'tfl' phương ngữ

Ngôn ngữ TensorFlow Lite.

Phương ngữ này tương ứng với các thao tác của TensorFlow Lite.

Các bất biến:

• Tất cả các giá trị đều thuộc loại Tensor (cụ thể, các đại lượng vô hướng được biểu diễn bằng tensor không chiều);

Hoạt động

tfl.abs (TFL::AbsOp)

Toán tử giá trị tuyệt đối

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

Các đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
x	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 16 bit, số nguyên không dấu 32 bit, số thực 32 bit, hoặc kiểu QI8, hoặc kiểu QI16.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
y	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 16 bit, số nguyên không dấu 32 bit, số thực 32 bit, hoặc kiểu QI8, hoặc kiểu QI16.

tfl.add (TFL::AddOp)

Toán tử cộng

Phép cộng từng phần tử.

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

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
lhs	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16.
rhs	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16.

tfl.add_n (TFL::AddNOp)

_Thêm toán tử n

Cộng tất cả các tensor đầu vào theo từng phần tử.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
inputs	biến đổi của tensor có giá trị bất kỳ

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
sum	Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit.

tfl.arg_max (TFL::ArgMaxOp)

Toán tử ArgMax

Trả về chỉ số có giá trị lớn nhất trên tất cả các chiều của tensor.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	Tensor gồm các giá trị kiểu QI8 hoặc QUI8: số nguyên không dấu 1 bit, số thực 32 bit, số nguyên không dấu 32 bit, số nguyên không dấu 8 bit, số nguyên không dấu 8 bit, hoặc kiểu dữ liệu QI8.
dim	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit

tfl.arg_min (TFL::ArgMinOp)

Toán tử ArgMin

Trả về chỉ số có giá trị nhỏ nhất trên các chiều của tensor. a = [1, 10, 26.9, 2.8, 166.32, 62.3] b = tf.math.argmin(input = a) c = tf.keras.backend.eval(b)

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	Tensor gồm các giá trị kiểu QI8 hoặc QUI8: số nguyên không dấu 1 bit, số thực 32 bit, số nguyên không dấu 32 bit, số nguyên không dấu 8 bit, số nguyên không dấu 8 bit, hoặc kiểu dữ liệu QI8.
dim	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit

tfl.assign_variable (TFL::AssignVariableOp)

Gán giá trị mới cho một biến.

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

Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
resource_id	tensor của các giá trị tài nguyên
value	Tensor của số thực 32-bit hoặc số thực 64-bit hoặc số nguyên không dấu 1-bit hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc kiểu QI16 hoặc kiểu phức với các phần tử số thực 32-bit hoặc kiểu phức với các giá trị phần tử số thực 64-bit

tfl.atan2 (TFL::Atan2Op)

Hoạt động Atan2

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

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultType

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
y	Tensor gồm các giá trị float 32-bit hoặc float 64-bit.
x	Tensor gồm các giá trị float 32-bit hoặc float 64-bit.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị float 32-bit hoặc float 64-bit.

tfl.average_pool_2d (TFL::AveragePool2DOp)

_Average_pool 2d operator

Thực hiện phép tính trung bình cộng trên dữ liệu đầu vào.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	Tensor của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16

tfl.basic_lstm (TFL::BasicLSTMOp)

Toán tử lstm cơ bản

Toán tử tế bào LSTM cơ bản.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
data_input	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32 bit hoặc QUI8.
prev_activ_input	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32 bit hoặc QUI8.
weights_input	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32 bit hoặc QUI8.
biases_input	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32 bit hoặc QI32.
prev_state_input	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32 bit hoặc QI16.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
activ_output	Giá trị tensor 2D thuộc bất kỳ kiểu nào
state_output	Giá trị tensor 2D thuộc bất kỳ kiểu nào
concat_temp	Giá trị tensor 2D thuộc bất kỳ kiểu nào
activ_temp	Giá trị tensor 2D thuộc bất kỳ kiểu nào

tfl.batch_matmul (TFL::BatchMatMulOp)

Toán tử nhân ma trận hàng loạt

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

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)

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

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
x	Tensor của số thực 32 bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QI16 hoặc giá trị số nguyên không dấu 8 bit
y	Tensor của số thực 32 bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QI16 hoặc giá trị số nguyên không dấu 8 bit

Kết quả:

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

tfl.batch_to_space_nd (TFL::BatchToSpaceNdOp)

Toán tử BatchToSpaceNd

Thao tác này định hình lại chiều "lô" 0 thành các chiều không gian.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32-bit hoặc integer không dấu 8-bit hoặc integer không dấu 32-bit hoặc integer không dấu 64-bit hoặc integer không dấu 8-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16.
block_shape	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit
indices	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32-bit hoặc integer không dấu 16-bit hoặc integer không dấu 32-bit hoặc integer không dấu 64-bit hoặc integer không dấu 8-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16.

tfl.bidirectional_sequence_lstm (TFL::BidirectionalSequenceLSTMOp)

Toán tử LSTM chuỗi hai chiều

LSTM hai chiều về cơ bản là hai LSTM, một chạy tiến và một chạy lùi. Và đầu ra là sự nối tiếp của hai LSTM đó.

Đặc điểm: Kết QuantizableResult

Giao diện: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

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

Toán tử:

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

Kết quả:

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

tfl.bitcast (TFL::BitcastOp)

Toán tử Bitcast

Chuyển đổi bit một tensor từ kiểu dữ liệu này sang kiểu dữ liệu khác.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	tensor của bất kỳ giá trị nào

Kết quả:

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

tfl.bitwise_xor (TFL::BitwiseXorOp)

Toán tử XOR bitwise

Elementwise thực hiện phép XOR bitwise của lhs và rhs .

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , ResultsBroadcastableShape , SameOperandsAndResultElementType

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
lhs	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit.
rhs	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit.

tfl.broadcast_args (TFL::BroadcastArgsOp)

Trả về hình dạng của s0 op s1 với broadcast.

Cho trước s0 và s1 , các tensor biểu diễn hình dạng, hãy tính r0 , hình dạng được phát sóng. s0 , s1 và r0 đều là các vectơ số nguyên.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
s0	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit
s1	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
r0	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit

tfl.broadcast_to (TFL::BroadcastToOp)

Phát sóng một mảng cho hình dạng tương thích.

Broadcasting là quá trình làm cho các mảng có hình dạng tương thích để thực hiện các phép toán số học. Hai hình dạng được coi là tương thích nếu với mỗi cặp chiều, chúng hoặc bằng nhau hoặc một trong hai chiều bằng một. Khi cố gắng broadcast một Tensor đến một hình dạng, nó bắt đầu với các chiều phía sau và tiến dần về phía trước.

Ví dụ,

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)

Trong ví dụ trên, Tensor đầu vào có hình dạng [1, 3] được mở rộng thành Tensor đầu ra có hình dạng [3, 3] .

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

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

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	Tensor gồm các số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 4 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc kiểu QI8 hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc kiểu QUI8 hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc kiểu QI16 hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc kiểu số phức với các giá trị phần tử là số thực 32 bit
shape	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 4 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc kiểu QI8 hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc kiểu QUI8 hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc kiểu QI16 hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc kiểu số phức với các giá trị phần tử là số thực 32 bit

tfl.bucketize (TFL::BucketizeOp)

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

Ví dụ:

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

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
boundaries	::mlir::ArrayAttr	Thuộc tính mảng số thực 32 bit

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	Tensor gồm các giá trị float 32-bit, float 64-bit, số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

tfl.call_once (TFL::CallOnceOp)

Gọi một hàm khởi tạo

Thao tác này gọi hàm khởi tạo đã cho cho trình khởi tạo phiên trong phương ngữ mô hình đã lưu của tf.

Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

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

tfl.cast (TFL::CastOp)

người vận hành máy đúc

Chuyển đổi kiểu dữ liệu đầu vào sang kiểu dữ liệu đầu ra.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử

Sự miêu tả

input

Tensor kiểu float 16-bit hoặc bfloat16 hoặc float 32-bit hoặc float 64-bit hoặc số nguyên không dấu 1-bit hoặc số nguyên không dấu 2-bit hoặc số nguyên không dấu 4-bit hoặc số nguyên không dấu 4-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc kiểu TFLite quint8 hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc kiểu phức với các giá trị phần tử float 32-bit

Kết quả:

Kết quả

Sự miêu tả

output

Tensor kiểu float 16-bit hoặc bfloat16 hoặc float 32-bit hoặc float 64-bit hoặc số nguyên không dấu 1-bit hoặc số nguyên không dấu 2-bit hoặc số nguyên không dấu 4-bit hoặc số nguyên không dấu 4-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc kiểu TFLite quint8 hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc kiểu phức với các giá trị phần tử float 32-bit

tfl.ceil (TFL::CeilOp)

Người vận hành trần

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
x	tensor gồm các giá trị float 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
y	tensor gồm các giá trị float 32 bit

tfl.complex_abs (TFL::ComplexAbsOp)

Tính giá trị tuyệt đối phức của một tenxơ.

Cho một tensor x gồm các số phức, phép toán này trả về một tensor kiểu float hoặc double là giá trị tuyệt đối của mỗi phần tử trong x . Tất cả các phần tử trong x phải là các số phức có dạng 0. \(a + bj\)Giá trị tuyệt đối được tính như sau: \( \sqrt{a^2 + b^2}\).

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị float 32-bit hoặc float 64-bit.

tfl.concatenation (TFL::ConcatenationOp)

Toán tử nối

Nối các tensor theo một chiều.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
values	biến đổi của tensor có giá trị bất kỳ

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor của số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc kiểu QI4 hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc giá trị số nguyên không dấu 1 bit

tfl.control_node (TFL::ControlNodeOp)

Thao tác TFL.control_node bao bọc các thao tác khối đơn để gắn các cạnh điều khiển.

Thao tác này được sử dụng để bao bọc các vùng và gắn các phụ thuộc điều khiển vào chúng. Thông thường, điều này sẽ xảy ra trong một trong những bước cuối cùng trước khi xuất mô hình flatbuffer để cho phép tối ưu hóa dựa trên thứ tự hoạt động cố định (chẳng hạn như tái cấu trúc vật chất). Trình xuất flatbuffer sẽ giải nén vùng đã được bao bọc và chú thích mô hình được tạo ra bằng siêu dữ liệu sao cho bất kỳ sự sắp xếp lại nào trong thời gian chạy sẽ tuân theo thứ tự được đưa ra bởi các phụ thuộc điều khiển.

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

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
controlInputs	sự kiểm soát thay đổi

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
outputs	biến đổi của tensor có giá trị bất kỳ
control	điều khiển

tfl.conv_2d (TFL::Conv2DOp)

Toán tử tích chập

Thực hiện phép toán tích chập trên các tín hiệu đầu vào.

Đầu vào: inputs[0] : bắt buộc: tensor kích hoạt đầu vào inputs[1] : bắt buộc: tensor trọng số bộ lọc inputs[2] : tùy chọn: tensor độ lệch

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

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	Tensor của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16
filter	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32 bit hoặc kiểu QI4 hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8.
bias	tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16

tfl.conv_3d (TFL::Conv3DOp)

Bộ toán tử tích chập 3D

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

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

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	tensor gồm các giá trị float 32 bit
filter	tensor gồm các giá trị float 32 bit
bias	tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor gồm các giá trị float 32 bit

tfl.conv_3d_transpose (TFL::Conv3DTransposeOp)

Toán tử tích chập chuyển vị 3D

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

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

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
output_shape	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit
filter	tensor gồm các giá trị float 32 bit
input	tensor gồm các giá trị float 32 bit
bias	tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor gồm các giá trị float 32 bit

tfl.cos (TFL::CosOp)

Toán tử cosin

Tính toán hàm Cosin từng phần tử của dữ liệu đầu vào.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
x	tensor gồm các giá trị float 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
y	tensor gồm các giá trị float 32 bit

tfl.cumsum (TFL::CumsumOp)

Người vận hành Cumsum

Tính tổng tích lũy của tenxơ x dọc theo trục.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	Tensor gồm các giá trị float 32 bit, số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit.
axis	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị float 32 bit, số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit.

tfl.custom (TFL::CustomOp)

Tùy chỉnh

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

input: Danh sách các đầu vào trong op gốc. custom_code: Một chuỗi được sử dụng để xác định chính xác op này là op nào, tương ứng với operator_codes.custom_code trong flatbuffer. custom_option: một đối tượng chứa để lưu các thuộc tính của op dưới dạng byte. output: Danh sách các đầu ra trong op gốc.

Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

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

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	variadic của tensor có bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	biến đổi của tensor có giá trị bất kỳ

tfl.custom_tf (TFL::CustomTfOp)

Wrapper Op dành cho các hoạt động tùy chỉnh của TF.

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

Đặc tính: IsolatedFromAbove , RecursiveMemoryEffects , SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

Giao diện: InferTypeOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	variadic của tensor có bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	biến đổi của tensor có giá trị bất kỳ

tfl.densify (TFL::DensifyOp)

Toán tử làm dày

Chuyển đổi tensor thưa sang định dạng tensor dày đặc.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit.

tfl.depth_to_space (TFL::DepthToSpaceOp)

Người vận hành DepthToSpace

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

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	Tensor gồm các giá trị float 32-bit hoặc integer không dấu 8-bit hoặc integer không dấu 32-bit hoặc integer không dấu 64-bit hoặc kiểu TFLite quint8 hoặc integer không dấu 8-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị float 32-bit hoặc integer không dấu 8-bit hoặc integer không dấu 32-bit hoặc integer không dấu 64-bit hoặc kiểu TFLite quint8 hoặc integer không dấu 8-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8.

tfl.depthwise_conv_2d (TFL::DepthwiseConv2DOp)

Toán tử tích chập tách biệt theo chiều sâu

Thực hiện phép toán tích chập trên các tín hiệu đầu vào.

Đầu vào: inputs[0] : bắt buộc: tensor kích hoạt đầu vào inputs[1] : bắt buộc: tensor trọng số bộ lọc inputs[2] : tùy chọn: tensor độ lệch

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

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	Tensor của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16
filter	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32 bit hoặc kiểu QI4 hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8.
bias	tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16

tfl.dequantize (TFL::DequantizeOp)

Toán tử khử lượng tử

Chuyển đổi mảng số nguyên đã lượng tử hóa thành số thực theo các tham số lượng tử hóa.

Giao diện: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	Tensor kiểu QI2 hoặc kiểu QI4 hoặc kiểu QUI4 hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16 hoặc giá trị float 16 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor gồm các giá trị float 32 bit

tfl.dilate (TFL::DilateOp)

Toán tử giãn nở

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

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 8 bit, 16 bit, 32 bit hoặc 64 bit, hoặc số nguyên không dấu 8 bit, 16 bit, 32 bit, 64 bit, hoặc số thực 32 bit hoặc 64 bit.
dilations	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit
padding_value	Tensor 0D của bất kỳ loại giá trị nào

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 8 bit, 16 bit, 32 bit hoặc 64 bit, hoặc số nguyên không dấu 8 bit, 16 bit, 32 bit, 64 bit, hoặc số thực 32 bit hoặc 64 bit.

tfl.div (TFL::DivOp)

Người điều hành bộ phận

Phép chia từng phần tử.

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

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
lhs	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32 bit, số nguyên không dấu 32 bit, kiểu QUI8, kiểu QI8 hoặc kiểu QI16.
rhs	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32 bit, số nguyên không dấu 32 bit, kiểu QUI8, kiểu QI8 hoặc kiểu QI16.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32 bit, số nguyên không dấu 32 bit, kiểu QUI8, kiểu QI8 hoặc kiểu QI16.

tfl.dynamic_update_slice (TFL::DynamicUpdateSliceOp)

DynamicUpdateSlice.

Phương thức DynamicUpdateSlice có ngữ nghĩa tương tự với XLA DynamicUpdateSlice. Nó tạo ra kết quả là giá trị của toán hạng mảng đầu vào, với một bản cập nhật lát cắt được ghi đè tại start_indices.

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

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
operand	Tensor của số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 4 bit hoặc kiểu QI4 hoặc kiểu QI8 hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số thực 32 bit hoặc giá trị số thực 16 bit
update	Tensor của số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 4 bit hoặc kiểu QI4 hoặc kiểu QI8 hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số thực 32 bit hoặc giá trị số thực 16 bit
start_indices	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor của số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 4 bit hoặc kiểu QI4 hoặc kiểu QI8 hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số thực 32 bit hoặc giá trị số thực 16 bit

tfl.elu (TFL::EluOp)

Toán tử đơn vị tuyến tính lũy thừa

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

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
x	Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
y	Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit.

tfl.embedding_lookup (TFL::EmbeddingLookupOp)

Toán tử tra cứu nhúng

Tra cứu ID trong danh sách các tensor nhúng.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
lookup	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit
value	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32 bit, số nguyên không dấu 8 bit, số nguyên không dấu 8 bit, hoặc kiểu QI8, kiểu QUI8, kiểu QI4, hoặc kiểu QI2.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit.

tfl.equal (TFL::EqualOp)

Toán tử tương đương

Trả về phần tử đúng của phép so sánh x == y từng phần tử một.

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

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
x	Tensor gồm các giá trị kiểu số nguyên không dấu 1 bit, số thực 32 bit, số nguyên không dấu 16 bit, số nguyên không dấu 32 bit, số nguyên không dấu 64 bit, kiểu QI8, kiểu QUI8, kiểu QI16, số nguyên không dấu 8 bit hoặc kiểu chuỗi TFLite.
y	Tensor gồm các giá trị kiểu số nguyên không dấu 1 bit, số thực 32 bit, số nguyên không dấu 16 bit, số nguyên không dấu 32 bit, số nguyên không dấu 64 bit, kiểu QI8, kiểu QUI8, kiểu QI16, số nguyên không dấu 8 bit hoặc kiểu chuỗi TFLite.

Kết quả:

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

tfl.exp (TFL::ExpOp)

toán tử lũy thừa tự nhiên

Thực hiện phép lũy thừa tự nhiên từng phần tử trên dữ liệu đầu vào.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
x	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32 bit, QI8 hoặc QI16.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
y	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32 bit, QI8 hoặc QI16.

tfl.expand_dims (TFL::ExpandDimsOp)

Chèn thêm chiều 1 vào hình dạng của tensor.

Với một tensor input , thao tác này chèn một chiều có giá trị 1 vào axis chỉ số chiều của hình dạng input . axis chỉ số chiều bắt đầu từ số 0; nếu bạn chỉ định một số âm cho axis nó sẽ được đếm ngược từ cuối.

Thao tác này hữu ích nếu bạn muốn thêm chiều hàng loạt vào một phần tử đơn lẻ. Ví dụ, nếu bạn có một hình ảnh đơn lẻ có kích thước [height, width, channels] , bạn có thể biến nó thành một hàng loạt gồm 1 hình ảnh bằng cách sử dụng expand_dims(image, 0) , điều này sẽ tạo ra kích thước [1, height, width, channels] .

Các ví dụ khác:

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

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

Thao tác này yêu cầu:

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

Thao tác này có liên quan đến squeeze() , hàm này loại bỏ các chiều có kích thước bằng 1.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	tensor của bất kỳ giá trị nào
dim	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit

Kết quả:

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

tfl.external_const (TFL::ExternalConstOp)

Thao tác xây dựng bên ngoài.

Toán tử const bên ngoài có thể chứa:

• buffer_index trỏ đến một hằng số trong flatbuffer.
• external_buffer chứa siêu dữ liệu cho bộ đệm bên ngoài nằm ngoài flatbuffer.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
buffer_index	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
external_buffer	::mlir::TFL::ExternalBufferAttr	Siêu dữ liệu bộ đệm ngoài Flatbuffer.

Kết quả:

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

tfl.fake_quant (TFL::FakeQuantOp)

Toán tử FakeQuant

Thực hiện lượng tử hóa giả (fake-quantize) tensor 'đầu vào' kiểu float thông qua các giá trị float min và max để tạo ra tensor 'đầu ra' có cùng hình dạng với tensor đầu vào.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	tensor gồm các giá trị float 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor gồm các giá trị float 32 bit

tfl.fill (TFL::FillOp)

Điền giá trị đã cho vào tensor.

Điền giá trị đã cho vào tensor.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
dims	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit
input	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32-bit, float 16-bit, integer không dấu 32-bit, integer không dấu 64-bit, integer không dấu 1-bit, kiểu QI8, kiểu QI16 hoặc kiểu chuỗi TFLite.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
result	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32-bit, float 16-bit, integer không dấu 32-bit, integer không dấu 64-bit, integer không dấu 1-bit, kiểu QI8, kiểu QI16 hoặc kiểu chuỗi TFLite.

tfl.floor (TFL::FloorOp)

nhân viên vận hành sàn

Trả về giá trị làm tròn xuống của từng phần tử trong dữ liệu đầu vào.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
x	tensor gồm các giá trị float 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
y	tensor gồm các giá trị float 32 bit

tfl.floor_div (TFL::FloorDivOp)

Nhân viên vận hành phân chia sàn

Phép chia lấy phần tử sàn.

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

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
lhs	Tensor gồm các giá trị số thực 32 bit, số nguyên không dấu 8 bit, số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit.
rhs	Tensor gồm các giá trị số thực 32 bit, số nguyên không dấu 8 bit, số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị số thực 32 bit, số nguyên không dấu 8 bit, số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit.

tfl.floor_mod (TFL::FloorModOp)

Nhắc nhở về phép chia

Phép toán nhắc lại phép chia từng phần tử.

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

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
lhs	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 8 bit, 16 bit, 32 bit, 64 bit hoặc số thực 32 bit.
rhs	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 8 bit, 16 bit, 32 bit, 64 bit hoặc số thực 32 bit.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 8 bit, 16 bit, 32 bit, 64 bit hoặc số thực 32 bit.

tfl.fully_connected (TFL::FullyConnectedOp)

Kết nối hoàn toàn

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

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32 bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16 hoặc kiểu QUI16.
filter	Tensor của các giá trị kiểu float 32 bit hoặc kiểu QI2 hoặc kiểu QI4 hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16
bias	tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	biến đổi của tensor có giá trị bất kỳ

tfl.gather (TFL::GatherOp)

Người vận hành tập hợp

Thu thập các lát cắt từ axis tham params theo indices .

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
params	Tensor của số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 4 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc kiểu chuỗi TFLite hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16
indices	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 16 bit, 32 bit hoặc 64 bit.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor của số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 4 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc kiểu chuỗi TFLite hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16

tfl.gather_nd (TFL::GatherNdOp)

_Gather nd operator

Thu thập các lát cắt từ params vào một Tensor có hình dạng được xác định bởi indices .

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
params	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32-bit, integer không dấu 1-bit, integer không dấu 8-bit, integer không dấu 16-bit, integer không dấu 64-bit, integer không dấu 32-bit, integer không dấu 8-bit, hoặc kiểu QI8, hoặc kiểu chuỗi TFLite.
indices	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 16 bit, 32 bit hoặc 64 bit.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32-bit, integer không dấu 1-bit, integer không dấu 8-bit, integer không dấu 16-bit, integer không dấu 64-bit, integer không dấu 32-bit, integer không dấu 8-bit, hoặc kiểu QI8, hoặc kiểu chuỗi TFLite.

tfl.gelu (TFL::GeluOp)

Chức năng kích hoạt GELU.

Tính toán hàm kích hoạt GELU theo từng phần tử.

Các đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	Tensor của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc QI8 hoặc QUI8.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc QI8 hoặc QUI8.

tfl.greater (TFL::GreaterOp)

Nhà điều hành lớn hơn

Thao tác phức tạp hơn theo từng phần tử.

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

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
lhs	Tensor gồm các giá trị float 32-bit, số nguyên không dấu 32-bit, số nguyên không dấu 64-bit, kiểu QUI8, kiểu QI8 hoặc kiểu TFLite quint8.
rhs	Tensor gồm các giá trị float 32-bit, số nguyên không dấu 32-bit, số nguyên không dấu 64-bit, kiểu QUI8, kiểu QI8 hoặc kiểu TFLite quint8.

Kết quả:

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

tfl.greater_equal (TFL::GreaterEqualOp)

Toán tử lớn hơn hoặc bằng

Phép toán lớn hơn hoặc bằng từng phần tử.

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

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
lhs	Tensor gồm các giá trị float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI8.
rhs	Tensor gồm các giá trị float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI8.

Kết quả:

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

tfl.hard_swish (TFL::HardSwishOp)

Chức năng kích hoạt Hardswish.

Tính toán hàm kích hoạt hard-swish f(x) -> (x * relu6(x+3))/6 theo từng phần tử.

Các đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	Tensor của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI8

Kết quả:

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

tfl.hashtable (TFL::HashtableOp)

Tạo một bảng băm chưa được khởi tạo.

Thao tác này tạo một bảng băm, chỉ định kiểu dữ liệu cho các khóa và giá trị của nó. Trước khi sử dụng bảng, bạn cần phải khởi tạo nó. Sau khi khởi tạo, bảng sẽ không thể thay đổi được.

Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

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

Kết quả:

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

tfl.hashtable_find (TFL::HashtableFindOp)

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

keys của tensor phải cùng kiểu dữ liệu với các khóa của bảng. values đầu ra phải cùng kiểu dữ liệu với các giá trị trong bảng.

Giá trị mặc định ( default_value là giá trị được xuất ra cho các khóa không có trong bảng. Giá trị này cũng phải cùng kiểu dữ liệu với các giá trị trong bảng.

Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
hash_table	tensor của các giá trị tài nguyên
keys	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit hoặc kiểu chuỗi TFLite hoặc các giá trị số nguyên không dấu 64 bit.
default_value	Tensor gồm các giá trị float 32 bit, số nguyên không dấu 32 bit, chuỗi TFLite hoặc số nguyên không dấu 64 bit.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
out	Tensor gồm các giá trị float 32 bit, số nguyên không dấu 32 bit, chuỗi TFLite hoặc số nguyên không dấu 64 bit.

tfl.hashtable_import (TFL::HashtableImportOp)

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

keys của tensor phải cùng kiểu dữ liệu với các khóa của bảng. values của tensor phải cùng kiểu dữ liệu với các giá trị trong bảng.

Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
hash_table	tensor của các giá trị tài nguyên
keys	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit hoặc kiểu chuỗi TFLite hoặc các giá trị số nguyên không dấu 64 bit.
values	Tensor gồm các giá trị float 32 bit, số nguyên không dấu 32 bit, chuỗi TFLite hoặc số nguyên không dấu 64 bit.

tfl.hashtable_size (TFL::HashtableSizeOp)

Tính số lượng phần tử trong bảng đã cho.

Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
hash_table	tensor của các giá trị tài nguyên

Kết quả:

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

tfl.if (TFL::IfOp)

Thao tác điều kiện if-then-else

Thao tác tfl.if thể hiện cấu trúc if-then-else để thực thi có điều kiện hai vùng mã. Toán tử của thao tác if là một giá trị boolean. Ví dụ:

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

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

Ví dụ:

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

Vùng tfl.if luôn kết thúc bằng `tfl.yield`. Nếu `tfl.if` không định nghĩa giá trị nào, `tfl.yield` có thể được bỏ qua và sẽ được chèn ngầm. Ngược lại, nó phải được khai báo rõ ràng. Ngoài ra, nếu `tfl.if` định nghĩa một hoặc nhiều giá trị, khối `else` không thể bị bỏ qua.

Ví dụ:

tfl.if %b  {
  ...
}

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

Giao diện: RegionBranchOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
cond	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 1 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
results	biến đổi của tensor có giá trị bất kỳ

tfl.imag (TFL::ImagOp)

Trả về phần ảo của một số phức.

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

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị float 32-bit hoặc float 64-bit.

tfl.l2_normalization (TFL::L2NormalizationOp)

Toán tử chuẩn hóa L2

L2Normalization Op

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	Tensor của số thực 32 bit hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI16 hoặc kiểu QI16 hoặc các giá trị số nguyên không dấu 8 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor của số thực 32 bit hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI16 hoặc kiểu QI16 hoặc các giá trị số nguyên không dấu 8 bit

tfl.leaky_relu (TFL::LeakyReluOp)

Toán tử Leaky Relu

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

Các đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Toán tử:

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

Kết quả:

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

tfl.less (TFL::LessOp)

Người vận hành ít hơn

Thao tác ít hơn theo từng phần tử.

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

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
lhs	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu TFLite quint8.
rhs	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu TFLite quint8.

Kết quả:

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

tfl.less_equal (TFL::LessEqualOp)

Toán tử nhỏ hơn

Thao tác nhỏ hơn bằng từng phần tử.

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

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
lhs	Tensor gồm các giá trị float 32 bit, số nguyên không dấu 32 bit, số nguyên không dấu 64 bit, hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8.
rhs	Tensor gồm các giá trị float 32 bit, số nguyên không dấu 32 bit, số nguyên không dấu 64 bit, hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8.

Kết quả:

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

tfl.local_response_normalization (TFL::LocalResponseNormalizationOp)

Chuẩn hóa phản hồi cục bộ.

Tensor input 4 chiều được xử lý như một mảng 3 chiều gồm các vectơ 1 chiều (theo chiều cuối cùng), và mỗi vectơ được chuẩn hóa độc lập. Trong một vectơ nhất định, mỗi thành phần được chia cho tổng bình phương có trọng số của các đầu vào trong depth_radius . Cụ thể hơn,

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

Để biết thêm chi tiết, xem Krizhevsky et al., Phân loại ImageNet bằng mạng nơ-ron tích chập sâu (NIPS 2012) .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	tensor gồm các giá trị float 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor gồm các giá trị float 32 bit

tfl.log (TFL::LogOp)

Toán tử logarit tự nhiên

Thực hiện phép toán logarit tự nhiên từng phần tử trên dữ liệu đầu vào.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
x	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32 bit hoặc QI8.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
y	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32 bit hoặc QI8.

tfl.log_softmax (TFL::LogSoftmaxOp)

Toán tử log softmax

Tính toán giá trị kích hoạt log softmax theo từng phần tử bằng công thức sau:

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

Các đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	Tensor của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu TFLite quint8

Kết quả:

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

tfl.logical_and (TFL::LogicalAndOp)

Toán tử AND logic

Phép toán AND logic từng phần tử.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

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

Kết quả:

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

tfl.logical_not (TFL::LogicalNotOp)

Toán tử phủ định logic

Phép toán phủ định logic từng phần tử.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultType

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
lhs	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 1 bit

Kết quả:

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

tfl.logical_or (TFL::LogicalOrOp)

Toán tử OR logic

Phép toán OR logic từng phần tử.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

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

Kết quả:

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

tfl.logistic (TFL::LogisticOp)

Nhà điều hành hậu cần

Tính toán hàm Sigmoid từng phần tử của dữ liệu đầu vào.

Các đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

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

Kết quả:

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

tfl.lstm (TFL::LSTMOp)

Toán tử lstm đầy đủ

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

Đặc điểm: Kết QuantizableResult

Giao diện: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

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

Toán tử:

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

Kết quả:

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

tfl.matrix_diag (TFL::MatrixDiagOp)

Trả về một tensor với đường chéo được cung cấp và tất cả các phần còn lại được đệm bằng số không.

Cho một đường chéo, hàm này trả về một tensor với đường chéo và mọi phần còn lại được đệm bằng số 0. Giả sử đường chéo có k chiều [I, J, K, ..., N] , thì đầu ra là một tensor hạng k+1 với kích thước [I, J, K, ..., N, N] trong đó: output[i, j, k, ..., m, n] = 1{m=n} * diagonal[i, j, k, ..., n].

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
diagonal	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32-bit, số nguyên không dấu 8-bit, số nguyên không dấu 16-bit, số nguyên không dấu 32-bit, số nguyên không dấu 64-bit, số nguyên không dấu 8-bit, hoặc kiểu QUI8, kiểu QI8, hoặc kiểu TFLite quint8.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32-bit, số nguyên không dấu 8-bit, số nguyên không dấu 16-bit, số nguyên không dấu 32-bit, số nguyên không dấu 64-bit, số nguyên không dấu 8-bit, hoặc kiểu QUI8, kiểu QI8, hoặc kiểu TFLite quint8.

tfl.matrix_set_diag (TFL::MatrixSetDiagOp)

Trả về một tensor ma trận được nhóm lại với các giá trị đường chéo được nhóm lại mới.

Với input và diagonal , phép toán này trả về một tensor có cùng hình dạng và giá trị với input , ngoại trừ đường chéo chính của các ma trận trong cùng. Các giá trị này sẽ bị ghi đè bởi các giá trị trong diagonal .

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	Tensor gồm các giá trị float 32-bit hoặc integer không dấu 8-bit hoặc integer không dấu 16-bit hoặc integer không dấu 32-bit hoặc integer không dấu 64-bit hoặc integer không dấu 8-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QI16 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu TFLite quint8.
diagonal	Tensor gồm các giá trị float 32-bit hoặc integer không dấu 8-bit hoặc integer không dấu 16-bit hoặc integer không dấu 32-bit hoặc integer không dấu 64-bit hoặc integer không dấu 8-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QI16 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu TFLite quint8.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
result	Tensor gồm các giá trị float 32-bit hoặc integer không dấu 8-bit hoặc integer không dấu 16-bit hoặc integer không dấu 32-bit hoặc integer không dấu 64-bit hoặc integer không dấu 8-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QI16 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu TFLite quint8.

tfl.max_pool_2d (TFL::MaxPool2DOp)

Max Pool 2D op

Thực hiện phép toán max pool 2D trên dữ liệu đầu vào.

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

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Toán tử:

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

Kết quả:

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

tfl.maximum (TFL::MaximumOp)

Người vận hành Max

Tính toán giá trị lớn nhất theo từng phần tử.

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

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
lhs	Tensor gồm các giá trị float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32/64-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16.
rhs	Tensor gồm các giá trị float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32/64-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
max	Tensor gồm các giá trị float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32/64-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16.

tfl.mean (TFL::MeanOp)

Toán tử trung bình

Tính giá trị trung bình của các phần tử trên các chiều của một tensor. Giảm tensor đầu vào theo các chiều được chỉ định trong axis. Trừ khi keepdims là true, hạng của tensor sẽ giảm đi 1 cho mỗi mục trong axis. Nếu keepdims là true, các chiều đã giảm sẽ được giữ nguyên với độ dài là 1.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32-bit, integer không dấu 32-bit, integer không dấu 64-bit, kiểu QI8, kiểu QUI8, integer không dấu 8-bit hoặc kiểu QI16.
axis	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32-bit, integer không dấu 32-bit, integer không dấu 64-bit, kiểu QI8, kiểu QUI8, integer không dấu 8-bit hoặc kiểu QI16.

tfl.minimum (TFL::MinimumOp)

Người vận hành tối thiểu

Thao tác tìm giá trị nhỏ nhất theo từng phần tử.

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

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
lhs	Tensor gồm các giá trị float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32/64-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16.
rhs	Tensor gồm các giá trị float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32/64-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
min	Tensor gồm các giá trị float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32/64-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16.

tfl.mirror_pad (TFL::MirrorPadOp)

Toán tử MirrorPad. Bổ sung các giá trị đối xứng vào tensor.

Thao tác này thêm các giá trị phản chiếu vào đầu vào theo các phần đệm bạn chỉ định. paddings là một tensor số nguyên có hình dạng [n, 2], trong đó n là hạng của đầu vào. Đối với mỗi chiều D của đầu vào, paddings[D, 0] cho biết số lượng giá trị cần thêm vào trước nội dung của đầu vào ở chiều đó, và paddings[D, 1] cho biết số lượng giá trị cần thêm vào sau nội dung của đầu vào ở chiều đó.

Cả paddings[D, 0] và paddings[D, 1] đều không được lớn hơn input.dim_size(D) (hoặc input.dim_size(D) - 1) nếu copy_border là true (nếu false thì tương ứng).

Kích thước phần đệm của mỗi chiều D trong kết quả đầu ra là:

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

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
mode	::mlir::TFL::MirrorPaddingTypeAttr	số_đế_gương

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32-bit, integer không dấu 32-bit, integer không dấu 64-bit, integer không dấu 8-bit, integer không dấu 8-bit, hoặc kiểu QI8, kiểu QUI8, hoặc kiểu QI16.
pad	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit hoặc 64 bit.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32-bit, integer không dấu 32-bit, integer không dấu 64-bit, integer không dấu 8-bit, integer không dấu 8-bit, hoặc kiểu QI8, kiểu QUI8, hoặc kiểu QI16.

tfl.mul (TFL::MulOp)

Toán tử nhân

Phép nhân từng phần tử.

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

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
lhs	Tensor gồm các số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16 hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc kiểu số phức với các giá trị phần tử là số thực 32 bit
rhs	Tensor gồm các số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16 hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc kiểu số phức với các giá trị phần tử là số thực 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16 hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc kiểu số phức với các giá trị phần tử là số thực 32 bit

tfl.multinomial (TFL::MultinomialOp)

Lấy mẫu từ một phân phối định tính.

Các giá trị được tạo ra sẽ có phân bố theo danh mục dựa trên logits hoặc logarit xác suất chưa chuẩn hóa được cung cấp cho tất cả các lớp.

Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
seed	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 64 bit
seed2	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 64 bit

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
logits	tensor gồm các giá trị float 32 bit
num_samples	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
out	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit hoặc 64 bit.

tfl.neg (TFL::NegOp)

Toán tử phủ định

Tính toán phủ định từng phần tử của đầu vào.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
x	Tensor gồm các giá trị float 32 bit, số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
y	Tensor gồm các giá trị float 32 bit, số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit.

tfl.no_value (TFL::NoValueOp)

Hằng số biểu thị giá trị bằng không.

Không có hằng số giá trị nào.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , ConstantLike

Giao diện: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
value	::mlir::UnitAttr	thuộc tính đơn vị

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
none_val	không có loại

tfl.non_max_suppression_v4 (TFL::NonMaxSuppressionV4Op)

Thuật toán chọn ngẫu nhiên một tập hợp con các hộp giới hạn theo thứ tự điểm số giảm dần.

Loại bỏ các hộp có độ chồng chéo giao nhau trên hợp nhất (IOU) cao với các hộp đã được chọn trước đó. Các hộp giới hạn có điểm số nhỏ hơn score_threshold sẽ bị loại bỏ. Các hộp giới hạn được cung cấp dưới dạng [y1, x1, y2, x2], trong đó (y1, x1) và (y2, x2) là tọa độ của bất kỳ cặp góc hộp chéo nào và tọa độ có thể được cung cấp dưới dạng chuẩn hóa (tức là nằm trong khoảng [0, 1]) hoặc tuyệt đối. Lưu ý rằng thuật toán này không phụ thuộc vào vị trí gốc tọa độ trong hệ tọa độ và nói chung là bất biến đối với các phép biến đổi và tịnh tiến vuông góc của hệ tọa độ; do đó, việc tịnh tiến hoặc phản chiếu hệ tọa độ dẫn đến việc thuật toán chọn cùng một hộp. Đầu ra của thao tác này là một tập hợp các số nguyên dùng để chỉ mục vào tập hợp các hộp giới hạn đầu vào, đại diện cho các hộp đã chọn. Tọa độ hộp giới hạn tương ứng với các chỉ mục đã chọn sau đó có thể được lấy bằng cách sử dụng tf.gather operation . Ví dụ: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
boxes	tensor gồm các giá trị float 32 bit
scores	tensor gồm các giá trị float 32 bit
max_output_size	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit
iou_threshold	tensor gồm các giá trị float 32 bit
score_threshold	tensor gồm các giá trị float 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
selected_indices	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit
valid_outputs	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

tfl.non_max_suppression_v5 (TFL::NonMaxSuppressionV5Op)

Thuật toán chọn ngẫu nhiên một tập hợp con các hộp giới hạn theo thứ tự điểm số giảm dần.

Loại bỏ các hộp có độ chồng chéo giao nhau trên hợp nhất (IOU) cao với các hộp đã được chọn trước đó. Các hộp giới hạn có điểm số nhỏ hơn score_threshold sẽ bị loại bỏ. Các hộp giới hạn được cung cấp dưới dạng [y1, x1, y2, x2], trong đó (y1, x1) và (y2, x2) là tọa độ của bất kỳ cặp góc hộp chéo nào và tọa độ có thể được cung cấp dưới dạng chuẩn hóa (tức là nằm trong khoảng [0, 1]) hoặc tuyệt đối. Lưu ý rằng thuật toán này không phụ thuộc vào vị trí gốc tọa độ trong hệ tọa độ và nói chung là bất biến đối với các phép biến đổi và tịnh tiến vuông góc của hệ tọa độ; do đó, việc tịnh tiến hoặc phản chiếu hệ tọa độ dẫn đến việc thuật toán chọn cùng một hộp. Đầu ra của thao tác này là một tập hợp các số nguyên dùng để chỉ mục vào tập hợp các hộp giới hạn đầu vào, đại diện cho các hộp đã chọn. Tọa độ hộp giới hạn tương ứng với các chỉ mục đã chọn sau đó có thể được lấy bằng cách sử dụng tf.gather operation . Ví dụ: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices) Thao tác này cũng hỗ trợ chế độ Soft-NMS (với trọng số Gaussian) (xem Bodla et al, https://arxiv.org/abs/1704.04503 ) trong đó các hộp làm giảm điểm số của các hộp chồng chéo khác thay vì trực tiếp khiến chúng bị cắt tỉa. Để bật chế độ Soft-NMS này, hãy đặt tham số soft_nms_sigma lớn hơn 0.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
boxes	tensor gồm các giá trị float 32 bit
scores	tensor gồm các giá trị float 32 bit
max_output_size	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit
iou_threshold	tensor gồm các giá trị float 32 bit
score_threshold	tensor gồm các giá trị float 32 bit
soft_nms_sigma	tensor gồm các giá trị float 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
selected_indices	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit
selected_scores	tensor gồm các giá trị float 32 bit
valid_outputs	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

tfl.not_equal (TFL::NotEqualOp)

Toán tử không bằng

Thao tác không bằng nhau từng phần tử.

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

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
lhs	Tensor gồm các giá trị kiểu số nguyên không dấu 1 bit hoặc số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QI16 hoặc kiểu TFLite quint8 hoặc kiểu chuỗi TFLite.
rhs	Tensor gồm các giá trị kiểu số nguyên không dấu 1 bit hoặc số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QI16 hoặc kiểu TFLite quint8 hoặc kiểu chuỗi TFLite.

Kết quả:

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

tfl.NumericVerify (TFL::NumericVerifyOp)

Kiểm tra tính chính xác của hai toán hạng.

Thao tác NumericVerify là một thao tác gỡ lỗi dùng để xác minh tính chính xác về mặt số học của hai hàm kích hoạt. Đây là một thao tác tùy chỉnh trong TFLite. Nếu log_if_failed là true, thao tác NumericVerify sẽ tính toán số liệu thống kê về sự khác biệt giữa các hàm kích hoạt dạng float và dạng lượng tử hóa, xuất nhật ký, đặt sự khác biệt vào các tensor đầu ra và báo lỗi nếu có lỗi vượt quá mức cho phép. Nếu log_if_failed = false, thì nó sẽ không quan tâm đến lỗi.

Đặc tính: QuantizableResult , Hình dạng toán SameOperandsShape

Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
tolerance	::mlir::FloatAttr	Thuộc tính số thực 32 bit
log_if_failed	::mlir::BoolAttr	thuộc tính boolean

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	Giá trị tensor kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16 hoặc số thực 16 bit hoặc giá trị kiểu TFLite quint8
ref	tensor gồm các giá trị float 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor gồm các giá trị float 32 bit

tfl.one_hot (TFL::OneHotOp)

Nhà mạng OneHot

Trả về một tensor one-hot. Các vị trí được biểu diễn bởi các chỉ số trong indices nhận giá trị on_value , trong khi tất cả các vị trí khác nhận giá trị off_value .

Nếu indices đầu vào có hạng N , đầu ra sẽ có hạng N+1 . Trục mới được tạo tại axis chiều (mặc định: trục mới được thêm vào cuối).

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
indices	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit hoặc 64 bit.
depth	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit
on_value	Tensor gồm các giá trị float 32 bit, integer không dấu 32 bit, integer không dấu 64 bit, integer không dấu 1 bit, integer không dấu 8 bit hoặc integer không dấu 8 bit.
off_value	Tensor gồm các giá trị float 32 bit, integer không dấu 32 bit, integer không dấu 64 bit, integer không dấu 1 bit, integer không dấu 8 bit hoặc integer không dấu 8 bit.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị float 32 bit, integer không dấu 32 bit, integer không dấu 64 bit, integer không dấu 1 bit, integer không dấu 8 bit hoặc integer không dấu 8 bit.

tfl.pack (TFL::PackOp)

Gom một danh sách các tensor dọc theo một chiều thành một tensor duy nhất.

Đóng gói một danh sách values_count tensor hạng R thành một tensor hạng (R+1) .

Hàm này đóng gói các tensor values_count trong values ​​vào một tensor có hạng cao hơn một bậc so với mỗi tensor trong values , bằng cách đóng gói chúng dọc theo chiều axis .

Cho một danh sách các tensor có dạng (A, B, C) ;

Nếu axis == 0 thì tensor output sẽ có dạng (N, A, B, C) . Nếu axis == 1 thì tensor output sẽ có dạng (A, N, B, C) . Vân vân.

Ví dụ:

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

Đây là hành động trái ngược với unpack .

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
values	biến đổi của tensor có giá trị bất kỳ

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor của số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16 hoặc giá trị kiểu TFLite quint8

tfl.pad (TFL::PadOp)

Người vận hành đệm

Thao tác này thêm các số 0 input theo các paddings bạn chỉ định. paddings là một tensor số nguyên có dạng [Dn, 2] , trong đó n là hạng của input . Đối với mỗi chiều D của input , paddings[D, 0] cho biết số lượng số 0 cần thêm vào trước nội dung của input ở chiều đó, và paddings[D, 1] cho biết số lượng số 0 cần thêm vào sau nội dung của input ở chiều đó.

Kích thước phần đệm của mỗi chiều D trong kết quả đầu ra là:

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

Ví dụ:

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

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 1-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu TFLite quint8 hoặc kiểu QI16.
padding	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 1-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu TFLite quint8 hoặc kiểu QI16.

tfl.padv2 (TFL::PadV2Op)

Toán tử đệm v2

Thao tác này thêm phần đệm input theo các giá trị paddings và constant_values ​​mà bạn chỉ định. paddings là một tensor số nguyên có dạng [Dn, 2] , trong đó n là hạng của input . Đối với mỗi chiều D của input , paddings[D, 0] cho biết số lượng số 0 cần thêm trước nội dung của input ở chiều đó, và paddings[D, 1] cho biết số lượng số 0 cần thêm sau nội dung của input ở chiều đó. constant_values ​​là một tensor vô hướng cùng kiểu với input , cho biết giá trị được sử dụng để thêm phần đệm cho input .

Kích thước phần đệm của mỗi chiều D trong kết quả đầu ra là:

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

Ví dụ:

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

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán tử:

Toán tử	Sự miêu tả
input	Tensor gồm các giá trị float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 1-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu TFLite quint8.
padding	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit
constant_values	Tensor gồm các giá trị float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 1-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu TFLite quint8.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 1-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu TFLite quint8.

tfl.poly_call (TFL::PolyCallOp)

Cuộc gọi đa phương tiện

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

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

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

Traits: SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

Interfaces: RegionBranchOpInterface

Operands:

Toán tử	Sự miêu tả
input	biến đổi của tensor có giá trị bất kỳ

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	biến đổi của tensor có giá trị bất kỳ

tfl.pow (TFL::PowOp)

Power operator

Element-wise power operation.

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

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Toán tử	Sự miêu tả
lhs	Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit.
rhs	Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit.

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

tfl.pseudo_const (TFL::ConstOp)

Constant pseudo op.

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , ConstantLike , FirstAttrDerivedResultType , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Kết quả:

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

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)

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of QUI8 type or QI8 type or QUI4 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

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Kết quả:

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

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

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
qtype	::mlir::TypeAttr	Tensor type attribute
value	::mlir::ElementsAttr	constant vector/tensor attribute
s_param	::mlir::TFL::SparsityParameterAttr	Sparsity parameter.
compressed_data	::mlir::ElementsAttr	constant vector/tensor attribute

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of QUI8 type or QI8 type or QUI4 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

Giao diện: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Operands:

Toán tử	Sự miêu tả
input	tensor of 32-bit float or QI4 type or QUI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of QI4 type or QUI4 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.

Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

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

Operands:

Toán tử	Sự miêu tả
shape	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
out	tensor gồm các giá trị float 32 bit

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.

Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

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

Operands:

Toán tử	Sự miêu tả
shape	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
out	tensor gồm các giá trị float 32 bit

tfl.range (TFL::RangeOp)

Range operator

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

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Toán tử	Sự miêu tả
start	tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values
limit	tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values
delta	tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values

Kết quả:

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

tfl.rank (TFL::RankOp)

Rank operator.

Returns the rank of a tensor.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Toán tử	Sự miêu tả
input	tensor của bất kỳ giá trị nào

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of any integer type

tfl.read_variable (TFL::ReadVariableOp)

Reads variable value.

Read variable data identified by 'resource_id'.

Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface

Operands:

Toán tử	Sự miêu tả
resource_id	tensor của các giá trị tài nguyên

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
result	Tensor của số thực 32-bit hoặc số thực 64-bit hoặc số nguyên không dấu 1-bit hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc kiểu QI16 hoặc kiểu phức với các phần tử số thực 32-bit hoặc kiểu phức với các giá trị phần tử số thực 64-bit

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.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị float 32-bit hoặc float 64-bit.

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.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Operands:

Toán tử	Sự miêu tả
input	tensor of 1-bit signless integer values
reduction_indices	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 1-bit signless integer values

tfl.reduce_any (TFL::ReduceAnyOp)

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

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

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Operands:

Toán tử	Sự miêu tả
input	tensor of 1-bit signless integer values
reduction_indices	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 1-bit signless integer values

tfl.reduce_max (TFL::ReduceMaxOp)

Max-reduction operator

Computes the max reduction along the specified axes

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Operands:

Toán tử	Sự miêu tả
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
axes	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.reduce_min (TFL::ReduceMinOp)

Min-reduction operator

Computes the min reduction along the specified axes

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Operands:

Toán tử	Sự miêu tả
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
axes	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.reduce_prod (TFL::ReduceProdOp)

Prod-reduction operator

Computes the product along the specified axes

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Operands:

Toán tử	Sự miêu tả
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
axes	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.relu (TFL::ReluOp)

Relu operator

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

Các đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
y	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

tfl.relu6 (TFL::Relu6Op)

Relu6 operator

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

Các đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
y	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

tfl.relu_0_to_1 (TFL::Relu0To1Op)

Relu0To1 operator

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

Các đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
y	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

tfl.relu_n1_to_1 (TFL::Relu1Op)

Relu1 operator

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

Các đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
y	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

tfl.reshape (TFL::ReshapeOp)

Reshape operator

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

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Toán tử	Sự miêu tả
input	tensor của bất kỳ giá trị nào
shape	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

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

tfl.resize_bilinear (TFL::ResizeBilinearOp)

ResizeBilinear Op

Resize images to size using bilinear interpolation.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
align_corners	::mlir::BoolAttr	thuộc tính boolean
half_pixel_centers	::mlir::BoolAttr	thuộc tính boolean

Operands:

Toán tử	Sự miêu tả
input	tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values
size	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

tfl.resize_nearest_neighbor (TFL::ResizeNearestNeighborOp)

ResizeNearestNeighbor Op

Resize images to size using nearest neighbor interpolation.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
align_corners	::mlir::BoolAttr	thuộc tính boolean
half_pixel_centers	::mlir::BoolAttr	thuộc tính boolean

Operands:

Toán tử	Sự miêu tả
input	tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values
size	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

tfl.reverse_sequence (TFL::ReverseSequenceOp)

Reverses variable length slices.

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

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

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

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
seq_dim	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose value is non-negative
batch_dim	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose value is non-negative

Operands:

Toán tử	Sự miêu tả
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values
seq_lengths	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

tfl.reverse_v2 (TFL::ReverseV2Op)

ReverseV2 Operator

Reverses specific dimensions of a tensor.

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

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

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

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Toán tử	Sự miêu tả
input	tensor of 32-bit float or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer values
axis	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 32-bit float or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer values

tfl.rfft2d (TFL::RFFT2dOp)

2D real-valued fast Fourier transform.

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

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

Along each axis RFFT2D is computed on, if fft_length is smaller than the corresponding dimension of input , the dimension is cropped. If it is larger, the dimension is padded with zeros.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Toán tử	Sự miêu tả
input	tensor gồm các giá trị float 32 bit
fft_length	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of complex type with 32-bit float elements values

tfl.right_shift (TFL::RightShiftOp)

Right Shift operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Toán tử	Sự miêu tả
lhs	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit.
rhs	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit.

tfl.round (TFL::RoundOp)

Round operator

Làm tròn các giá trị của tensor đến số nguyên gần nhất, từng phần tử một.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Toán tử	Sự miêu tả
x	tensor gồm các giá trị float 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
y	tensor gồm các giá trị float 32 bit

tfl.rsqrt (TFL::RsqrtOp)

Reciprocal of square root operator

Computes element-wise reverse square root of input

Các đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

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

Kết quả:

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

tfl.scatter_nd (TFL::ScatterNdOp)

_Scatter nd operator

Scatter updates into a new tensor according to indices

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	Sự miêu tả
indices	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit
updates	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values
shape	1D tensor of any type values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values

tfl.segment_sum (TFL::SegmentSumOp)

SegmentSum operator

Computes the sum along segments of a tensor.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Toán tử	Sự miêu tả
input	Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit.
segment_ids	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit.

tfl.select (TFL::SelectOp)

Chọn toán tử

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

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

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	Sự miêu tả
condition	tensor of 1-bit signless integer values
x	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values
y	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.select_v2 (TFL::SelectV2Op)

SelectV2 operator

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

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

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

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	Sự miêu tả
condition	tensor of 1-bit signless integer values
x	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values
y	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.shape (TFL::ShapeOp)

Shape operator

Returns the shape of a tensor.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Operands:

Operand	Sự miêu tả
input	tensor của bất kỳ giá trị nào

Kết quả:

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

tfl.sign (TFL::SignOp)

Sign operation

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

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultType

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

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

Kết quả:

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

tfl.sin (TFL::SinOp)

Sine operator

Computes element-wise Sine of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	Sự miêu tả
x	tensor gồm các giá trị float 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
y	tensor gồm các giá trị float 32 bit

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

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Toán tử	Sự miêu tả
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI4 type 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 gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit
size	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI4 type 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)

Các đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Operands:

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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.space_to_batch_nd (TFL::SpaceToBatchNdOp)

SpaceToBatchNd operator

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

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	Sự miêu tả
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
block_shape	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit
paddings	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.space_to_depth (TFL::SpaceToDepthOp)

SpaceToDepth operator

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

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Operands:

Operand	Sự miêu tả
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

tfl.sparse_to_dense (TFL::SparseToDenseOp)

Converts a sparse representation into a dense tensor.

Builds an array dense with shape output_shape such that

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

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

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

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

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

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	Sự miêu tả
sparse_indices	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit
output_shape	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit
sparse_values	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values
default_value	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
dense	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values

tfl.split (TFL::SplitOp)

Splits a tensor into num_split tensors along one dimension.

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

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Operands:

Operand	Sự miêu tả
split_dim	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit
value	tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
outputs	biến đổi của tensor có giá trị bất kỳ

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.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Operands:

Operand	Sự miêu tả
value	tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
size_splits	1D tensor of 32-bit signless integer values
split_dim	0D tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
outputs	biến đổi của tensor có giá trị bất kỳ

tfl.sqrt (TFL::SqrtOp)

Square root operator

Computes element-wise Square root of input

Các đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

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

Kết quả:

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

tfl.square (TFL::SquareOp)

Square operator

Computes element-wise Square of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	Sự miêu tả
x	tensor gồm các giá trị float 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
y	tensor gồm các giá trị float 32 bit

tfl.squared_difference (TFL::SquaredDifferenceOp)

Squared difference operator

Element-wise squared difference operation.

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

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Toán tử	Sự miêu tả
lhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values
rhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values

tfl.squeeze (TFL::SqueezeOp)

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

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

Ví dụ:

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

Or, to remove specific size 1 dimensions:

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

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Operands:

Operand	Sự miêu tả
input	tensor của bất kỳ giá trị nào

Kết quả:

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

tfl.strided_slice (TFL::StridedSliceOp)

StridedSlice Op

Return a strided slice from input .

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

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
begin_mask	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
end_mask	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
ellipsis_mask	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
new_axis_mask	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
shrink_axis_mask	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
offset	::mlir::BoolAttr	thuộc tính boolean

Operands:

Operand	Sự miêu tả
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 1-bit signless integer or 16-bit signless integer or QI16 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values
begin	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit
end	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit
strides	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 1-bit signless integer or 16-bit signless integer or QI16 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values

tfl.sub (TFL::SubOp)

Toán tử trừ

Element-wise subtraction operation.

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

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Operands:

Operand	Sự miêu tả
lhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
rhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

tfl.sum (TFL::SumOp)

Sum operator

Computes the sum reduction along the specified axes

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Operands:

Operand	Sự miêu tả
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
axes	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.svdf (TFL::SVDFOp)

Single value decomposition filter operator

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

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

Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , RequiresQuantizedBiasInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

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

Operands:

Operand	Sự miêu tả
input	tensor of 32-bit float or QI8 type values
feature_weights	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type values
time_weights	Tensor gồm các giá trị kiểu float 32 bit hoặc QI16.
input_gate_bias	tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào.
activation_state	stateful tensor

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 32-bit float or QI8 type values

tfl.tanh (TFL::TanhOp)

Hyperbolic tangent operator

Computes element-wise Hyperbolic tangent of input

Các đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.tile (TFL::TileOp)

Tile operator.

Constructs a tensor by tiling a given tensor.

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

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	Sự miêu tả
input	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite string type values
multiples	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite string type values

tfl.topk_v2 (TFL::TopKV2Op)

TopK operator

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

Results are always sorted in the descending order.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	Sự miêu tả
input	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values
k	tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
values	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values
indices	tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values

tfl.transpose (TFL::TransposeOp)

Transpose operator

Returns the Transpose of x

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	Sự miêu tả
input	tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 4-bit signless integer or QI4 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type values
perm	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 4-bit signless integer or QI4 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type values

tfl.transpose_conv (TFL::TransposeConvOp)

Transpose convolution operator

Performs transpose convolution operation on input.

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

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
padding	::mlir::StringAttr	Thuộc tính chuỗi có giá trị là SAME hoặc VALID
stride_h	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit có giá trị dương
stride_w	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit có giá trị dương
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	Thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT

Operands:

Operand	Sự miêu tả
output_shape	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit
weights	Tensor của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16
input	Tensor của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16
bias	tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16

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”).

Đặc điểm: Kết QuantizableResult

Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , InferTypeOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	Thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT
cell_clip	::mlir::FloatAttr	Thuộc tính số thực 32 bit có giá trị không âm
proj_clip	::mlir::FloatAttr	32-bit float attribute whose value is non-negative
time_major	::mlir::BoolAttr	thuộc tính boolean
asymmetric_quantize_inputs	::mlir::BoolAttr	thuộc tính boolean
diagonal_recurrent_tensors	::mlir::BoolAttr	thuộc tính boolean
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:

Operand	Sự miêu tả
input	tensor gồm các giá trị float 32 bit
input_to_input_weights	tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào.
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 có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào.
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 có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào.
cell_to_forget_weights	tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào.
cell_to_output_weights	tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào.
input_gate_bias	tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào.
forget_gate_bias	tensor gồm các giá trị float 32 bit
cell_bias	tensor gồm các giá trị float 32 bit
output_gate_bias	tensor gồm các giá trị float 32 bit
projection_weights	tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào.
projection_bias	tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào.
input_activation_state	stateful tensor
input_cell_state	stateful tensor
input_layer_norm_coefficients	tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào.
forget_layer_norm_coefficients	tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào.
cell_layer_norm_coefficients	tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào.
output_layer_norm_coefficients	tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào.

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 32-bit float or QI8 type values

tfl.unidirectional_sequence_rnn (TFL::UnidirectionalSequenceRNNOp)

Unidirectional sequence rnn operator

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

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

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

Đặc điểm: Kết QuantizableResult

Giao diện: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

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

Operands:

Operand	Sự miêu tả
input	tensor gồm các giá trị float 32 bit
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 gồm các giá trị float 32 bit
hidden_state	tensor có trạng thái

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor gồm các giá trị float 32 bit

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:

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

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

Operands:

Operand	Sự miêu tả
input	tensor of 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	tensor of 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values
idx	Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit

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) ;

Nếu axis == 0 thì tensor thứ i trong output là value[i, :, :, :] và mỗi tensor trong output sẽ có hình dạng (B, C, D) . (Lưu ý rằng chiều được giải nén dọc theo đã biến mất, không giống như split ).

Nếu axis == 1 thì tensor thứ i trong output là value[:, i, :, :] và mỗi tensor trong output sẽ có hình dạng (A, C, D) . Vân vân.

This is the opposite of pack .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultElementType

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
num	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose value is non-negative
axis	::mlir::IntegerAttr	Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit

Operands:

Operand	Sự miêu tả
input	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type values

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
outputs	biến đổi của tensor có giá trị bất kỳ

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.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	Sự miêu tả
input	Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit.
segment_ids	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit
num_segments	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit.

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.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	Sự miêu tả
input	Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit.
segment_ids	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit
num_segments	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit.

tfl.unsorted_segment_prod (TFL::UnsortedSegmentProdOp)

UnsortedSegmentProd operator

Computes the product along segments of a tensor.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	Sự miêu tả
input	Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit.
segment_ids	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit
num_segments	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit.

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

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	Sự miêu tả
input	Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit.
segment_ids	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit
num_segments	tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit.

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.

Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

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

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
resource_handle	tensor của các giá trị tài nguyên

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.

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	Sự miêu tả
condition	tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32/64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer values

Kết quả:

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

tfl.while (TFL::WhileOp)

vòng lặp while

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

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

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

Traits: SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

Interfaces: LoopLikeOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

Thuộc tính	Loại MLIR	Sự miêu tả
is_stateless	::mlir::BoolAttr	thuộc tính boolean

Operands:

Operand	Sự miêu tả
input	biến đổi của tensor có giá trị bất kỳ

Kết quả:

Kết quả	Sự miêu tả
output	biến đổi của tensor có giá trị bất kỳ

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

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Toán tử	Sự miêu tả
"vô danh"	variadic of any type

tfl.zeros_like (TFL::ZerosLikeOp)

ZerosLike operator

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

Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultType

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

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

Kết quả:

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

Thuộc tính

DimensionMetadataAttr

Dimension metadata.

Cú pháp:

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

Thông số:

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

SparsityParameterAttr

Sparsity parameter.

Cú pháp:

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

Thông số:

Tham số	C++ type	Sự miêu tả
traversal_order	::llvm::ArrayRef<int32_t>
block_map	::llvm::ArrayRef<int32_t>
dim_metadata	::llvm::ArrayRef<DimensionMetadataAttr>

ConstBytesAttr

Một thuộc tính chuỗi biểu diễn các byte đã biên dịch.

Syntax Examples:

#tfl<const_bytes : "0xDEADBEEF">

Thông số:

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

DimensionTypeAttr

_Dimension type

Cú pháp:

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

Thông số:

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

ExternalBufferAttr

Flatbuffer external buffer metadata.

Cú pháp:

#tfl.external_buffer<
  ::mlir::StringAttr,   # group_name
  uint64_t,   # offset
  uint64_t,   # length
  ::mlir::StringAttr   # packing
>

Thông số:

Tham số	C++ type	Sự miêu tả
tên_nhóm	::mlir::StringAttr
bù lại	uint64_t
chiều dài	uint64_t
đóng gói	::mlir::StringAttr

LSTMKernelTypeAttr

_Lstm_kernel type

Cú pháp:

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

Thông số:

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

MirrorPaddingTypeAttr

_Mirror_pad enum

Cú pháp:

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

Thông số:

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

Liệt kê

DimensionType

_Dimension type

Các trường hợp:

Biểu tượng	Giá trị	Sợi dây
MẬT ĐỘ CAO	0	MẬT ĐỘ CAO
SPARSE_CSR	1	SPARSE_CSR

LSTMKernelType

_Lstm_kernel type

Các trường hợp:

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

MirrorPaddingType

_Mirror_pad enum

Các trường hợp:

Biểu tượng	Giá trị	Sợi dây
PHẢN ÁNH	0	PHẢN ÁNH
ĐỐI XỨNG	1	ĐỐI XỨNG