結果：

結果	説明
output	8 ビットの符号なし整数、16 ビットの符号なし整数、32 ビットの符号なし整数、64 ビットの符号なし整数、8 ビットの符号なし整数、16 ビットの符号なし整数、32 ビットの符号なし整数、64 ビットの符号なし整数、32 ビットの浮動小数点値、または 64 ビットの浮動小数点値のテンソル

tfl.div (TFL::DivOp)

除算演算子

要素ごとの除算演算。

特性: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait 、 AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult 、 ResultsBroadcastableShape

インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflArithmeticCountOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
fused_activation_function	::mlir::文字列属性	値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性

オペランド:

オペランド	説明
lhs	32ビット浮動小数点数、32ビット符号なし整数、QUI8型、QI8型、QI16型値のテンソル
rhs	32ビット浮動小数点数、32ビット符号なし整数、QUI8型、QI8型、QI16型値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32ビット浮動小数点数、32ビット符号なし整数、QUI8型、QI8型、QI16型値のテンソル

tfl.dynamic_update_slice (TFL::DynamicUpdateSliceOp)

動的更新スライス。

XLA DynamicUpdateSliceと同じセマンティクスを持つDynamicUpdateSliceオペレーション。入力配列オペランドの値に、start_indicesで上書きされたスライス更新を加えた結果を生成します。

https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#dynamicupdatesliceを参照してください。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait

インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
operand	1 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数、または 32 ビット浮動小数点数、または 16 ビット浮動小数点値のテンソル
update	1 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数、または 32 ビット浮動小数点数、または 16 ビット浮動小数点値のテンソル
start_indices	32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	1 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数、または 32 ビット浮動小数点数、または 16 ビット浮動小数点値のテンソル

tfl.elu (TFL::EluOp)

指数線形単位演算子

指数線形 f(x) -> exp(x) - x < 0 の場合は 1、x >= 0 の場合は x を要素ごとに計算します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 SameOperandsAndResultShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
x	32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
y	32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル

tfl.embedding_lookup (TFL::EmbeddingLookupOp)

ルックアップ演算子の埋め込み

埋め込みテンソルのリストで ID を検索します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス: AffineQuantizedOpInterface 、 ConditionallySpeculatable 、 DynamicRangeQuantizedOpInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
lookup	32 ビットの符号なし整数値のテンソル
value	32 ビット浮動小数点数、8 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、QI8 型、QUI8 型、または QI4 型値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット浮動小数点数、8 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数値のテンソル

tfl.equal (TFL::EqualOp)

等号演算子

x == y の真の要素を要素ごとに返します。

特性: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait 、 AlwaysSpeculatableImplTrait 、 Commutative 、 QuantizableResult 、 ResultsBroadcastableShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
x	1 ビット符号なし整数、32 ビット浮動小数点数、16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、QI8 型、QUI8 型、QI16 型、8 ビット符号なし整数、または TFLite 文字列型値のテンソル
y	1 ビット符号なし整数、32 ビット浮動小数点数、16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、QI8 型、QUI8 型、QI16 型、8 ビット符号なし整数、または TFLite 文字列型値のテンソル

結果：

結果	説明
output	1 ビットの符号なし整数値のテンソル

tfl.exp (TFL::ExpOp)

自然べき乗演算子

入力に対して要素ごとの自然べき乗演算を実行します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
x	32 ビット float、QI8 型、または QI16 型値のテンソル

結果：

結果	説明
y	32 ビット float、QI8 型、または QI16 型値のテンソル

tfl.expand_dims (TFL::ExpandDimsOp)

テンソルのシェイプに 1 の次元を挿入します。

テンソルinputを指定すると、この操作はinputのシェイプの次元インデックスaxisに次元 1 を挿入します。ディメンションのインデックスaxis 0 から始まります。 axisに負の数値を指定すると、末尾から逆方向にカウントされます。

この操作は、単一の要素にバッチ ディメンションを追加する場合に便利です。たとえば、形状[height, width, channels]の画像が 1 つある場合、 expand_dims(image, 0)を使用してそれを 1 つの画像のバッチにすると、形状[1, height, width, channels]が作成されます。

その他の例:

# 't' is a tensor of shape [2]
shape(expand_dims(t, 0)) ==> [1, 2]
shape(expand_dims(t, 1)) ==> [2, 1]
shape(expand_dims(t, -1)) ==> [2, 1]

# 't2' is a tensor of shape [2, 3, 5]
shape(expand_dims(t2, 0)) ==> [1, 2, 3, 5]
shape(expand_dims(t2, 2)) ==> [2, 3, 1, 5]
shape(expand_dims(t2, 3)) ==> [2, 3, 5, 1]

この操作には次のことが必要です。

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

この操作は、サイズ 1 の次元を削除するsqueeze()に関連しています。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
input	任意の型の値のテンソル
dim	32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	任意の型の値のテンソル

tfl.external_const (TFL::ExternalConstOp)

外部定数演算

外部定数演算は、フラットバッファ内の定数を指すbuffer_indexを保持します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
buffer_index	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性

結果：

結果	説明
output	任意の型の値のテンソル

tfl.fake_quant (TFL::FakeQuantOp)

FakeQuant オペレーター

float 型の「入力」テンソルを、float スカラー min および max を介して、入力と同じ形状の「出力」テンソルに疑似量子化します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
min	::mlir::FloatAttr	32ビット浮動小数点属性
max	::mlir::FloatAttr	32ビット浮動小数点属性
num_bits	::mlir::IntegerAttr	最小値が 2、最大値が 16 の 32 ビット符号なし整数属性
narrow_range	::mlir::BoolAttr	値が false の bool 属性

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット浮動小数点値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット浮動小数点値のテンソル

tfl.fill (TFL::FillOp)

テンソルに指定された値を入力します。

テンソルに指定された値を入力します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
dims	32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル
input	32 ビット float、16 ビット float、または 32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数、または 1 ビット符号なし整数、または QI8 型、QI16 型、または TFLite 文字列型値のテンソル

結果：

結果	説明
result	32 ビット float、16 ビット float、または 32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数、または 1 ビット符号なし整数、または QI8 型、QI16 型、または TFLite 文字列型値のテンソル

tfl.floor (TFL::FloorOp)

フロアオペレーター

入力の要素ごとのフロア値を返します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 InferTensorType 、 TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 InferShapedTypeOpInterface 、 InferTypeOpInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
x	32 ビット浮動小数点値のテンソル

結果：

結果	説明
y	32 ビット浮動小数点値のテンソル

tfl.floor_div (TFL::FloorDivOp)

フロア除算演算子

要素ごとのフロア div 操作。

特性: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait 、 AlwaysSpeculatableImplTrait 、 ResultsBroadcastableShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
lhs	32 ビット浮動小数点数、8 ビット符号なし整数、16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数値のテンソル
rhs	32 ビット浮動小数点数、8 ビット符号なし整数、16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット浮動小数点数、8 ビット符号なし整数、16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数値のテンソル

tfl.floor_mod (TFL::FloorModOp)

部門リマインダー

要素ごとの除算リマインダー操作。

特性: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait 、 AlwaysSpeculatableImplTrait 、 ResultsBroadcastableShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
lhs	8 ビット符号なし整数、16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、または 32 ビット浮動小数点値のテンソル
rhs	8 ビット符号なし整数、16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、または 32 ビット浮動小数点値のテンソル

結果：

結果	説明
output	8 ビット符号なし整数、16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、または 32 ビット浮動小数点値のテンソル

tfl.fully_connected (TFL::FullyConnectedOp)

完全に接続されたオペレーション

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult 、 TFL::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1> 、 TFL::AffineOpCoefficient<0, 1>

インターフェイス: AffineQuantizedOpInterface 、 ConditionallySpeculatable 、 DynamicRangeQuantizedOpInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 RequiresQuantizedBiasInterface 、 TFL_SparseOp 、 TflArithmeticCountOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性
weights_format	::mlir::StringAttr	値が DEFAULT または SHUFFLED4x16INT8 である文字列属性
keep_num_dims	::mlir::BoolAttr	ブール属性
asymmetric_quantize_inputs	::mlir::BoolAttr	ブール属性

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット float、QI8 型、QUI8 型、QI16 型、または QUI16 型値のテンソル
filter	32 ビット float、QI4 型、QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル
bias	任意の型値または型なしのテンソル

結果：

結果	説明
output	任意の型値のテンソルの可変個引数

tfl.gather (TFL::GatherOp)

収集オペレーター

indicesに従ってparams axis axisからスライスを収集します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 DynamicRangeQuantizedOpInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
axis	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
batch_dims	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性

オペランド:

オペランド	説明
params	32 ビット浮動小数点数、1 ビット符号なし整数、4 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、または TFLite 文字列型、または 8 ビット符号なし整数、または QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル
indices	16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット浮動小数点数、1 ビット符号なし整数、4 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、または TFLite 文字列型、または 8 ビット符号なし整数、または QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル

tfl.gather_nd (TFL::GatherNdOp)

_Gather nd 演算子

paramsからのスライスを、 indicesで指定された形状を持つ Tensor に集めます。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
params	32 ビット浮動小数点数、1 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、16 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、または QI8 型、または TFLite 文字列型値のテンソル
indices	16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット浮動小数点数、1 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、16 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、または QI8 型、または TFLite 文字列型値のテンソル

tfl.gelu (TFL::GeluOp)

GELU アクティベーション機能。

GELU 活性化関数を要素ごとに計算します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult 、 SameOperandsAndResultShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
approximate	::mlir::BoolAttr	ブール属性

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット float、QI8 型、または QUI8 型値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット float、QI8 型、または QUI8 型値のテンソル

tfl.greater (TFL::GreaterOp)

より優れた演算子

要素ごとのより大きな演算。

特性: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait 、 AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult 、 ResultsBroadcastableShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
lhs	32 ビット float、32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数、QUI8 型、QI8 型、または TFLite quint8 型値のテンソル
rhs	32 ビット float、32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数、QUI8 型、QI8 型、または TFLite quint8 型値のテンソル

結果：

結果	説明
output	1 ビットの符号なし整数値のテンソル

tfl.greater_equal (TFL::GreaterEqualOp)

_より大きな等価演算子

要素ごとのgreater_equal演算。

特性: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait 、 AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult 、 ResultsBroadcastableShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
lhs	32 ビット浮動小数点数、16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、または QUI8 型または QI8 型値のテンソル
rhs	32 ビット浮動小数点数、16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、または QUI8 型または QI8 型値のテンソル

結果：

結果	説明
output	1 ビットの符号なし整数値のテンソル

tfl.hard_swish (TFL::HardSwishOp)

ハードスウィッシュ起動機能。

ハードスウィッシュ活性化関数 f(x) -> (x * relu6(x+3))/6 を要素ごとに計算します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult 、 SameOperandsAndResultShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット float、QUI8 型、または QI8 型値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット float、QUI8 型、または QI8 型値のテンソル

tfl.hashtable (TFL::HashtableOp)

初期化されていないハッシュ テーブルを作成します。

この操作は、キーと値のタイプを指定してハッシュ テーブルを作成します。テーブルを使用する前に、テーブルを初期化する必要があります。初期化後、テーブルは不変になります。

インターフェイス: TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
table_id	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
key_dtype	::mlir::TypeAttr	任意の型属性
value_dtype	::mlir::TypeAttr	任意の型属性

結果：

結果	説明
out	リソース値のテンソル

tfl.hashtable_find (TFL::HashtableFindOp)

テーブル内のキーを検索し、対応する値を出力します。

テンソルkeysテーブルのキーと同じ型である必要があります。出力valuesテーブル値のタイプです。

スカラーのdefault_valueは、テーブルに存在しないキーの出力値です。また、テーブル値と同じ型である必要があります。

インターフェイス: TflRuntimeVerifyOpInterface

オペランド:

オペランド	説明
hash_table	リソース値のテンソル
keys	32 ビットの符号なし整数、TFLite 文字列型、または 64 ビットの符号なし整数値のテンソル
default_value	32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、TFLite 文字列型、または 64 ビット符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
out	32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、TFLite 文字列型、または 64 ビット符号なし整数値のテンソル

tfl.hashtable_import (TFL::HashtableImportOp)

テーブルの内容を指定されたキーと値で置き換えます。

テンソルkeysテーブルのキーと同じ型である必要があります。テンソルvaluesテーブル値の型である必要があります。

インターフェイス: TflRuntimeVerifyOpInterface

オペランド:

オペランド	説明
hash_table	リソース値のテンソル
keys	32 ビットの符号なし整数、TFLite 文字列型、または 64 ビットの符号なし整数値のテンソル
values	32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、TFLite 文字列型、または 64 ビット符号なし整数値のテンソル

tfl.hashtable_size (TFL::HashtableSizeOp)

指定されたテーブル内の要素の数を計算します。

インターフェイス: TflRuntimeVerifyOpInterface

オペランド:

オペランド	説明
hash_table	リソース値のテンソル

結果：

結果	説明
out	64 ビットの符号なし整数値のテンソル

tfl.if (TFL::IfOp)

If-then-else 操作

tfl.if操作は、コードの 2 つの領域を条件付きで実行するための if-then-else 構造を表します。 if 演算のオペランドはブール値です。たとえば:

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

tfl.if 、その領域で定義された結果を返すこともあります。定義された値は、どの実行パスが選択されるかによって決まります。

例：

%x, %y = tfl.if %b -> (tensor<f32>, tensor<f32>) {
  %x_true = ...
  %y_true = ...
  tfl.yield %x_true, %y_true : tensor<f32>, tensor<f32>
} else {
  %x_false = ...
  %y_false = ...
  tfl.yield %x_false, %y_false : tensor<f32>, tensor<f32>
}

tfl.if領域は常に「tfl.yield」で終了します。 「tfl.if」で値が定義されていない場合、「tfl.yield」は省略でき、暗黙的に挿入されます。それ以外の場合は、明示的にする必要があります。また、「tfl.if」で 1 つ以上の値を定義する場合、「else」ブロックは省略できません。

例：

tfl.if %b  {
  ...
}

特性: NoRegionArguments 、 RecursiveMemoryEffects 、 SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> 、 SingleBlock

インターフェイス： RegionBranchOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

オペランド:

オペランド	説明
cond	1 ビットの符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
results	任意の型値のテンソルの可変個引数

tfl.imag (TFL::ImagOp)

複素数の虚数部を返します。

複素数のテンソルinputを指定すると、この演算は、 inputの各要素の虚数部であるfloat型のテンソルを返します。 input内のすべての要素は、次の形式の複素数である必要があります。 \(a + bj\)ここで、 aは実数部、 b はこの演算によって返される虚数部です。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 SameOperandsAndResultShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット float 要素を含む複合型、または 64 ビット float 要素値を含む複合型のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット float または 64 ビット float 値のテンソル

tfl.l2_normalization (TFL::L2NormalizationOp)

L2 正規化演算子

L2正規化演算

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 FixedOutputRangeInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflArithmeticCountOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット float、QUI8 型、QI8 型、QUI16 型、QI16 型、または 8 ビット符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット float、QUI8 型、QI8 型、QUI16 型、QI16 型、または 8 ビット符号なし整数値のテンソル

tfl.leaky_relu (TFL::LeakyReluOp)

リーキーな Relu 演算子

要素ごとのリーキーな ReLU 演算子 x -> x >= 0 ? x : (アルファ * x)

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult 、 SameOperandsAndResultShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
alpha	::mlir::FloatAttr	32ビット浮動小数点属性

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット float、QUI8 型、QI8 型、TFLite quint8 型、または QI16 型値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット float、QUI8 型、QI8 型、TFLite quint8 型、または QI16 型値のテンソル

tfl.less (TFL::LessOp)

演算子が少ない

要素ごとの操作が少なくなります。

特性: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait 、 AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult 、 ResultsBroadcastableShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
lhs	32 ビット浮動小数点、16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数、または QUI8 型、QI8 型、または TFLite quint8 型値のテンソル
rhs	32 ビット浮動小数点、16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数、または QUI8 型、QI8 型、または TFLite quint8 型値のテンソル

結果：

結果	説明
output	1 ビットの符号なし整数値のテンソル

tfl.less_equal (TFL::LessEqualOp)

_以下の等価演算子

要素ごとのless_equal演算。

特性: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait 、 AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult 、 ResultsBroadcastableShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
lhs	32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、QI8 型、または QUI8 型値のテンソル
rhs	32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、QI8 型、または QUI8 型値のテンソル

結果：

結果	説明
output	1 ビットの符号なし整数値のテンソル

tfl.local_response_normalization (TFL::LocalResponseNormalizationOp)

ローカル応答の正規化。

4 次元inputテンソルは、(最後の次元に沿った) 1 次元ベクトルの 3 次元配列として扱われ、各ベクトルは個別に正規化されます。指定されたベクトル内で、各コンポーネントは、 depth_radius内の入力の重み付き二乗和で除算されます。詳細には、

sqr_sum[a, b, c, d] =
    sum(input[a, b, c, d - depth_radius : d + depth_radius + 1] ** 2)
output = input / (bias + alpha * sqr_sum) ** beta

詳細については、 Krizhevsky et al.、ディープ畳み込みニューラル ネットワークによる ImageNet 分類 (NIPS 2012) を参照してください。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 InferTensorType 、 TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 InferShapedTypeOpInterface 、 InferTypeOpInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
radius	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
bias	::mlir::FloatAttr	32ビット浮動小数点属性
alpha	::mlir::FloatAttr	32ビット浮動小数点属性
beta	::mlir::FloatAttr	32ビット浮動小数点属性

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット浮動小数点値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット浮動小数点値のテンソル

tfl.log (TFL::LogOp)

自然対数演算子

入力に対して要素ごとの自然対数演算を実行します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
x	32 ビット float または QI8 型値のテンソル

結果：

結果	説明
y	32 ビット float または QI8 型値のテンソル

tfl.log_softmax (TFL::LogSoftmaxOp)

ログソフトマックス演算子

次の式を使用して要素ごとの対数ソフトマックス アクティベーションを計算します。

入力 - log(reduce_sum(exp(input), dim))

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult 、 SameOperandsAndResultShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 FixedOutputRangeInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflArithmeticCountOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット float、QUI8 型、QI8 型、または TFLite quint8 型値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット float、QUI8 型、QI8 型、または TFLite quint8 型値のテンソル

tfl.logical_and (TFL::LogicalAndOp)

論理AND演算子

要素ごとの論理 AND 演算。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 ResultsBroadcastableShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
lhs	1 ビットの符号なし整数値のテンソル
rhs	1 ビットの符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	1 ビットの符号なし整数値のテンソル

tfl.logical_not (TFL::LogicalNotOp)

論理否定演算子

要素ごとの論理否定演算。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 SameOperandsAndResultType

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 InferTypeOpInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
lhs	1 ビットの符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	1 ビットの符号なし整数値のテンソル

tfl.logical_or (TFL::LogicalOrOp)

論理和演算子

要素ごとの論理 OR 演算。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 ResultsBroadcastableShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
lhs	1 ビットの符号なし整数値のテンソル
rhs	1 ビットの符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	1 ビットの符号なし整数値のテンソル

tfl.logistic (TFL::LogisticOp)

物流オペレーター

入力の要素ごとのシグモイドを計算します

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult 、 SameOperandsAndResultShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 FixedOutputRangeInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflArithmeticCountOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
x	32 ビット float、QI8 型、QUI8 型、QI16 型、または TFLite quint8 型値のテンソル

結果：

結果	説明
y	32 ビット float、QI8 型、QUI8 型、QI16 型、または TFLite quint8 型値のテンソル

tfl.lstm (TFL::LSTMOp)

完全な lstm 演算子

長短期記憶装置 (LSTM) リカレント ネットワーク層。デフォルトののぞき穴のない実装は、http: //deeplearning.cs.cmu.edu/pdfs/Hochreiter97_lstm.pdf S. Hochreiter および J. Schmidhuber に基づいています。 「長短期記憶」。 Neural Computation、9(8):1735-1780、1997。のぞき穴の実装は、https: //research.google.com/pubs/archive/43905.pdf Hasim Sak、Andrew Senior、および Francoise Beaufays に基づいています。 「大規模な音響モデリングのための長期短期記憶リカレント ニューラル ネットワーク アーキテクチャ」 INTERSPEECH、2014 年。入力と忘却ゲートの結合 (CIFG) は、 http ://arxiv.org/pdf/1503.04069.pdf に基づいています。Greff et al. 「LSTM: A Search Space Odyssey」 レイヤーの正規化は、 https://arxiv.org/pdf/1607.06450.pdfに基づいています。 「レイヤーの正規化」

特性: QuantizableResult

インターフェイス: DynamicRangeQuantizedOpInterface 、 TFL_StatefulOp 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性
cell_clip	::mlir::FloatAttr	値が負でない 32 ビット float 属性
proj_clip	::mlir::FloatAttr	値が負でない 32 ビット float 属性
kernel_type	::mlir::TFL::LSTMKernelTypeAttr	lstm_kernel_type (値は mlir::TFL::LSTMKernelType::FULL)
asymmetric_quantize_inputs	::mlir::BoolAttr	ブール属性
input_to_input_intermediate	::mlir::TypeAttr	任意の型属性
input_to_forget_intermediate	::mlir::TypeAttr	任意の型属性
input_to_cell_intermediate	::mlir::TypeAttr	任意の型属性
input_to_output_intermediate	::mlir::TypeAttr	任意の型属性
effective_hidden_scale_intermediate	::mlir::TypeAttr	任意の型属性

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット float、QI8 型、または QI16 型値のテンソル
input_to_input_weights	任意の型値または型なしのテンソル
input_to_forget_weights	32 ビット float または QI8 型値のテンソル
input_to_cell_weights	32 ビット float または QI8 型値のテンソル
input_to_output_weights	32 ビット float または QI8 型値のテンソル
recurrent_to_input_weights	任意の型値または型なしのテンソル
recurrent_to_forget_weights	32 ビット float または QI8 型値のテンソル
recurrent_to_cell_weights	32 ビット float または QI8 型値のテンソル
recurrent_to_output_weights	32 ビット float または QI8 型値のテンソル
cell_to_input_weights	任意の型値または型なしのテンソル
cell_to_forget_weights	任意の型値または型なしのテンソル
cell_to_output_weights	任意の型値または型なしのテンソル
input_gate_bias	任意の型値または型なしのテンソル
forget_gate_bias	32 ビット float または QI32 型値のテンソル
cell_bias	32 ビット float または QI32 型値のテンソル
output_gate_bias	32 ビット float または QI32 型値のテンソル
projection_weights	任意の型値または型なしのテンソル
projection_bias	任意の型値または型なしのテンソル
input_activation_state	ステートフルテンソル
input_cell_state	ステートフルテンソル
input_layer_norm_coefficients	任意の型値または型なしのテンソル
forget_layer_norm_coefficients	任意の型値または型なしのテンソル
cell_layer_norm_coefficients	任意の型値または型なしのテンソル
output_layer_norm_coefficients	任意の型値または型なしのテンソル

結果：

結果	説明
output	任意の型の値のテンソル

tfl.matrix_diag (TFL::MatrixDiagOp)

指定された対角線とその他すべてにゼロが埋め込まれたテンソルを返します。

対角を指定すると、対角とその他すべてにゼロが埋め込まれたテンソルを返します。対角線の次元が k であると仮定すると[I, J, K, ..., N] 、その場合、出力は次元[I, J, K, ..., N, N]のランクk+1のテンソルになります。ここで、 output[i, j, k, ..., m, n] = 1{m=n} * diagonal[i, j, k, ..., n].

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
diagonal	32 ビット浮動小数点数、8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または QUI8 型、QI8 型、または TFLite quint8 型値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット浮動小数点数、8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または QUI8 型、QI8 型、または TFLite quint8 型値のテンソル

tfl.matrix_set_diag (TFL::MatrixSetDiagOp)

新しいバッチ化された対角値を含むバッチ化された行列テンソルを返します。

inputとdiagonalを指定すると、この演算は、最も内側の行列の主対角を除き、 inputと同じ形状と値を持つテンソルを返します。これらは、 diagonalの値によって上書きされます。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット浮動小数点、8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または QI8 型、QI16 型、QUI8 型、または TFLite quint8 型値のテンソル
diagonal	32 ビット浮動小数点、8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または QI8 型、QI16 型、QUI8 型、または TFLite quint8 型値のテンソル

結果：

結果	説明
result	32 ビット浮動小数点、8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または QI8 型、QI16 型、QUI8 型、または TFLite quint8 型値のテンソル

tfl.max_pool_2d (TFL::MaxPool2DOp)

マックス プール 2D オペレーション

入力時に最大プール 2D を実行します。

入力: inputs[0] : 必須: 入力テンソル

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflArithmeticCountOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
padding	::mlir::StringAttr	値が SAME または VALID である文字列属性
stride_w	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
stride_h	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
filter_width	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
filter_height	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット float、QUI8 型、QI8 型、QI16 型、または TFLite quint8 型値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット float、QUI8 型、QI8 型、QI16 型、または TFLite quint8 型値のテンソル

tfl.maximum (TFL::MinimumOp)

最大演算子

要素ごとの最大操作。

特性: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait 、 AlwaysSpeculatableImplTrait 、 Commutative 、 QuantizableResult 、 ResultsBroadcastableShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
lhs	32 ビット浮動小数点、32/64 ビット符号なし整数、または QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル
rhs	32 ビット浮動小数点、32/64 ビット符号なし整数、または QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル

結果：

結果	説明
max	32 ビット浮動小数点、32/64 ビット符号なし整数、または QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル

tfl.mean (TFL::MeanOp)

平均演算子

テンソルの次元全体の要素の平均を計算します。 axis で指定された次元に沿って input_tensor を削減します。 keepdims が true でない限り、テンソルのランクは axis のエントリごとに 1 ずつ減ります。 keepdims が true の場合、縮小された次元は長さ 1 で保持されます。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
keep_dims	::mlir::BoolAttr	ブール属性

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、QI8 型、QUI8 型、8 ビット符号なし整数、または QI16 型値のテンソル
axis	32 ビットの符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、QI8 型、QUI8 型、8 ビット符号なし整数、または QI16 型値のテンソル

tfl.minimum (TFL::MinimumOp)

最小演算子

要素ごとの最小操作。

特性: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait 、 AlwaysSpeculatableImplTrait 、 Commutative 、 QuantizableResult 、 ResultsBroadcastableShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
lhs	32 ビット浮動小数点、32/64 ビット符号なし整数、または QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル
rhs	32 ビット浮動小数点、32/64 ビット符号なし整数、または QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル

結果：

結果	説明
min	32 ビット浮動小数点、32/64 ビット符号なし整数、または QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル

tfl.mirror_pad (TFL::MirrorPadOp)

ミラーパッドのオペレーター。テンソルをミラーリングされた値でパディングします。

この操作は、指定したパディングに従って、ミラーリングされた値を入力にパディングします。 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{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
mode	::mlir::TFL::MirrorPaddingTypeAttr	mirror_pad_enum

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
pad	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

tfl.mul (TFL::MulOp)

乗算演算子

Element-wise multiplication operation.

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values
rhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values

tfl.multinomial (TFL::MultinomialOp)

Draws samples from a categorical distribution.

The generated values will have a categorical distribution based on the logits or unnormalized log-probabilities provided for all classes.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIR Type	説明
seed	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute
seed2	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute

Operands:

オペランド	説明
logits	tensor of 32-bit float values
num_samples	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
out	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

tfl.neg (TFL::NegOp)

Negation operator

Computes element-wise negation of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

tfl.no_value (TFL::NoValueOp)

Constant representing no value.

No value constant op.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , ConstantLike

Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
value	::mlir::UnitAttr	unit attribute

結果：

結果	説明
none_val	none type

tfl.non_max_suppression_v4 (TFL::NonMaxSuppressionV4Op)

Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score,

pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. Bounding boxes with score less than score_threshold are removed. Bounding boxes are supplied as [y1, x1, y2, x2], where (y1, x1) and (y2, x2) are the coordinates of any diagonal pair of box corners and the coordinates can be provided as normalized (ie, lying in the interval [0, 1]) or absolute. Note that this algorithm is agnostic to where the origin is in the coordinate system and more generally is invariant to orthogonal transformations and translations of the coordinate system; thus translating or reflections of the coordinate system result in the same boxes being selected by the algorithm. The output of this operation is a set of integers indexing into the input collection of bounding boxes representing the selected boxes. The bounding box coordinates corresponding to the selected indices can then be obtained using the tf.gather operation . For example: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
boxes	tensor of 32-bit float values
scores	tensor of 32-bit float values
max_output_size	tensor of 32-bit signless integer values
iou_threshold	tensor of 32-bit float values
score_threshold	tensor of 32-bit float values

結果：

結果	説明
selected_indices	tensor of 32-bit signless integer values
valid_outputs	tensor of 32-bit signless integer values

tfl.non_max_suppression_v5 (TFL::NonMaxSuppressionV5Op)

Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score,

pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. Bounding boxes with score less than score_threshold are removed. Bounding boxes are supplied as [y1, x1, y2, x2], where (y1, x1) and (y2, x2) are the coordinates of any diagonal pair of box corners and the coordinates can be provided as normalized (ie, lying in the interval [0, 1]) or absolute. Note that this algorithm is agnostic to where the origin is in the coordinate system and more generally is invariant to orthogonal transformations and translations of the coordinate system; thus translating or reflections of the coordinate system result in the same boxes being selected by the algorithm. The output of this operation is a set of integers indexing into the input collection of bounding boxes representing the selected boxes. The bounding box coordinates corresponding to the selected indices can then be obtained using the tf.gather operation . For example: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices) This op also supports a Soft-NMS (with Gaussian weighting) mode (cf Bodla et al, https://arxiv.org/abs/1704.04503 ) where boxes reduce the score of other overlapping boxes instead of directly causing them to be pruned. To enable this Soft-NMS mode, set the soft_nms_sigma parameter to be larger than 0.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
boxes	tensor of 32-bit float values
scores	tensor of 32-bit float values
max_output_size	tensor of 32-bit signless integer values
iou_threshold	tensor of 32-bit float values
score_threshold	tensor of 32-bit float values
soft_nms_sigma	tensor of 32-bit float values

結果：

結果	説明
selected_indices	tensor of 32-bit signless integer values
selected_scores	tensor of 32-bit float values
valid_outputs	tensor of 32-bit signless integer values

tfl.not_equal (TFL::NotEqualOp)

_Not equal operator

Element-wise not_equal operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or 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

結果：

結果	説明
output	tensor of 1-bit signless integer values

tfl.NumericVerify (TFL::NumericVerifyOp)

Verifies the numericals of the two operands

The NumericVerify op is a debugging op to verify the numericals of the two activations. It is a custom op in TFLite. If log_if_failed is true, the NumericVerify op calculates statistics on differences between float and quantized activations, output logs, set differences to the output tensors, and throws an error if errors above tolerance exist. If log_if_failed = false, then it doesn't care about errors.

Traits: QuantizableResult , SameOperandsShape

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIR Type	説明
tolerance	::mlir::FloatAttr	32-bit float attribute
log_if_failed	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit float or TFLite quint8 type values
ref	tensor of 32-bit float values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float values

tfl.one_hot (TFL::OneHotOp)

OneHot operator

Returns a one-hot tensor.The locations represented by indices in indices take value on_value , while all other locations take value off_value .

If the input indices is rank N , the output will have rank N+1 , The new axis is created at dimension axis (default: the new axis is appended at the end).

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
axis	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute

Operands:

オペランド	説明
indices	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values
depth	tensor of 32-bit signless integer values
on_value	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values
off_value	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values

tfl.pack (TFL::PackOp)

Packs a list of tensors along a dimension into one tensor

Packs a list of values_count rank- R tensors into one rank- (R+1) tensor.

Packs the values_count tensors in values into a tensor with rank one higher than each tensor in values , by packing them along the axis dimension.

Given a list of tensors of shape (A, B, C) ;

if axis == 0 then the output tensor will have the shape (N, A, B, C) . if axis == 1 then the output tensor will have the shape (A, N, B, C) . Etc.

例えば：

# 'x' is [1, 4]
# 'y' is [2, 5]
# 'z' is [3, 6]
pack([x, y, z]) => [[1, 4], [2, 5], [3, 6]]  # Pack along first dim.
pack([x, y, z], axis=1) => [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

This is the opposite of unpack .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
values_count	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose value is positive
axis	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute

Operands:

オペランド	説明
values	variadic of tensor of any type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.pad (TFL::PadOp)

Padding operator

This operation pads a input with zeros according to the paddings you specify. paddings is an integer tensor with shape [Dn, 2] , where n is the rank of input . For each dimension D of input , paddings[D, 0] indicates how many zeros to add before the contents of input in that dimension, and paddings[D, 1] indicates how many zeros to add after the contents of input in that dimension.

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

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

例えば：

# 't' is [[1, 1], [2, 2]]
# 'paddings' is [[1, 1], [2, 2]]
# rank of 't' is 2
pad(t, paddings) ==> [[0, 0, 0, 0, 0, 0]
                      [0, 0, 1, 1, 0, 0]
                      [0, 0, 2, 2, 0, 0]
                      [0, 0, 0, 0, 0, 0]]

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 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

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.padv2 (TFL::PadV2Op)

Padding operator v2

This operation pads a input according to the paddings and constant_values you specify. paddings is an integer tensor with shape [Dn, 2] , where n is the rank of input . For each dimension D of input , paddings[D, 0] indicates how many zeros to add before the contents of input in that dimension, and paddings[D, 1] indicates how many zeros to add after the contents of input in that dimension. constant_values is a scalar tensor of the same type as input that indicates the value to use for padding input .

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

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

例えば：

# 't' is [[1, 1], [2, 2]]
# 'paddings' is [[1, 1], [2, 2]]
# rank of 't' is 2
pad(t, paddings) ==> [[0, 0, 0, 0, 0, 0]
                      [0, 0, 1, 1, 0, 0]
                      [0, 0, 2, 2, 0, 0]
                      [0, 0, 0, 0, 0, 0]]

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 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

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

tfl.poly_call (TFL::PolyCallOp)

Poly call

Have multiple function bodies for the same computation. This allows a program compiler/interpreter to choose one of the available options to execute the program based on which one is most suitable for the target backend.

input: A list of input tensors whose types are T. output: A list of output tensors whose types are T.

call: Multiple regions, each of which encapsulates the same semantic computation but in different forms.

Traits: SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

Interfaces: RegionBranchOpInterface

Operands:

オペランド	説明
input	variadic of tensor of any type values

結果：

結果	説明
output	variadic of tensor of any type values

tfl.pow (TFL::PowOp)

Power operator

Element-wise power operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
rhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.prelu (TFL::PReluOp)

Parameterized Relu operator

Parameterized Relu operator x -> x >= 0 ? x : (alpha * x) where alpha is a trainable tensor. input and alpha should be the same size as input or be broadcastable.

Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape , TFL::AffineOpCoefficient<-1, 1>

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values
alpha	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

tfl.pseudo_const (TFL::ConstOp)

Constant pseudo op.

Represents a constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead.

The op is allowed to have all the same type of attributes as tf.Const does (eg, opaque TF attributes are allowed).

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , ConstantLike , FirstAttrDerivedResultType , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
value	::mlir::ElementsAttr	constant vector/tensor attribute

結果：

結果	説明
output	tensor of any type values

tfl.pseudo_qconst (TFL::QConstOp)

Quantized constant pseudo op

Represents a quantized constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead. The quantization parameters are stored as a type attribute in this constant.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
qtype	::mlir::TypeAttr	Tensor type attribute
value	::mlir::ElementsAttr	constant vector/tensor attribute

結果：

結果	説明
output	tensor of QUI8 type or QI8 type or QI16 type or QUI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.pseudo_sparse_const (TFL::SparseConstOp)

Sparse constant pseudo op.

Represents a sparse constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
value	::mlir::ElementsAttr	constant vector/tensor attribute
s_param	::mlir::TFL::SparsityParameterAttr	Sparsity parameter.
compressed_data	::mlir::ElementsAttr	constant vector/tensor attribute

結果：

結果	説明
output	tensor of any type values

tfl.pseudo_sparse_qconst (TFL::SparseQConstOp)

Sparse quantized constant pseudo op

Represents a sparse quantized constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead. The quantization parameters are stored as a type attribute in this constant.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
qtype	::mlir::TypeAttr	Tensor type attribute
value	::mlir::ElementsAttr	constant vector/tensor attribute
s_param	::mlir::TFL::SparsityParameterAttr	Sparsity parameter.
compressed_data	::mlir::ElementsAttr	constant vector/tensor attribute

結果：

結果	説明
output	tensor of QUI8 type or QI8 type or QI16 type or QUI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.quantize (TFL::QuantizeOp)

Quantize operator

Converts floating point tensors to quantized integer tensors according to the quantization parameters defined in the type attribute.

Traits: FirstAttrDerivedResultType , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
qtype	::mlir::TypeAttr	Tensor type attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.random_standard_normal (TFL::RandomStandardNormalOp)

Outputs random values from a normal distribution.

The generated values will have mean 0 and standard deviation 1.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIR Type	説明
seed	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute
seed2	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute

Operands:

オペランド	説明
shape	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
out	tensor of 32-bit float values

tfl.random_uniform (TFL::RandomUniformOp)

Outputs random values from a uniform distribution.

The generated values follow a uniform distribution in the range [0, 1) . The lower bound 0 is included in the range, while the upper bound 1 is excluded.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIR Type	説明
seed	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute
seed2	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute

Operands:

オペランド	説明
shape	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
out	tensor of 32-bit float values

tfl.range (TFL::RangeOp)

Range operator

Returns a 1D tensor defined by a sequence from start to limit with a given delta .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
start	tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values
limit	tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values
delta	tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values

結果：

結果	説明
result	tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values

tfl.rank (TFL::RankOp)

Rank operator.

Returns the rank of a tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of any type values

結果：

結果	説明
output	tensor of any integer type

tfl.read_variable (TFL::ReadVariableOp)

Reads variable value.

Read variable data identified by 'resource_id'.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

Operands:

オペランド	説明
resource_id	tensor of resource values

結果：

結果	説明
result	tensor of 32-bit float or 64-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 8-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values

tfl.real (TFL::RealOp)

Returns the real part of a complex number.

Given a tensor input of complex numbers, this operation returns a tensor of type float that is the real part of each element in input . All elements in input must be complex numbers of the form \(a + bj\), where a is the real part returned by this operation and b is the imaginary part.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 64-bit float values

tfl.reduce_all (TFL::ReduceAllOp)

Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor.

Reduces input along the dimensions given in axis . Unless keep_dims is true, the rank of the tensor is reduced by 1 for each entry in axis . If keep_dims is true, the reduced dimensions are retained with length 1.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 1-bit signless integer values
reduction_indices	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 1-bit signless integer values

tfl.reduce_any (TFL::ReduceAnyOp)

Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor.

Reduces input along the dimensions given in axis . Unless keep_dims is true, the rank of the tensor is reduced by 1 for each entry in axis . If keep_dims is true, the reduced dimensions are retained with length 1.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 1-bit signless integer values
reduction_indices	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 1-bit signless integer values

tfl.reduce_max (TFL::ReduceMaxOp)

Max-reduction operator

Computes the max reduction along the specified axes

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
axes	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.reduce_min (TFL::ReduceMinOp)

Min-reduction operator

Computes the min reduction along the specified axes

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
axes	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.reduce_prod (TFL::ReduceProdOp)

Prod-reduction operator

Computes the product along the specified axes

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
axes	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.relu (TFL::ReluOp)

Relu operator

Element-wise Relu operator x -> max(0, x)

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

tfl.relu6 (TFL::Relu6Op)

Relu6 operator

Element-wise Relu6 operator x -> max(0, min(6, x))

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

tfl.relu_0_to_1 (TFL::Relu0To1Op)

Relu0To1 operator

Element-wise Relu0To1 operator x -> max(0, min(1, x))

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

tfl.relu_n1_to_1 (TFL::Relu1Op)

Relu1 operator

Element-wise Relu1 operator x -> max(-1, min(1, x))

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

tfl.reshape (TFL::ReshapeOp)

Reshape operator

Produces a tensor with the same values but different static shape defined by the output type.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of any type values
shape	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of any type values

tfl.resize_bilinear (TFL::ResizeBilinearOp)

ResizeBilinear Op

Resize images to size using bilinear interpolation.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
align_corners	::mlir::BoolAttr	bool attribute
half_pixel_centers	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values
size	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

tfl.resize_nearest_neighbor (TFL::ResizeNearestNeighborOp)

ResizeNearestNeighbor Op

Resize images to size using nearest neighbor interpolation.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
align_corners	::mlir::BoolAttr	bool attribute
half_pixel_centers	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values
size	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

tfl.reverse_sequence (TFL::ReverseSequenceOp)

Reverses variable length slices.

This op first slices input along the dimension batch_dim , and for each slice i , reverses the first seq_lengths[i] elements along the dimension seq_dim .

The elements of seq_lengths must obey seq_lengths[i] <= input.dims[seq_dim] , and seq_lengths must be a vector of length input.dims[batch_dim] .

The output slice i along dimension batch_dim is then given by input slice i , with the first seq_lengths[i] slices along dimension seq_dim reversed.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
seq_dim	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose value is non-negative
batch_dim	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose value is non-negative

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values
seq_lengths	tensor of 32/64-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

tfl.reverse_v2 (TFL::ReverseV2Op)

ReverseV2 Operator

Reverses specific dimensions of a tensor.

Given a tensor, and a int32/int64 tensor axis representing the set of dimensions of tensor to reverse. This operation reverses each dimension i for which there exists j st axis[j] == i.

Args: tensor: A Tensor. Must be one of the following types: uint8, int8, int16, int32, int64, float32, bool Up to 8-D.

axis: A Tensor. Must be one of the following types: int32, int64. with only 1 element which is the axis index. TODO: Add support for multiple elements.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer values
axis	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer values

tfl.rfft2d (TFL::RFFT2dOp)

2D real-valued fast Fourier transform.

Computes the 2-dimensional discrete Fourier transform of a real-valued signal over the inner-most 2 dimensions of input .

Since the DFT of a real signal is Hermitian-symmetric, RFFT2D only returns the fft_length / 2 + 1 unique components of the FFT for the inner-most dimension of output : the zero-frequency term, followed by the fft_length / 2 positive-frequency 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:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float values
fft_length	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of complex type with 32-bit float elements values

tfl.right_shift (TFL::RightShiftOp)

Right Shift operator

Elementwise computes the bitwise right-shift of lhs by rhs .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values
rhs	tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values

tfl.round (TFL::RoundOp)

Round operator

Rounds the values of a tensor to the nearest integer, element-wise.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float values

tfl.rsqrt (TFL::RsqrtOp)

Reciprocal of square root operator

Computes element-wise reverse square root of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

tfl.scatter_nd (TFL::ScatterNdOp)

_Scatter nd operator

Scatter updates into a new tensor according to indices

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
indices	tensor of 32-bit signless integer values
updates	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values
shape	1D tensor of any type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values

tfl.segment_sum (TFL::SegmentSumOp)

SegmentSum operator

Computes the sum along segments of a tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.select (TFL::SelectOp)

Select 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. condition must be Rank 1 and match over the first dimension.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
condition	tensor of 1-bit signless integer values
x	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values
y	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.select_v2 (TFL::SelectV2Op)

SelectV2 operator

Select values of 'x' if the corresponding value of 'condition' is true or the value of 'y' if false. There are valid condition input sizes:

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:

オペランド	説明
condition	tensor of 1-bit signless integer values
x	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values
y	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.shape (TFL::ShapeOp)

Shape operator

Returns the shape of a tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
out_type	::mlir::Attribute	derived attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of any type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

tfl.sign (TFL::SignOp)

Sign operation

Returns NaN if x is NaN, 0 if x is 0, -1 if x < 0 and 1 if x > 0.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultType

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.sin (TFL::SinOp)

Sine operator

Computes element-wise Sine of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float values

tfl.slice (TFL::SliceOp)

Return a slice from 'input'.

The output tensor is a tensor with dimensions described by 'size' whose values are extracted from 'input' starting at the offsets in 'begin'.

begin is zero-based; size is one-based. If size[i] is -1, all remaining elements in dimension i are included in the slice. In other words, this is equivalent to setting: size[i] = input.dim_size(i) - begin[i]

Requirements : 0 <= begin[i] <= begin[i] + size[i] <= Di for i in [0, n)

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or 1-bit signless integer or TFLite string type or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
begin	tensor of 32/64-bit signless integer values
size	tensor of 32/64-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or 1-bit signless integer or TFLite string type or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.softmax (TFL::SoftmaxOp)

Softmax operator

Computes element-wise softmax activations with the following formula

exp(input * beta) / tf.reduce_sum(exp(input * beta), dim)

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
beta	::mlir::FloatAttr	32-bit float attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.space_to_batch_nd (TFL::SpaceToBatchNdOp)

SpaceToBatchNd operator

This operation reshapes space dimensions into the "batch" dimension 0

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
block_shape	tensor of 32-bit signless integer values
paddings	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.space_to_depth (TFL::SpaceToDepthOp)

SpaceToDepth operator

Rearranges blocks of spatial data, into depth. More specifically, this op outputs a copy of the input tensor where values from the height and width dimensions are moved to the depth dimension. block_size indicates the input block size.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
block_size	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose value is positive

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

tfl.sparse_to_dense (TFL::SparseToDenseOp)

Converts a sparse representation into a dense tensor.

Builds an array dense with shape output_shape such that

# If sparse_indices is scalar
dense[i] = (i == sparse_indices ? sparse_values : default_value)

# If sparse_indices is a vector, then for each i
dense[sparse_indices[i]] = sparse_values[i]

# If sparse_indices is an n by d matrix, then for each i in [0, n)
dense[sparse_indices[i][0], ..., sparse_indices[i][d-1]] = sparse_values[i]

All other values in dense are set to default_value . If sparse_values is a scalar, all sparse indices are set to this single value.

Indices should be sorted in lexicographic order, and indices must not contain any repeats. If validate_indices is true, these properties are checked during execution.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
sparse_indices	tensor of 32/64-bit signless integer values
output_shape	tensor of 32/64-bit signless integer values
sparse_values	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values
default_value	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values

結果：

結果	説明
dense	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values

tfl.split (TFL::SplitOp)

Splits a tensor into num_split tensors along one dimension.

Splits the value tensor along split_dim into a number of sub-tensors with same shape as the original one, except for split_dim . Same as tf.Split.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
num_splits	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose value is positive

Operands:

オペランド	説明
split_dim	tensor of 32-bit signless integer values
value	tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

結果：

結果	説明
outputs	variadic of tensor of any type values

tfl.split_v (TFL::SplitVOp)

Splits a tensor into num_split tensors along one dimension.

Splits the value tensor along split_dim into a number of sub-tensors with same shape as the original one, except for split_dim . The grouping of the resultant sub-tensors is decided by size-splits . Same as tf.SplitV.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
num_splits	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose value is positive

Operands:

オペランド	説明
value	tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
size_splits	1D tensor of 32-bit signless integer values
split_dim	0D tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
outputs	variadic of tensor of any type values

tfl.sqrt (TFL::SqrtOp)

Square root operator

Computes element-wise Square root of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

tfl.square (TFL::SquareOp)

Square operator

Computes element-wise Square of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float values

tfl.squared_difference (TFL::SquaredDifferenceOp)

Squared difference operator

Element-wise squared difference operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values
rhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values

tfl.squeeze (TFL::SqueezeOp)

Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor.

Given a tensor input , this operation returns a tensor of the same type with all dimensions of size 1 removed. If you don't want to remove all size 1 dimensions, you can remove specific size 1 dimensions by specifying squeeze_dims .

例えば：

# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]
shape(squeeze(t)) ==> [2, 3]

Or, to remove specific size 1 dimensions:

# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]
shape(squeeze(t, [2, 4])) ==> [1, 2, 3, 1]

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
squeeze_dims	::mlir::ArrayAttr	64-bit integer array attribute whose size is at most 8

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of any type values

結果：

結果	説明
output	tensor of any type values

tfl.strided_slice (TFL::StridedSliceOp)

StridedSlice Op

Return a strided slice from input .

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
begin_mask	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute
end_mask	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute
ellipsis_mask	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute
new_axis_mask	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute
shrink_axis_mask	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute
offset	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 1-bit signless integer or 16-bit signless integer or QI16 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values
begin	tensor of 32-bit signless integer values
end	tensor of 32-bit signless integer values
strides	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 1-bit signless integer or 16-bit signless integer or QI16 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values

tfl.sub (TFL::SubOp)

Subtraction operator

Element-wise subtraction operation.

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
rhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

tfl.sum (TFL::SumOp)

Sum operator

Computes the sum reduction along the specified axes

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
axes	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.svdf (TFL::SVDFOp)

Single value decomposition filter operator

The SVDF op is a decomposition of a densely connected op into low rank filters. For details: https://research.google.com/pubs/pub43813.html https://arxiv.org/abs/1812.02802

Traits: QuantizableResult , TFL::AccumulatorUniformScale<3, 2, 4>

Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , RequiresQuantizedBiasInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIR Type	説明
rank	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose value is positive
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT
asymmetric_quantize_inputs	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or QI8 type values
feature_weights	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type values
time_weights	tensor of 32-bit float or QI16 type values
input_gate_bias	tensor of any type values or none type
activation_state	stateful tensor

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or QI8 type values

tfl.tanh (TFL::TanhOp)

Hyperbolic tangent operator

Computes element-wise Hyperbolic tangent of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.tile (TFL::TileOp)

Tile operator.

Constructs a tensor by tiling a given tensor.

This operation creates a new tensor by replicating input multiples times. The output tensor's i'th dimension has input.dims(i) * multiples[i] elements, and the values of input are replicated multiples[i] times along the 'i'th dimension. For example, tiling [abcd] by [2] produces [abcdabcd].

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite string type values
multiples	tensor of 32/64-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite string type values

tfl.topk_v2 (TFL::TopKV2Op)

TopK operator

Returns the top k largest element along each last dimensional slice of input and the indices of values within the last dimension of the input tensor.

Results are always sorted in the descending order.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values
k	tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
values	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values
indices	tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values

tfl.transpose (TFL::TransposeOp)

Transpose operator

Returns the Transpose of x

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 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

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 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{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
padding	::mlir::StringAttr	string attribute whose value is SAME, or VALID
stride_h	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose value is positive
stride_w	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose value is positive
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT

Operands:

オペランド	説明
output_shape	tensor of 32-bit signless integer values
weights	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
input	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
bias	tensor of any type values or none type

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

tfl.unidirectional_sequence_lstm (TFL::UnidirectionalSequenceLSTMOp)

Unidirectional sequence lstm operator

A recurrent neural network specified by an LSTM cell. This Op supports unrolling the input along the time or batch dimensions, and implements the following operation for each element in the sequence s = 1...sequence_length: outputs[s] = state = activation(LSTMOp(inputs[s]))

where LSTMOp is LSTM TF Lite Op and the “activation” is the function passed as the “fused_activation_function” argument (if not “NONE”).

Traits: QuantizableResult

Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , InferTypeOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIR Type	説明
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT
cell_clip	::mlir::FloatAttr	32-bit float attribute whose value is non-negative
proj_clip	::mlir::FloatAttr	32-bit float attribute whose value is non-negative
time_major	::mlir::BoolAttr	bool attribute
asymmetric_quantize_inputs	::mlir::BoolAttr	bool attribute
diagonal_recurrent_tensors	::mlir::BoolAttr	bool attribute
input_to_input_intermediate	::mlir::TypeAttr	any type attribute
input_to_forget_intermediate	::mlir::TypeAttr	any type attribute
input_to_cell_intermediate	::mlir::TypeAttr	any type attribute
input_to_output_intermediate	::mlir::TypeAttr	any type attribute
effective_hidden_scale_intermediate	::mlir::TypeAttr	any type attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float values
input_to_input_weights	tensor of any type values or none type
input_to_forget_weights	tensor of 32-bit float or QI8 type values
input_to_cell_weights	tensor of 32-bit float or QI8 type values
input_to_output_weights	tensor of 32-bit float or QI8 type values
recurrent_to_input_weights	tensor of any type values or none type
recurrent_to_forget_weights	tensor of 32-bit float or QI8 type values
recurrent_to_cell_weights	tensor of 32-bit float or QI8 type values
recurrent_to_output_weights	tensor of 32-bit float or QI8 type values
cell_to_input_weights	tensor of any type values or none type
cell_to_forget_weights	tensor of any type values or none type
cell_to_output_weights	tensor of any type values or none type
input_gate_bias	tensor of any type values or none type
forget_gate_bias	tensor of 32-bit float values
cell_bias	tensor of 32-bit float values
output_gate_bias	tensor of 32-bit float values
projection_weights	tensor of any type values or none type
projection_bias	tensor of any type values or none type
input_activation_state	stateful tensor
input_cell_state	stateful tensor
input_layer_norm_coefficients	tensor of any type values or none type
forget_layer_norm_coefficients	tensor of any type values or none type
cell_layer_norm_coefficients	tensor of any type values or none type
output_layer_norm_coefficients	tensor of any type values or none type

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or QI8 type values

tfl.unidirectional_sequence_rnn (TFL::UnidirectionalSequenceRNNOp)

Unidirectional sequence rnn operator

A recurrent neural network specified by an RNN cell. This Op takes in input in a format {batch_size, seq_len, input_size} or {seq_len, batch_size, input_size} if it's time-majored.

It implements the following operation for each element in the sequence s = 1...sequence_length: outputs[s] = state = activation(RNNOp(inputs[s]))

where RNNOp is RNNOp TF Lite Op and the “activation” is the function passed as the “fused_activation_function” argument (if not “NONE”).

Traits: QuantizableResult

Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIR Type	説明
time_major	::mlir::BoolAttr	bool attribute
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT
asymmetric_quantize_inputs	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float values
input_to_input_weights	tensor of 32-bit float or QI8 type values
recurrent_to_input_weights	tensor of 32-bit float or QI8 type values
input_gate_bias	tensor of 32-bit float values
hidden_state	stateful tensor

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float values

tfl.unique (TFL::UniqueOp)

Unique Op.

This operation returns a tensor output containing all of the unique elements of input sorted in the same order that they occur in input . This operation also returns a tensor idx the same size as x that contains the index of each value of input in the unique output output . In other words:

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
idx_out_type	::mlir::Attribute	derived attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values

結果：

結果	説明
output	tensor of 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values
idx	tensor of 32/64-bit signless integer values

tfl.unpack (TFL::UnpackOp)

Unpacks a tensor along a dimension into multiple tensors

Unpacks a given dimension of a rank- R tensor into num rank- (R-1) tensors.

Unpacks num tensors from value by chipping it along the axis dimension. For example, given a tensor of shape (A, B, C, D) ;

If axis == 0 then the i'th tensor in output is the slice value[i, :, :, :] and each tensor in output will have shape (B, C, D) . (Note that the dimension unpacked along is gone, unlike split ).

If axis == 1 then the i'th tensor in output is the slice value[:, i, :, :] and each tensor in output will have shape (A, C, D) . Etc.

This is the opposite of pack .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultElementType

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
num	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose value is non-negative
axis	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type values

結果：

結果	説明
outputs	variadic of tensor of any type values

tfl.unsorted_segment_max (TFL::UnsortedSegmentMaxOp)

UnsortedSegmentMax operator

Computes the maximum value along segments of a tensor such that output[i] = max(data[j....]) where segment_ids[j...] = i if the maximum is empty for a given segment ID i, it outputs the smallest possible value for the specific numeric type, output[i] = numeric_limits::lowest(). Note the values of segment_ids are always validated to be less than num_segments and an error is thrown for out-of-bound indices.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids	tensor of 32-bit signless integer values
num_segments	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.unsorted_segment_min (TFL::UnsortedSegmentMinOp)

UnsortedSegmentMin operator

Computes the minimum value along segments of a tensor such that output[i] = min(data[j....]) where segment_ids[j...] = i if the minimum is empty for a given segment ID i, it outputs the largest possible value for the specific numeric type, output[i] = numeric_limits::max(). Note the values of segment_ids are always validated to be less than num_segments and an error is thrown for out-of-bound indices.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids	tensor of 32-bit signless integer values
num_segments	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.unsorted_segment_prod (TFL::UnsortedSegmentProdOp)

UnsortedSegmentProd operator

Computes the product along segments of a tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids	tensor of 32-bit signless integer values
num_segments	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.unsorted_segment_sum (TFL::UnsortedSegmentSumOp)

UnsortedSegmentSum operator

From a tensor segmentation, computes the output resulting from summing together elements mapped to the same segment_id. Ie output[i] is equal to the tensor sum of all elements from the input tensor mapped to segment_id i . If no tensors are mapped to a particular included segment_id, the output at that indice will be a zero tensor with the appropriate shape. Note the values of segment_ids are always validated to be less than num_segments and an error is thrown for out-of-bound indices

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids	tensor of 32-bit signless integer values
num_segments	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.var_handle (TFL::VarHandleOp)

Returns a handle to a variable resource from its name.

Returns a handle for a variable resource from its name. container: the container this variable is placed in. shared_name: the name by which this variable is referred to.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIR Type	説明
container	::mlir::StringAttr	string attribute
shared_name	::mlir::StringAttr	string attribute

結果：

結果	説明
resource_handle	tensor of resource values

tfl.where (TFL::WhereOp)

Returns locations of nonzero / true values in a tensor.

This operation returns the coordinates of true elements in condition . The coordinates are returned in a 2-D tensor where the first dimension (rows) represents the number of true elements, and the second dimension (columns) represents the coordinates of the true elements. Keep in mind, the shape of the output tensor can vary depending on how many true values there are in condition . Indices are output in row-major order.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
condition	tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32/64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer values

結果：

結果	説明
index	tensor of 64-bit signless integer values

tfl.while (TFL::WhileOp)

While loop

output = input; while (cond(output)) { output = body(output) }

While loop where all values are passes through arguments with implicit capture.

input: A list of input tensors whose types are T. output: A list of output tensors whose types are T. cond: A region that takes 'input' and returns a boolean scalar tensor. body: A region that takes a list of tensors and returns another list of tensors. Both lists have the same types.

Traits: SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

Interfaces: LoopLikeOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIR Type	説明
is_stateless	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	variadic of tensor of any type values

結果：

結果	説明
output	variadic of tensor of any type values

tfl.yield (TFL::YieldOp)

Yield operation

The "yield" operation represents a return operation within the conditional and body of structured control flow (eg, while), and a terminator for ControlNodeOp. The operation takes a variable number of operands and produces no results. The operand number and types must match the signature of the region that contains the operation.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , Terminator

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
«unnamed»	variadic of any type

tfl.zeros_like (TFL::ZerosLikeOp)

ZerosLike operator

Returns a tensor of zeros with the same shape and type as the input tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultType

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values

結果：

結果	説明
output	tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values

属性

DimensionMetadataAttr

Dimension metadata.

構文：

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

パラメータ:

パラメータ	C++ type	説明
形式	::mlir::TFL::DimensionTypeAttr	dimension_type
dense_size	int32_t
セグメント	::llvm::ArrayRef<int32_t>
インデックス	::llvm::ArrayRef<int32_t>

SparsityParameterAttr

Sparsity parameter.

構文：

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

パラメータ:

パラメータ	C++ type	説明
traversal_order	::llvm::ArrayRef<int32_t>
block_map	::llvm::ArrayRef<int32_t>
dim_metadata	::llvm::ArrayRef<DimensionMetadataAttr>

ConstBytesAttr

A string attribute representation of compiled bytes

Syntax Examples:

#tfl<const_bytes : "0xDEADBEEF">

パラメータ:

パラメータ	C++ type	説明
価値	::llvm::StringRef

DimensionTypeAttr

_Dimension type

構文：

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

パラメータ:

パラメータ	C++ type	説明
価値	::mlir::TFL::DimensionType	an enum of type DimensionType

LSTMKernelTypeAttr

_Lstm_kernel type

構文：

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

パラメータ:

パラメータ	C++ type	説明
価値	::mlir::TFL::LSTMKernelType	an enum of type LSTMKernelType

MirrorPaddingTypeAttr

_Mirror_pad enum

構文：

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

パラメータ:

パラメータ	C++ type	説明
価値	::mlir::TFL::MirrorPaddingType	an enum of type MirrorPaddingType

列挙型

DimensionType

_Dimension type

事例:

シンボル	価値	弦
密集	0	密集
SPARSE_CSR	1	SPARSE_CSR

LSTMKernelType

_Lstm_kernel type

事例:

シンボル	価値	弦
満杯	0	満杯
ベーシック	1	ベーシック

MirrorPaddingType

_Mirror_pad enum

事例:

シンボル	価値	弦
反映する	0	反映する
SYMMETRIC	1	SYMMETRIC