'tfl' बोली

टेन्सरफ्लो लाइट बोली।

यह बोली TensorFlow Lite संचालन को मैप करती है।

अपरिवर्तनीय:

• सभी मान टेंसर प्रकार के हैं (विशेष रूप से, स्केलर को शून्य-आयामी टेंसर का उपयोग करके दर्शाया जाता है);

संचालन

tfl.abs (TFL::AbsOp)

निरपेक्ष मान संचालिका

एक टेंसर x दिया गया है, यह ऑपरेशन एक टेंसर लौटाता है जिसमें x में प्रत्येक तत्व का निरपेक्ष मान होता है। उदाहरण के लिए, यदि x एक इनपुट तत्व है और y एक आउटपुट तत्व है, तो यह ऑपरेशन गणना करता है \(y = |x|\).

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
x	16-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
y	16-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार मानों का टेंसर

tfl.add (TFL::AddOp)

अतिरिक्त ऑपरेटर

तत्व-वार जोड़ संचालन.

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

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

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	एमएलआईआर प्रकार	विवरण
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान NONE, या RELU, या RELU_N1_TO_1, या RELU6, या TANH, या SIGN_BIT है

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
lhs	32-बिट फ्लोट या 16-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार मानों का टेंसर
rhs	32-बिट फ्लोट या 16-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ्लोट या 16-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार मानों का टेंसर

tfl.add_n (TFL::AddNOp)

_एन ऑपरेटर जोड़ें

सभी इनपुट टेंसरों को तत्व-वार जोड़ता है।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
inputs	किसी भी प्रकार के मानों के टेंसर की विविधता

परिणाम:

परिणाम	विवरण
sum	32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर

tfl.arg_max (TFL::ArgMaxOp)

आर्गमैक्स ऑपरेटर

टेंसर के सभी आयामों में सबसे बड़े मान वाला सूचकांक लौटाता है।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	एमएलआईआर प्रकार	विवरण
output_type	::mlir::विशेषता	व्युत्पन्न विशेषता

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
input	1-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार मान का टेंसर
dim	32/64-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32/64-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर

tfl.arg_min (TFL::ArgMinOp)

आर्गमिन ऑपरेटर

टेंसर के सभी आयामों में सबसे छोटे मान वाला सूचकांक लौटाता है। ए = [1, 10, 26.9, 2.8, 166.32, 62.3] बी = tf.math.argmin(इनपुट = a) c = tf.keras.backend.eval(b)

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	एमएलआईआर प्रकार	विवरण
output_type	::mlir::विशेषता	व्युत्पन्न विशेषता

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
input	1-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार मान का टेंसर
dim	32/64-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32/64-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर

tfl.assign_variable (TFL::AssignVariableOp)

किसी वेरिएबल को नया मान निर्दिष्ट करता है.

इस ऑप पर नियंत्रण निर्भरता वाला कोई भी ReadVariableOp इस मान या वेरिएबल के बाद के नए मान को वापस करने की गारंटी देता है।

इंटरफेस: TflRuntimeVerifyOpInterface

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
resource_id	संसाधन मूल्यों का टेंसर
value	32-बिट फ्लोट या 64-बिट फ्लोट या 1-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या QI16 प्रकार का टेंसर या 32-बिट फ्लोट तत्वों के साथ जटिल प्रकार या 64-बिट फ्लोट तत्वों मानों के साथ जटिल प्रकार

tfl.atan2 (TFL::Atan2Op)

Atan2 ऑपरेशन

"atan2" ऑपरेशन तर्कों के संकेतों का सम्मान करते हुए, तत्व-वार y/x के चाप स्पर्शरेखा की गणना करता है।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType , SameOperandsAndResultShape

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
y	32-बिट फ़्लोट या 64-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर
x	32-बिट फ़्लोट या 64-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ़्लोट या 64-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर

tfl.average_pool_2d (TFL::AveragePool2DOp)

_औसत_पूल 2डी ऑपरेटर

इनपुट पर औसत-पूलिंग ऑपरेशन करता है।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	एमएलआईआर प्रकार	विवरण
filter_height	::mlir::IntegerAttr	32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता
filter_width	::mlir::IntegerAttr	32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता
padding	::mlir::StringAttr	स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान समान या वैध है
stride_h	::mlir::IntegerAttr	32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता
stride_w	::mlir::IntegerAttr	32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान NONE, या RELU, या RELU_N1_TO_1, या RELU6, या TANH, या SIGN_BIT है

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
input	32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार मानों का टेंसर

tfl.basic_lstm (TFL::BasicLSTMOp)

बुनियादी एलएसटीएम ऑपरेटर

बेसिक LSTM सेल ऑपरेटर।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	एमएलआईआर प्रकार	विवरण
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान NONE, या RELU, या RELU_N1_TO_1, या RELU6, या TANH, या SIGN_BIT है
cell_clip	::mlir::FloatAttr	32-बिट फ्लोट विशेषता जिसका मान गैर-नकारात्मक है
proj_clip	::mlir::FloatAttr	32-बिट फ्लोट विशेषता जिसका मान गैर-नकारात्मक है
kernel_type	::mlir::TFL::LSTMKernelTypeAttr	lstm_kernel_type जिसका मान mlir::TFL::LSTMKernelType::BASIC है

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
data_input	32-बिट फ्लोट या QUI8 प्रकार मानों का टेंसर
prev_activ_input	32-बिट फ्लोट या QUI8 प्रकार मानों का टेंसर
weights_input	32-बिट फ्लोट या QUI8 प्रकार मानों का टेंसर
biases_input	32-बिट फ्लोट या QI32 प्रकार मानों का टेंसर
prev_state_input	32-बिट फ्लोट या QI16 प्रकार मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
activ_output	किसी भी प्रकार के मानों का 2डी टेंसर
state_output	किसी भी प्रकार के मानों का 2डी टेंसर
concat_temp	किसी भी प्रकार के मानों का 2डी टेंसर
activ_temp	किसी भी प्रकार के मानों का 2डी टेंसर

tfl.batch_matmul (TFL::BatchMatMulOp)

बैच मैट्रिक्स मल्टीप्लाई ऑपरेटर

इनपुट पर बैच मैट्रिक्स गुणन निष्पादित करता है। बैच आयामों और प्रसारण में अज्ञात आयामों के समर्थन के साथ, TensorFlow BatchMatMulV2 के सम्मेलनों का पालन करता है।

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)

लक्षण: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	एमएलआईआर प्रकार	विवरण
adj_x	::mlir::BoolAttr	बूल विशेषता
adj_y	::mlir::BoolAttr	बूल विशेषता
asymmetric_quantize_inputs	::mlir::BoolAttr	बूल विशेषता

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
x	32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मान का टेंसर
y	32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मान का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक मान का टेंसर

tfl.batch_to_space_nd (TFL::BatchToSpaceNdOp)

बैचटूस्पेसएनडी ऑपरेटर

यह ऑपरेशन "बैच" आयाम 0 को अंतरिक्ष आयामों में पुनः आकार देता है।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
input	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार मानों का टेंसर
block_shape	32-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर
indices	32-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ्लोट या 16-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार मानों का टेंसर

tfl.bidirectional_sequence_lstm (TFL::BidirectionalSequenceLSTMop)

द्विदिश अनुक्रम lstm ऑपरेटर

द्विदिशात्मक एलएसटीएम मूलतः दो एलएसटीएम हैं, एक आगे की ओर और दूसरा पीछे की ओर। और आउटपुट दो lstms का संयोजन है।

लक्षण: QuantizableResult

इंटरफेस: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

गुण:

गुण	एमएलआईआर प्रकार	विवरण
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान NONE, या RELU, या RELU_N1_TO_1, या RELU6, या TANH, या SIGN_BIT है
cell_clip	::mlir::FloatAttr	32-बिट फ्लोट विशेषता जिसका मान गैर-नकारात्मक है
proj_clip	::mlir::FloatAttr	32-बिट फ्लोट विशेषता जिसका मान गैर-नकारात्मक है
merge_outputs	::mlir::BoolAttr	बूल विशेषता
time_major	::mlir::BoolAttr	बूल विशेषता
asymmetric_quantize_inputs	::mlir::BoolAttr	बूल विशेषता

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
input	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर
fw_input_to_input_weights	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर
fw_input_to_forget_weights	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर
fw_input_to_cell_weights	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर
fw_input_to_output_weights	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर
fw_recurrent_to_input_weights	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर
fw_recurrent_to_forget_weights	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर
fw_recurrent_to_cell_weights	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर
fw_recurrent_to_output_weights	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर
fw_cell_to_input_weights	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर
fw_cell_to_forget_weights	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर
fw_cell_to_output_weights	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर
fw_input_gate_bias	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर
fw_forget_gate_bias	32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर
fw_cell_bias	32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर
fw_output_gate_bias	32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर
fw_projection_weights	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर
fw_projection_bias	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर
bw_input_to_input_weights	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर
bw_input_to_forget_weights	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर
bw_input_to_cell_weights	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर
bw_input_to_output_weights	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर
bw_recurrent_to_input_weights	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर
bw_recurrent_to_forget_weights	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर
bw_recurrent_to_cell_weights	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर
bw_recurrent_to_output_weights	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर
bw_cell_to_input_weights	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर
bw_cell_to_forget_weights	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर
bw_cell_to_output_weights	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर
bw_input_gate_bias	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर
bw_forget_gate_bias	32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर
bw_cell_bias	32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर
bw_output_gate_bias	32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर
bw_projection_weights	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर
bw_projection_bias	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर
fw_input_activation_state	स्टेटफुल टेंसर
fw_input_cell_state	स्टेटफुल टेंसर
bw_input_activation_state	स्टेटफुल टेंसर
bw_input_cell_state	स्टेटफुल टेंसर
aux_input	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर
fw_aux_input_to_input_weights	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर
fw_aux_input_to_forget_weights	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर
fw_aux_input_to_cell_weights	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर
fw_aux_input_to_output_weights	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर
bw_aux_input_to_input_weights	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर
bw_aux_input_to_forget_weights	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर
bw_aux_input_to_cell_weights	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर
bw_aux_input_to_output_weights	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
fw_output	किसी भी प्रकार के मानों का टेंसर
bw_output	किसी भी प्रकार के मानों का टेंसर

tfl.bitcast (TFL::BitcastOp)

बिटकास्ट ऑपरेटर

एक टेंसर को एक प्रकार से दूसरे प्रकार में बिटकास्ट करता है।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
input	किसी भी प्रकार के मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	किसी भी प्रकार के मानों का टेंसर

tfl.bitwise_xor (TFL::BitwaiXorOp)

बिटवाइज़ Xor ऑपरेटर

एलिमेंटवाइज lhs और rhs के बिटवाइज एक्सओआर की गणना करता है।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , ResultsBroadcastableShape , SameOperandsAndResultElementType

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
lhs	8-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 16-बिट साइनलेस पूर्णांक या 16-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक मान का टेंसर
rhs	8-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 16-बिट साइनलेस पूर्णांक या 16-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक मान का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	8-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 16-बिट साइनलेस पूर्णांक या 16-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक मान का टेंसर

tfl.broadcast_args (TFL::BroadcastArgsOp)

प्रसारण के साथ s0 op s1 का आकार लौटाएँ।

दिए गए s0 और s1 , टेंसर जो आकृतियों का प्रतिनिधित्व करते हैं, r0 , प्रसारित आकार की गणना करते हैं। s0 , s1 और r0 सभी पूर्णांक सदिश हैं।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
s0	32/64-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर
s1	32/64-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
r0	32/64-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर

tfl.broadcast_to (TFL::BroadcastToOp)

संगत आकृति के लिए एक सारणी प्रसारित करें।

प्रसारण अंकगणितीय परिचालनों के लिए संगत आकार बनाने की प्रक्रिया है। दो आकृतियाँ संगत होती हैं यदि प्रत्येक आयाम जोड़ी के लिए वे या तो बराबर हों या उनमें से एक एक हो। जब किसी टेन्सर को किसी आकार में प्रसारित करने का प्रयास किया जाता है, तो यह अनुगामी आयामों से शुरू होता है, और आगे की ओर काम करता है।

उदाहरण के लिए,

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

उपरोक्त उदाहरण में, [1, 3] के आकार के साथ इनपुट टेन्सर को [3, 3] के आकार के साथ आउटपुट टेन्सर में प्रसारित किया जाता है।

किसी स्केलर द्वारा टेन्सर को गुणा करने जैसे प्रसारित संचालन करते समय, प्रसारण (आमतौर पर) कुछ समय या स्थान लाभ प्रदान करता है, क्योंकि प्रसारित टेन्सर कभी भी भौतिक नहीं होता है।

हालाँकि, broadcast_to अपने साथ ऐसा कोई लाभ नहीं लाता है। नव-निर्मित टेंसर प्रसारित आकार की पूरी मेमोरी लेता है। (ग्राफ़ संदर्भ में, broadcast_to बाद के ऑपरेशन में जोड़ा जा सकता है और फिर इसे अनुकूलित किया जा सकता है।)

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
input	32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 1-बिट साइनलेस पूर्णांक या 4-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या QI8 प्रकार या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 32-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QUI8 प्रकार या 16 का टेंसर -बिट साइनलेस पूर्णांक या QI16 प्रकार या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या जटिल प्रकार 32-बिट फ्लोट तत्व मान
shape	32/64-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 1-बिट साइनलेस पूर्णांक या 4-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या QI8 प्रकार या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 32-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QUI8 प्रकार या 16 का टेंसर -बिट साइनलेस पूर्णांक या QI16 प्रकार या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या जटिल प्रकार 32-बिट फ्लोट तत्व मान

tfl.bucketize (TFL::BucketizeOp)

'सीमाओं' के आधार पर 'इनपुट' को बकेटाइज़ करता है।

उदाहरण:

यदि इनपुट boundaries = [0, 10, 100] और input = [[-5, 10000][150, 10][5, 100]] , तो आउटपुट output = [[0, 3][3, 2][1, 3]] ।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	एमएलआईआर प्रकार	विवरण
boundaries	::mlir::ArrayAttr	32-बिट फ़्लोट सरणी विशेषता

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
input	32-बिट फ्लोट या 64-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक मान का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर

tfl.call_once (TFL::CallOnceOp)

एक आरंभीकरण फ़ंक्शन को आमंत्रित करता है

यह ऑपरेशन टीएफ सेव्ड मॉडल बोली में सत्र इनिशियलाइज़र के लिए दिए गए इनिशियलाइज़ेशन फ़ंक्शन को आमंत्रित करता है।

इंटरफेस: TflRuntimeVerifyOpInterface

गुण:

गुण	एमएलआईआर प्रकार	विवरण
session_init_function	::mlir::StringAttr	स्ट्रिंग विशेषता

tfl.cast (TFL::CastOp)

कास्ट ऑपरेटर

इनपुट को इनपुट प्रकार से आउटपुट प्रकार में कास्ट करता है।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संकार्य:

ओपेरंड

विवरण

input

16-बिट फ्लोट या bfloat16 प्रकार या 32-बिट फ्लोट या 64-बिट फ्लोट या 1-बिट साइनलेस पूर्णांक या 4-बिट साइनलेस पूर्णांक या 16-बिट साइनलेस पूर्णांक या 16-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक का टेंसर या 32-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 64-बिट चिह्न रहित पूर्णांक या TFLite quint8 प्रकार या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 8-बिट चिह्नरहित पूर्णांक या 32-बिट फ्लोट तत्व मानों के साथ जटिल प्रकार

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	16-बिट फ्लोट या bfloat16 प्रकार या 32-बिट फ्लोट या 64-बिट फ्लोट या 1-बिट साइनलेस पूर्णांक या 16-बिट साइनलेस पूर्णांक या 16-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक का टेंसर या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या टीएफलाइट क्विंट8 प्रकार या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 32-बिट फ्लोट तत्व मानों के साथ 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या जटिल प्रकार

tfl.ceil (TFL::CeilOp)

सील ऑपरेटर

इनपुट का तत्व-वार अधिकतम मूल्य लौटाता है।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
x	32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
y	32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर

tfl.complex_abs (TFL::ComplexAbsOp)

किसी टेंसर के जटिल निरपेक्ष मान की गणना करता है।

जटिल संख्याओं के एक टेंसर x को देखते हुए, यह ऑपरेशन float या double प्रकार का एक टेंसर लौटाता है जो कि x में प्रत्येक तत्व का पूर्ण मान है। x के सभी तत्व सम्मिश्र संख्याओं के रूप में होने चाहिए \(a + bj\). निरपेक्ष मूल्य की गणना इस प्रकार की जाती है \( \sqrt{a^2 + b^2}\).

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
input	32-बिट फ्लोट तत्वों के साथ जटिल प्रकार का टेंसर या 64-बिट फ्लोट तत्वों के मान के साथ जटिल प्रकार का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ़्लोट या 64-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर

tfl.concatenation (TFL::ConatenationOp)

संयोजन संचालिका

टेंसरों को एक आयाम में जोड़ता है

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	एमएलआईआर प्रकार	विवरण
axis	::mlir::IntegerAttr	32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान NONE, या RELU, या RELU_N1_TO_1, या RELU6, या TANH, या SIGN_BIT है

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
values	किसी भी प्रकार के मानों के टेंसर की विविधता

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ्लोट या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 16-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 32-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 1 का टेंसर -बिट साइनलेस पूर्णांक मान

tfl.control_node (TFL::ControlNodeOp)

नियंत्रण किनारों को जोड़ने के लिए TFL.control_node ऑपरेशन सिंगल-ब्लॉक ऑपरेशंस को लपेटता है।

इसका उपयोग क्षेत्रों को लपेटने और उनमें नियंत्रण निर्भरताएँ जोड़ने के लिए किया जाता है। आमतौर पर, यह फ़्लैटबफ़र मॉडल को जारी करने से पहले अंतिम चरणों में से एक में होगा ताकि उन अनुकूलन को सक्षम किया जा सके जो संचालन के एक निश्चित क्रम (जैसे रीमटेरियलाइज़ेशन) पर निर्भर करते हैं। फ़्लैटबफ़र निर्यातक लिपटे हुए क्षेत्र को खोल देगा और मेटाडेटा के साथ जेनरेट किए गए मॉडल को एनोटेट करेगा। जैसे कि कोई भी रनटाइम पुन: क्रम नियंत्रण निर्भरता द्वारा दिए गए आदेश का सम्मान करेगा।

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

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
controlInputs	नियंत्रण की विविधता

परिणाम:

परिणाम	विवरण
outputs	किसी भी प्रकार के मानों के टेंसर की विविधता
control	नियंत्रण

tfl.conv_2d (TFL::Conv2DOp)

कनवल्शन ऑपरेटर

इनपुट पर कनवल्शन ऑपरेशन निष्पादित करता है।

इनपुट: inputs[0] : आवश्यक: इनपुट सक्रियण टेंसर inputs[1] : आवश्यक: फिल्टर वजन टेंसर inputs[2] : वैकल्पिक: बायस टेंसर

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1> , quant::AffineOpCoefficient<0, 1>

इंटरफेस: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TFL_SparseOp , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	एमएलआईआर प्रकार	विवरण
dilation_h_factor	::mlir::IntegerAttr	32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता
dilation_w_factor	::mlir::IntegerAttr	32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान NONE, या RELU, या RELU_N1_TO_1, या RELU6, या TANH, या SIGN_BIT है
padding	::mlir::StringAttr	स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान समान या वैध है
stride_h	::mlir::IntegerAttr	32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता
stride_w	::mlir::IntegerAttr	32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
input	32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार मानों का टेंसर
filter	32-बिट फ्लोट या QI4 प्रकार या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार मानों का टेंसर
bias	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार मानों का टेंसर

tfl.conv_3d (TFL::Conv3DOp)

कनवल्शन 3डी ऑपरेटर

3डी इनपुट पर कनवल्शन ऑपरेशन करता है। इनपुट: inputs[0] : आवश्यक: इनपुट सक्रियण टेंसर inputs[1] : आवश्यक: फिल्टर वजन टेंसर inputs[2] : वैकल्पिक: बायस टेंसर

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	एमएलआईआर प्रकार	विवरण
dilation_d_factor	::mlir::IntegerAttr	32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता
dilation_h_factor	::mlir::IntegerAttr	32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता
dilation_w_factor	::mlir::IntegerAttr	32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान NONE, या RELU, या RELU_N1_TO_1, या RELU6, या TANH, या SIGN_BIT है
padding	::mlir::StringAttr	स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान समान या वैध है
stride_d	::mlir::IntegerAttr	32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता
stride_h	::mlir::IntegerAttr	32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता
stride_w	::mlir::IntegerAttr	32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
input	32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर
filter	32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर
bias	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर

tfl.conv_3d_transpose (TFL::Conv3DTransposeOp)

ट्रांसपोज़्ड कन्वोल्यूशन 3डी ऑपरेटर

3डी इनपुट पर ट्रांसपोज़्ड कन्वोल्यूशन ऑपरेशन करता है। इनपुट: inputs[0] : आवश्यक: आउटपुट टेंसर inputs[1] : आवश्यक: फिल्टर वजन टेंसर inputs[2] : आवश्यक: इनपुट सक्रियण टेंसर inputs[3] : वैकल्पिक: बायस टेंसर

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	एमएलआईआर प्रकार	विवरण
dilation_d_factor	::mlir::IntegerAttr	32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता
dilation_h_factor	::mlir::IntegerAttr	32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता
dilation_w_factor	::mlir::IntegerAttr	32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान NONE, या RELU, या RELU_N1_TO_1, या RELU6, या TANH, या SIGN_BIT है
padding	::mlir::StringAttr	स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान समान या वैध है
stride_d	::mlir::IntegerAttr	32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता
stride_h	::mlir::IntegerAttr	32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता
stride_w	::mlir::IntegerAttr	32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
output_shape	32-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर
filter	32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर
input	32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर
bias	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर

tfl.cos (TFL::CosOp)

कोसाइन संचालिका

इनपुट के तत्व-वार कोसाइन की गणना करता है

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
x	32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
y	32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर

tfl.cumsum (TFL::CumsumOp)

कमसम ऑपरेटर

अक्ष के अनुदिश टेंसर x के संचयी योग की गणना करें।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	एमएलआईआर प्रकार	विवरण
exclusive	::mlir::BoolAttr	बूल विशेषता
reverse	::mlir::BoolAttr	बूल विशेषता

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
input	32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर
axis	32-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर

tfl.custom (TFL::CustomOp)

कस्टम ऑप

किसी भी TFLite कस्टम ऑपरेशन के लिए एक सामान्य ऑप।

इनपुट: मूल ऑप में इनपुट की एक सूची। कस्टम_कोड: एक स्ट्रिंग का उपयोग यह पहचानने के लिए किया जाता है कि यह ऑप वास्तव में कौन सा है, जो फ्लैटबफर में ऑपरेटर_कोड्स.कस्टम_कोड से मेल खाता है। कस्टम_ऑप्शन: बाइट्स फैशन में ऑप विशेषताओं को सहेजने के लिए एक धारक। आउटपुट: मूल ऑप में आउटपुट की एक सूची।

इंटरफेस: TflRuntimeVerifyOpInterface

गुण:

गुण	एमएलआईआर प्रकार	विवरण
custom_code	::mlir::StringAttr	स्ट्रिंग विशेषता
custom_option	::mlir::TFL::ConstBytesAttr	संकलित बाइट्स का एक स्ट्रिंग विशेषता प्रतिनिधित्व

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
input	किसी भी प्रकार के मानों या किसी भी प्रकार के टेंसर की विविधता

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	किसी भी प्रकार के मानों के टेंसर की विविधता

tfl.custom_tf (TFL::CustomTfOp)

टीएफ कस्टम ऑप्स के लिए रैपर ऑप।

किसी भी कस्टम टीएफ ऑप के चारों ओर एक रैपर ऑप। इनमें Custom_opdefs का उपयोग करके परिभाषित या लिंक किए गए ऑप्स शामिल हैं जो TF बोली में परिभाषित नहीं हैं। यह ऑप केवल कस्टम ऑप को एक क्षेत्र के अंदर लपेटता है। नोट #1, इस ऑप में CustomOp का उपयोग करके परिभाषित टीएफ लाइट कस्टम ऑप्स शामिल नहीं होंगे। नोट #2, यह ऑप कनवर्टर के अंदर केवल आंतरिक प्रतिनिधित्व है और जब मॉडल को फ़्लैटबफ़र में निर्यात किया जाता है तो इसे उजागर/निर्यात नहीं किया जाता है।

लक्षण: IsolatedFromAbove , RecursiveMemoryEffects , SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

इंटरफ़ेस: InferTypeOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
input	किसी भी प्रकार के मानों या किसी भी प्रकार के टेंसर की विविधता

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	किसी भी प्रकार के मानों के टेंसर की विविधता

tfl.densify (TFL::DensifyOp)

सघनीकरण संचालक

विरल टेंसर को सघन प्रारूप में परिवर्तित करता है।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
input	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर

tfl.depth_to_space (TFL::DepthToSpaceOp)

डेप्थटूस्पेस ऑपरेटर

डेटा को गहराई से स्थानिक डेटा के ब्लॉक में पुनर्व्यवस्थित करता है। यह SpaceToDepth का विपरीत परिवर्तन है। अधिक विशेष रूप से, यह ऑप इनपुट टेंसर की एक प्रति आउटपुट करता है जहां depth आयाम से मानों को स्थानिक ब्लॉकों में height और width आयामों में ले जाया जाता है। Attr block_size इनपुट ब्लॉक आकार और डेटा को कैसे स्थानांतरित किया जाता है, इंगित करता है।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	एमएलआईआर प्रकार	विवरण
block_size	::mlir::IntegerAttr	32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता जिसका मान सकारात्मक है

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
input	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या टीएफलाइट क्विंट 8 प्रकार या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या टीएफलाइट क्विंट 8 प्रकार या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार मानों का टेंसर

tfl.depthwise_conv_2d (टीएफएल::डेप्थवाइजConv2DOp)

गहराई से अलग करने योग्य कनवल्शन ऑपरेटर

इनपुट पर कनवल्शन ऑपरेशन निष्पादित करता है।

इनपुट: inputs[0] : आवश्यक: इनपुट सक्रियण टेंसर inputs[1] : आवश्यक: फिल्टर वजन टेंसर inputs[2] : वैकल्पिक: बायस टेंसर

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1> , quant::AffineOpCoefficient<3, 1>

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

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	एमएलआईआर प्रकार	विवरण
dilation_h_factor	::mlir::IntegerAttr	32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता
dilation_w_factor	::mlir::IntegerAttr	32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान NONE, या RELU, या RELU_N1_TO_1, या RELU6, या TANH, या SIGN_BIT है
padding	::mlir::StringAttr	स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान समान या वैध है
stride_h	::mlir::IntegerAttr	32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता
stride_w	::mlir::IntegerAttr	32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता
depth_multiplier	::mlir::IntegerAttr	32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
input	32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार मानों का टेंसर
filter	32-बिट फ्लोट या QI4 प्रकार या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार मानों का टेंसर
bias	किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार मानों का टेंसर

tfl.dequantize (TFL::DequantizeOp)

डिक्वांटाइज़ ऑपरेटर

परिमाणीकरण मापदंडों के अनुसार पूर्णांकों की परिमाणित सारणी को फ़्लोटिंग-पॉइंट में परिवर्तित करता है।

इंटरफेस: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
input	QI4 प्रकार या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार या 16-बिट फ्लोट मान का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर

tfl.dilate (TFL::DilateOp)

फैलाव संचालिका

मौजूदा तत्वों के बीच नए तत्व जोड़कर एक टेंसर का विस्तार करता है।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
input	8-बिट साइनलेस पूर्णांक या 16-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 16-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 32-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 64-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक का टेंसर या 32-बिट फ़्लोट या 64-बिट फ़्लोट मान
dilations	32-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर
padding_value	किसी भी प्रकार के मान का 0D टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	8-बिट साइनलेस पूर्णांक या 16-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 16-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 32-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 64-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक का टेंसर या 32-बिट फ़्लोट या 64-बिट फ़्लोट मान

tfl.div (TFL::DivOp)

प्रभाग संचालक

तत्त्ववार विभाजन संक्रिया.

लक्षण: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

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

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	एमएलआईआर प्रकार	विवरण
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान NONE, या RELU, या RELU_N1_TO_1, या RELU6, या TANH, या SIGN_BIT है

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
lhs	32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या QUI8 प्रकार मानों का टेंसर
rhs	32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या QUI8 प्रकार मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या QUI8 प्रकार मानों का टेंसर

tfl.dynamic_update_slice (TFL::DynamicUpdateSliceOp)

डायनामिकअपडेटस्लाइस।

DynamicUpdateSlice ऑप जिसमें XLA DynamicUpdateSlice के समान शब्दार्थ हैं। एक परिणाम उत्पन्न करता है जो इनपुट ऐरे ऑपरेंड का मान है, जिसमें एक स्लाइस अपडेट स्टार्ट_इंडिसिस पर ओवरराइट किया जाता है।

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

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संकार्य:

ओपेरंड	विवरण
operand	1-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट फ्लोट या 16-बिट फ्लोट मान का टेंसर
update	1-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट फ्लोट या 16-बिट फ्लोट मान का टेंसर
start_indices	32/64-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	1-बिट साइनलेस इंटेगर या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट फ्लोट या 16-बिट फ्लोट मानों का टेन्सर

tfl.elu (tfl :: eluop)

घातीय रैखिक एकक ऑपरेटर

घातीय रैखिक f (x) -> exp (x) -1 के लिए x <0, x के लिए x> = 0। तत्व -वार की गणना करता है।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
x	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
y	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर

tfl.embedding_lookup (tfl :: एम्बेडिंगलुकअप)

एंबेडिंग लुकअप ऑपरेटर

एम्बेडिंग टेंसर्स की एक सूची में आईडी दिखता है।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

इंटरफेस: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
lookup	32-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर
value	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QI8 प्रकार या Qui8 प्रकार या QI4 प्रकार के मान का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक मानों का टेंसर

tfl.equal (tfl :: इक्वॉप)

समान प्रचालक

X == y तत्व-वार का सत्य तत्व देता है

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

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
x	1-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट फ्लोट या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या क्यूई 8 प्रकार या क्यूई 8 प्रकार या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या Tflite स्ट्रिंग प्रकार मान के टेन्सर
y	1-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट फ्लोट या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या क्यूई 8 प्रकार या क्यूई 8 प्रकार या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या Tflite स्ट्रिंग प्रकार मान के टेन्सर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	1-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर

tfl.exp (tfl :: expop)

प्राकृतिक प्रतिपक्षीय प्रचालक

इनपुट पर तत्व-वार प्राकृतिक घातांक संचालन करता है।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
x	32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार के मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
y	32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार के मानों का टेंसर

tfl.expand_dims (tfl :: expanddimsop)

एक टेंसर के आकार में 1 का आयाम सम्मिलित करता है।

एक टेंसर input देखते हुए, यह ऑपरेशन input के आकार के आयाम सूचकांक axis पर 1 का आयाम सम्मिलित करता है। आयाम सूचकांक axis शून्य से शुरू होता है; यदि आप axis के लिए एक नकारात्मक संख्या निर्दिष्ट करते हैं तो इसे अंत से पीछे की ओर गिना जाता है।

यह ऑपरेशन उपयोगी है यदि आप एक तत्व में बैच आयाम जोड़ना चाहते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास आकार [height, width, channels] की एक एकल छवि है, तो आप इसे expand_dims(image, 0) के साथ 1 छवि का एक बैच बना सकते हैं, जो आकार [1, height, width, channels] बना देगा। .

अन्य उदाहरण:

# '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]

इस ऑपरेशन के लिए आवश्यक है:

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

यह ऑपरेशन squeeze() से संबंधित है, जो आकार 1 के आयामों को हटा देता है।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
input	किसी भी प्रकार के मानों का टेंसर
dim	32/64-बिट साइन रहित पूर्णांक मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	किसी भी प्रकार के मानों का टेंसर

tfl.external_const (tfl :: outhernconstop)

बाहरी कास्ट ऑप।

बाहरी कांस्ट ओपी में एक buffer_index होता है जो फ्लैटबफ़र में एक निरंतरता की ओर इशारा करता है।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	Mlir प्रकार	विवरण
buffer_index	:: mlir :: integerattr	32-बिट साइन रहित पूर्णांक विशेषता

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	किसी भी प्रकार के मानों का टेंसर

tfl.fake_quant (tfl :: fakequantop)

फेकक्वैंट ऑपरेटर

नकली-प्रश्न 'इनपुट' टेंसर को फ्लोट स्केलर मिनट के माध्यम से फ्लोट के टेंसर और मैक्स से 'आउटपुट' टेंसर के रूप में इनपुट के रूप में।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	Mlir प्रकार	विवरण
min	:: mlir :: floatattr	32-बिट फ्लोट विशेषता
max	:: mlir :: floatattr	32-बिट फ्लोट विशेषता
num_bits	:: mlir :: integerattr	32-बिट साइन रहित पूर्णांक विशेषता जिसका न्यूनतम मान 2 है जिसका अधिकतम मान 16 है
narrow_range	:: mlir :: boolattr	बूल विशेषता जिसका मूल्य गलत है

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
input	32-बिट फ्लोट मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ्लोट मानों का टेंसर

tfl.fill (tfl :: fillop)

दिए गए मूल्य के साथ टेंसर को भरें।

दिए गए मूल्य के साथ टेंसर को भरें।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
dims	32/64-बिट साइन रहित पूर्णांक मानों का टेंसर
input	32-बिट फ्लोट या 16-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या 1-बिट साइनलेस इंटेगर या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार या TFlite स्ट्रिंग प्रकार मान के टेन्सर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
result	32-बिट फ्लोट या 16-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या 1-बिट साइनलेस इंटेगर या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार या TFlite स्ट्रिंग प्रकार मान के टेन्सर

tfl.floor (tfl :: Florop)

फ़्लोर ऑपरेटर

इनपुट का तत्व-वार फ्लोर मान देता है।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
x	32-बिट फ्लोट मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
y	32-बिट फ्लोट मानों का टेंसर

tfl.floor_div (tfl :: floordivop)

फ़्लोर डिव ऑपरेटर

तत्व-वार फ्लोर डिव ऑपरेशन।

लक्षण: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
lhs	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर
rhs	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर

tfl.floor_mod (tfl :: flomordop)

विभाजन अनुस्मारक

तत्व-वार डिवीजन रिमाइंडर ऑपरेशन।

लक्षण: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
lhs	8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट फ्लोट मानों का टेन्सर
rhs	8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट फ्लोट मानों का टेन्सर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट फ्लोट मानों का टेन्सर

tfl.fully_connected (tfl :: pellyConnectedop)

पूरी तरह से जुड़ा हुआ ओपी

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1> , quant::AffineOpCoefficient<0, 1>

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

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	Mlir प्रकार	विवरण
fused_activation_function	:: mlir :: stringattr	स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान कोई नहीं है, या relu, या relu_n1_to_1, या relu6, या tanh, या sign_bit
weights_format	:: mlir :: stringattr	स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान डिफ़ॉल्ट है, या shuffled4x16int8
keep_num_dims	:: mlir :: boolattr	बूल विशेषता
asymmetric_quantize_inputs	:: mlir :: boolattr	बूल विशेषता

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
input	32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या qui8 प्रकार या QI16 प्रकार या Qui16 प्रकार के मान का टेंसर
filter	32-बिट फ्लोट या QI4 प्रकार या QI8 प्रकार या qui8 प्रकार या QI16 प्रकार के मान का टेंसर
bias	किसी भी प्रकार के मान या कोई भी प्रकार का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	किसी भी प्रकार के मानों के टेंसर का वैराइडिक

tfl.gather (tfl :: enterop)

एकत्र प्रचालक

indices के अनुसार params अक्ष axis से स्लाइस इकट्ठा करें।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	Mlir प्रकार	विवरण
axis	:: mlir :: integerattr	32-बिट साइन रहित पूर्णांक विशेषता
batch_dims	:: mlir :: integerattr	32-बिट साइन रहित पूर्णांक विशेषता

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
params	32-बिट फ्लोट या 1-बिट साइनलेस इंटेगर या 4-बिट साइनलेस इंटेगर या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या TFLITE स्ट्रिंग या 8-बिट के टेन्सर अहस्ताक्षरित पूर्णांक या Qi8 प्रकार या qui8 प्रकार या QI16 प्रकार के मान
indices	16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ्लोट या 1-बिट साइनलेस इंटेगर या 4-बिट साइनलेस इंटेगर या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या TFLITE स्ट्रिंग या 8-बिट के टेन्सर अहस्ताक्षरित पूर्णांक या Qi8 प्रकार या qui8 प्रकार या QI16 प्रकार के मान

tfl.gather_nd (tfl :: gatherndop)

_Gather एनडी ऑपरेटर

indices द्वारा निर्दिष्ट आकार के साथ एक टेन्सर में params से स्लाइस इकट्ठा करें।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
params	32-बिट फ्लोट या 1-बिट साइनलेस इंटेगर या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QI8 प्रकार या tflite स्ट्रिंग प्रकार मान के टेंसर
indices	16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ्लोट या 1-बिट साइनलेस इंटेगर या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QI8 प्रकार या tflite स्ट्रिंग प्रकार मान के टेंसर

tfl.gelu (tfl :: geluop)

गेलू सक्रियण फ़ंक्शन।

गणना गेलू सक्रियण फ़ंक्शन तत्व-वार।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	Mlir प्रकार	विवरण
approximate	:: mlir :: boolattr	बूल विशेषता

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
input	32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या qui8 प्रकार के मान का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या qui8 प्रकार के मान का टेंसर

tfl.greater (tfl :: greatop)

ग्रेटर ऑपरेटर

तत्व-वार ग्रेटर ऑपरेशन।

AlwaysSpeculatableImplTrait : :: ResultsBroadcastableShape QuantizableResult ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
lhs	32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या क्वि 8 प्रकार या QI8 प्रकार या TFlite Quint8 प्रकार के टेंसर
rhs	32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या क्वि 8 प्रकार या QI8 प्रकार या TFlite Quint8 प्रकार के टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	1-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर

tfl.greater_equal (tfl :: Greaterequalop)

_Greater बराबर ऑपरेटर

तत्व-वार ग्रेटर_ अकाउल ऑपरेशन।

AlwaysSpeculatableImplTrait : :: ResultsBroadcastableShape QuantizableResult ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
lhs	32-बिट फ्लोट या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या क्यूई 8 प्रकार या क्यूई 8 प्रकार के टेंसर
rhs	32-बिट फ्लोट या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या क्यूई 8 प्रकार या क्यूई 8 प्रकार के टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	1-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर

tfl.hard_swish (tfl :: hardswishop)

कठिन सक्रियण समारोह।

हार्ड-स्विश सक्रियण फ़ंक्शन f (x)-> (x * relu6 (x+3))/6 तत्व-वार की गणना करता है।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
input	32-बिट फ्लोट या Qui8 प्रकार या Qi8 प्रकार के मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ्लोट या Qui8 प्रकार या Qi8 प्रकार के मानों का टेंसर

tfl.hashtable (tfl :: हैशटेबलोप)

एक गैर-वैचारिक हैश तालिका बनाता है।

यह ओपी एक हैश तालिका बनाता है, जो इसकी कुंजी और मूल्यों के प्रकार को निर्दिष्ट करता है। तालिका का उपयोग करने से पहले आपको इसे इनिशियलाइज़ करना होगा। आरंभीकरण के बाद तालिका अपरिवर्तनीय होगी।

इंटरफेस: TflRuntimeVerifyOpInterface

गुण:

गुण	Mlir प्रकार	विवरण
table_id	:: mlir :: integerattr	32-बिट साइन रहित पूर्णांक विशेषता
key_dtype	:: mlir :: typeattr	किसी भी प्रकार की विशेषता
value_dtype	:: mlir :: typeattr	किसी भी प्रकार की विशेषता

परिणाम:

परिणाम	विवरण
out	संसाधन मूल्यों का टेंसर

tfl.hashtable_find (tfl :: hashtablefindop)

एक तालिका में कुंजियाँ दिखती हैं, संबंधित मानों को आउटपुट करती है।

टेबल की कुंजियों के समान टेंसर keys उसी प्रकार की होनी चाहिए। आउटपुट values तालिका मानों के प्रकार का है।

स्केलर default_value तालिका में मौजूद नहीं कुंजियों के लिए मान आउटपुट है। यह तालिका मानों के समान ही होना चाहिए।

इंटरफेस: TflRuntimeVerifyOpInterface

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
hash_table	संसाधन मूल्यों का टेंसर
keys	32-बिट साइनलेस इंटेगर या Tflite स्ट्रिंग प्रकार या 64-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर
default_value	32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या Tflite स्ट्रिंग प्रकार या 64-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
out	32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या Tflite स्ट्रिंग प्रकार या 64-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर

tfl.hashtable_import (tfl :: hashtableimportop)

निर्दिष्ट कुंजियों और मूल्यों के साथ तालिका की सामग्री को बदल देता है।

टेंसर keys तालिका की कुंजी के समान ही होनी चाहिए। टेंसर values तालिका मानों के प्रकार का होना चाहिए।

इंटरफेस: TflRuntimeVerifyOpInterface

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
hash_table	संसाधन मूल्यों का टेंसर
keys	32-बिट साइनलेस इंटेगर या Tflite स्ट्रिंग प्रकार या 64-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर
values	32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या Tflite स्ट्रिंग प्रकार या 64-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर

tfl.hashtable_size (tfl :: hashtablesizeop)

दी गई तालिका में तत्वों की संख्या की गणना करता है।

इंटरफेस: TflRuntimeVerifyOpInterface

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
hash_table	संसाधन मूल्यों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
out	64-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर

tfl.if (tfl :: ifop)

इफ-तब-एलेस ऑपरेशन

tfl.if ऑपरेशन संहिता के दो क्षेत्रों को सशर्त रूप से निष्पादित करने के लिए एक IF-SHEN-ELSE निर्माण का प्रतिनिधित्व करता है। एक ऑपरेशन के लिए ऑपरेशन एक बूलियन मूल्य है। उदाहरण के लिए:

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

tfl.if ऐसे परिणामों को भी वापस कर सकता है जो इसके क्षेत्रों में परिभाषित किए गए हैं। परिभाषित मान निर्धारित किए जाते हैं कि किस निष्पादन पथ को लिया जाता है।

उदाहरण:

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

tfl.if क्षेत्रों को हमेशा "Tfl.yield" के साथ समाप्त किया जाता है। यदि "tfl.if" कोई मानों को परिभाषित नहीं करता है, तो "tfl.yield" को छोड़ दिया जा सकता है, और इसे निहित रूप से डाला जाएगा। अन्यथा, यह स्पष्ट होना चाहिए। इसके अलावा, यदि "tfl.if" एक या एक से अधिक मूल्यों को परिभाषित करता है, तो 'और' ब्लॉक को छोड़ा नहीं जा सकता है।

उदाहरण:

tfl.if %b  {
  ...
}

लक्षण: NoRegionArguments SingleBlock RecursiveMemoryEffects , SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp>

इंटरफेस: RegionBranchOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
cond	1-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
results	किसी भी प्रकार के मानों के टेंसर का वैराइडिक

tfl.imag (tfl :: imageop)

एक जटिल संख्या का काल्पनिक हिस्सा लौटाता है।

जटिल संख्याओं के एक टेंसर input देखते हुए, यह ऑपरेशन टाइप float का एक टेंसर लौटाता है जो input में प्रत्येक तत्व का काल्पनिक हिस्सा है। input में सभी तत्वों को फॉर्म की जटिल संख्या होनी चाहिए \(a + bj\), जहां ए असली हिस्सा है और बी इस ऑपरेशन द्वारा लौटाए गए काल्पनिक भाग है।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
input	32-बिट फ्लोट तत्वों के साथ जटिल प्रकार का टेंसर या 64-बिट फ्लोट तत्वों के साथ जटिल प्रकार

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ्लोट या 64-बिट फ्लोट मानों का टेंसर

tfl.l2_normalization (Tfl :: l2normalizationop)

L2 सामान्य ऑपरेटर

L2normalization op

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	Mlir प्रकार	विवरण
fused_activation_function	:: mlir :: stringattr	स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान कोई नहीं है, या relu, या relu_n1_to_1, या relu6, या tanh, या sign_bit

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
input	32-बिट फ्लोट या Qui8 प्रकार या Qi8 प्रकार या qui16 प्रकार या QI16 प्रकार या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ्लोट या Qui8 प्रकार या Qi8 प्रकार या qui16 प्रकार या QI16 प्रकार या 8-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर

tfl.leaky_relu (tfl :: leakyreluop)

लीक

तत्व -वार लीक रिले ऑपरेटर x -> x> = 0? x: (अल्फा * x)

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	Mlir प्रकार	विवरण
alpha	:: mlir :: floatattr	32-बिट फ्लोट विशेषता

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
input	32-बिट फ्लोट या Qui8 प्रकार या Qi8 प्रकार या Tflite quint8 प्रकार या QI16 प्रकार के टेन्सर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ्लोट या Qui8 प्रकार या Qi8 प्रकार या Tflite quint8 प्रकार या QI16 प्रकार के टेन्सर

tfl.less (tfl :: कम)

कम प्रचालक

तत्व-वार कम ऑपरेशन।

AlwaysSpeculatableImplTrait : :: ResultsBroadcastableShape QuantizableResult ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
lhs	32-बिट फ्लोट या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या क्वि 8 प्रकार या QI8 प्रकार या TFlite Quint8 प्रकार मान के टेंसर
rhs	32-बिट फ्लोट या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या क्वि 8 प्रकार या QI8 प्रकार या TFlite Quint8 प्रकार मान के टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	1-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर

tfl.less_equal (tfl :: Liceequalop)

_ अनमोल समान ऑपरेटर

एलिमेंट-वार कम_ साल का ऑपरेशन।

AlwaysSpeculatableImplTrait : :: ResultsBroadcastableShape QuantizableResult ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
lhs	32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या क्यूई 8 प्रकार या क्वि 8 टाइप वैल्यू के टेंसर
rhs	32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या क्यूई 8 प्रकार या क्वि 8 टाइप वैल्यू के टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	1-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर

tfl.local_response_normalization (tfl :: localResponsenormalizationop)

स्थानीय प्रतिक्रिया सामान्यीकरण।

4-डी input टेंसर को 1-डी वैक्टर (अंतिम आयाम के साथ) के 3-डी सरणी के रूप में माना जाता है, और प्रत्येक वेक्टर को स्वतंत्र रूप से सामान्य किया जाता है। किसी दिए गए वेक्टर के भीतर, प्रत्येक घटक को depth_radius के भीतर इनपुट के भारित, चुकता राशि से विभाजित किया जाता है। विस्तार से,

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

विवरण के लिए, Krizhevsky et al।, गहरी कन्व्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (NIPS 2012) के साथ इमेजनेट वर्गीकरण देखें।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	Mlir प्रकार	विवरण
radius	:: mlir :: integerattr	32-बिट साइन रहित पूर्णांक विशेषता
bias	:: mlir :: floatattr	32-बिट फ्लोट विशेषता
alpha	:: mlir :: floatattr	32-बिट फ्लोट विशेषता
beta	:: mlir :: floatattr	32-बिट फ्लोट विशेषता

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
input	32-बिट फ्लोट मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ्लोट मानों का टेंसर

tfl.log (tfl :: logop)

प्राकृतिक लघुगणक प्रचालक

इनपुट पर तत्व-वार नेचुरल लॉगरिदम ऑपरेशन करता है।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
x	32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार के मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
y	32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार के मानों का टेंसर

tfl.log_softmax (tfl :: logsoftmaxop)

लॉग सॉफ्टमैक्स ऑपरेटर

निम्न सूत्र के साथ तत्व-वार लॉग सॉफ्टमैक्स सक्रियण की गणना करता है

इनपुट - लॉग (redect_sum (exp (इनपुट), मंद))

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
input	32-बिट फ्लोट या Qui8 प्रकार या QI8 प्रकार या Tflite quint8 प्रकार मान का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ्लोट या Qui8 प्रकार या QI8 प्रकार या Tflite quint8 प्रकार मान का टेंसर

tfl.logical_and (tfl :: logicalandop)

तार्किक और प्रचालक

तत्व-वार लॉजिकल और ऑपरेशन।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
lhs	1-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर
rhs	1-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	1-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर

tfl.logical_not (tfl :: logicalNotop)

तार्किक नहीं ऑपरेटर

तत्व-वार लॉजिकल ऑपरेशन नहीं।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
lhs	1-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	1-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर

tfl.logical_or (tfl :: logicalorop)

तार्किक या ऑपरेटर

तत्व-वार लॉजिकल या ऑपरेशन।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
lhs	1-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर
rhs	1-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	1-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर

tfl.logistic (tfl :: logisticop)

लॉजिस्टिक ऑपरेटर

इनपुट के तत्व-वार सिग्मॉइड की गणना करता है

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
x	32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या qui8 प्रकार या QI16 प्रकार या tflite quint8 प्रकार के टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
y	32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या qui8 प्रकार या QI16 प्रकार या tflite quint8 प्रकार के टेंसर

tfl.lstm (tfl :: lstmop)

पूर्ण LSTM ऑपरेटर

लंबी अल्पकालिक मेमोरी यूनिट (LSTM) आवर्तक नेटवर्क लेयर। डिफ़ॉल्ट नॉन-पेपोल कार्यान्वयन पर आधारित है: http://deeplearning.cs.cmu.edu/pdfs/hochreiter97_lstm.pdf एस होचरेटर और जे। श्मिधुबर। 'लंबी अल्पकालिक स्मृति'। न्यूरल कम्प्यूटेशन, 9 (8): 1735-1780, 1997। पीपोल कार्यान्वयन पर आधारित है: https://research.google.com/pubs/archive/43905.pdf Hasim Sak, andrew सीनियर, और Francoise Beaufays। 'बड़े पैमाने पर ध्वनिक मॉडलिंग के लिए लंबी अल्पकालिक मेमोरी आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर।' Interspeech, 2014। इनपुट और भूलने वाले गेट (CIFG) का युग्मन इस पर आधारित है: http://arxiv.org/pdf/1503.04069.pdf Greff et al। 'LSTM: एक खोज स्थान Odyssey' परत सामान्यीकरण पर आधारित है: https://arxiv.org/pdf/1607.06450.pdf Ba et al। 'परत सामान्यीकरण'

लक्षण: QuantizableResult

इंटरफेस: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

गुण:

गुण	Mlir प्रकार	विवरण
fused_activation_function	:: mlir :: stringattr	स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान कोई नहीं है, या relu, या relu_n1_to_1, या relu6, या tanh, या sign_bit
cell_clip	:: mlir :: floatattr	32-बिट फ्लोट विशेषता जिसका मूल्य गैर-नकारात्मक है
proj_clip	:: mlir :: floatattr	32-बिट फ्लोट विशेषता जिसका मूल्य गैर-नकारात्मक है
kernel_type	:: mlir :: tfl :: lstmkerneltypeattr	lstm_kernel_type जिसका मान mlir :: tfl :: lstmkerneltype :: पूर्ण है
asymmetric_quantize_inputs	:: mlir :: boolattr	बूल विशेषता
input_to_input_intermediate	:: mlir :: typeattr	किसी भी प्रकार की विशेषता
input_to_forget_intermediate	:: mlir :: typeattr	किसी भी प्रकार की विशेषता
input_to_cell_intermediate	:: mlir :: typeattr	किसी भी प्रकार की विशेषता
input_to_output_intermediate	:: mlir :: typeattr	किसी भी प्रकार की विशेषता
effective_hidden_scale_intermediate	:: mlir :: typeattr	किसी भी प्रकार की विशेषता

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
input	32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार के मानों का टेंसर
input_to_input_weights	किसी भी प्रकार के मान या कोई भी प्रकार का टेंसर
input_to_forget_weights	32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार के मानों का टेंसर
input_to_cell_weights	32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार के मानों का टेंसर
input_to_output_weights	32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार के मानों का टेंसर
recurrent_to_input_weights	किसी भी प्रकार के मान या कोई भी प्रकार का टेंसर
recurrent_to_forget_weights	32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार के मानों का टेंसर
recurrent_to_cell_weights	32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार के मानों का टेंसर
recurrent_to_output_weights	32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार के मानों का टेंसर
cell_to_input_weights	किसी भी प्रकार के मान या कोई भी प्रकार का टेंसर
cell_to_forget_weights	किसी भी प्रकार के मान या कोई भी प्रकार का टेंसर
cell_to_output_weights	किसी भी प्रकार के मान या कोई भी प्रकार का टेंसर
input_gate_bias	किसी भी प्रकार के मान या कोई भी प्रकार का टेंसर
forget_gate_bias	32-बिट फ्लोट या QI32 प्रकार के मानों का टेंसर
cell_bias	32-बिट फ्लोट या QI32 प्रकार के मानों का टेंसर
output_gate_bias	32-बिट फ्लोट या QI32 प्रकार के मानों का टेंसर
projection_weights	किसी भी प्रकार के मान या कोई भी प्रकार का टेंसर
projection_bias	किसी भी प्रकार के मान या कोई भी प्रकार का टेंसर
input_activation_state	राज्य -तूफ़ा
input_cell_state	राज्य -तूफ़ा
input_layer_norm_coefficients	किसी भी प्रकार के मान या कोई भी प्रकार का टेंसर
forget_layer_norm_coefficients	किसी भी प्रकार के मान या कोई भी प्रकार का टेंसर
cell_layer_norm_coefficients	किसी भी प्रकार के मान या कोई भी प्रकार का टेंसर
output_layer_norm_coefficients	किसी भी प्रकार के मान या कोई भी प्रकार का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	किसी भी प्रकार के मानों का टेंसर

tfl.matrix_diag (tfl :: matrixdiagop)

प्रदान किए गए विकर्ण और बाकी सब कुछ के साथ एक टेंसर लौटाता है।

एक विकर्ण को देखते हुए, विकर्ण के साथ एक टेंसर लौटाता है और बाकी सब कुछ शून्य के साथ गद्देदार होता है। मान लें कि विकर्ण में k आयाम [I, J, K, ..., N] हैं, तो आउटपुट रैंक k+1 का एक टेंसर है जिसमें आयाम [I, J, K, ..., N, N] कहाँ: output[i, j, k, ..., m, n] = 1{m=n} * diagonal[i, j, k, ..., n]. : आउटपुट output[i, j, k, ..., m, n] = 1{m=n} * diagonal[i, j, k, ..., n].

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
diagonal	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या क्वि 8 प्रकार या QI8 प्रकार या TFlite Quint8 प्रकार मान के टेन्सर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या क्वि 8 प्रकार या QI8 प्रकार या TFlite Quint8 प्रकार मान के टेन्सर

tfl.matrix_set_diag (tfl :: matrixsetdiagop)

नए बैच वाले विकर्ण मानों के साथ एक बैच मैट्रिक्स टेंसर लौटाता है।

input और diagonal देखते हुए, यह ऑपरेशन input के रूप में एक ही आकार और मूल्यों के साथ एक टेंसर लौटाता है, सिवाय अंतरतम मैट्रिस के मुख्य विकर्ण को छोड़कर। इन्हें diagonal में मूल्यों द्वारा अधिलेखित किया जाएगा।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
input	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार या QUI8 प्रकार या TFlite Quint8 प्रकार मानों का टनर
diagonal	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार या QUI8 प्रकार या TFlite Quint8 प्रकार मानों का टनर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
result	32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार या QUI8 प्रकार या TFlite Quint8 प्रकार मानों का टनर

tfl.max_pool_2d (tfl :: maxpool2dop)

मैक्स पूल 2 डी ओपी

इनपुट पर अधिकतम पूल 2 डी करता है।

इनपुट: inputs[0] : आवश्यक: इनपुट टेंसर

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	Mlir प्रकार	विवरण
padding	:: mlir :: stringattr	स्ट्रिंग विशेषता जिसका मूल्य समान है, या मान्य है
stride_w	:: mlir :: integerattr	32-बिट साइन रहित पूर्णांक विशेषता
stride_h	:: mlir :: integerattr	32-बिट साइन रहित पूर्णांक विशेषता
filter_width	:: mlir :: integerattr	32-बिट साइन रहित पूर्णांक विशेषता
filter_height	:: mlir :: integerattr	32-बिट साइन रहित पूर्णांक विशेषता
fused_activation_function	:: mlir :: stringattr	स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान कोई नहीं है, या relu, या relu_n1_to_1, या relu6, या tanh, या sign_bit

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
input	32-बिट फ्लोट या Qui8 प्रकार या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार या tflite quint8 प्रकार के टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ्लोट या Qui8 प्रकार या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार या tflite quint8 प्रकार के टेंसर

tfl.maximum (tfl :: अधिकतम)

अधिकतम प्रचालक

तत्व-वार मैक्स ऑपरेशन।

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

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

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
lhs	32-बिट फ्लोट या 32/64-बिट साइनलेस इंटेगर या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार के टेंसर
rhs	32-बिट फ्लोट या 32/64-बिट साइनलेस इंटेगर या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार के टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
max	32-बिट फ्लोट या 32/64-बिट साइनलेस इंटेगर या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार के टेंसर

tfl.mean (tfl :: meanop)

मीन प्रचालक

एक टेंसर के आयामों में तत्वों के माध्य की गणना करता है। अक्ष में दिए गए आयामों के साथ इनपुट_टेंसर को कम करता है। जब तक कीपडिम्स सच नहीं है, एक्सिस में प्रत्येक प्रविष्टि के लिए टेंसर की रैंक 1 से कम हो जाती है। यदि KeepDims सत्य है, तो कम आयामों को लंबाई 1 के साथ बनाए रखा जाता है।

लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

इंटरफेस: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	Mlir प्रकार	विवरण
keep_dims	:: mlir :: boolattr	बूल विशेषता

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
input	32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या क्यूई 8 प्रकार या क्यूई 8 प्रकार या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QI16 प्रकार के टेंसर
axis	32-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या क्यूई 8 प्रकार या क्यूई 8 प्रकार या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QI16 प्रकार के टेंसर

tfl.minimum (tfl :: Minimentop)

न्यूनतम प्रचालक

तत्व-वार मिन ऑपरेशन।

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

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

प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}

संचालक:

ओपेरंड	विवरण
lhs	32-बिट फ्लोट या 32/64-बिट साइनलेस इंटेगर या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार के टेंसर
rhs	32-बिट फ्लोट या 32/64-बिट साइनलेस इंटेगर या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार के टेंसर

परिणाम:

परिणाम	विवरण
min	32-बिट फ्लोट या 32/64-बिट साइनलेस इंटेगर या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार के टेंसर

tfl.mirror_pad (tfl :: mirrorpadop)

मिररपैड ऑपरेटर। मिरर किए गए मूल्यों के साथ एक टेंसर को पैड करता है।

यह ऑपरेशन आपके द्वारा निर्दिष्ट पैडिंग के अनुसार मिरर किए गए मूल्यों के साथ एक इनपुट पैड करता है। पैडिंग आकार [n, 2] के साथ एक पूर्णांक टेंसर है, जहां n इनपुट का रैंक है। इनपुट के प्रत्येक आयाम डी के लिए, पैडिंग [डी, 0] इंगित करता है कि उस आयाम में इनपुट की सामग्री से पहले कितने मान जोड़ना है, और पैडिंग [डी, 1] इंगित करता है कि उस आयाम में इनपुट की सामग्री के बाद कितने मान जोड़ना है।

दोनों पैडिंग [डी, 0] और पैडिंग [डी, 1] इनपुट से अधिक नहीं होना चाहिए। DIM_SIZE (D) (या Input.dim_size (D) - 1) यदि Copy_border सही है (यदि गलत है, तो क्रमशः)।

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	MLIR Type	विवरण
mode	::mlir::TFL::MirrorPaddingTypeAttr	mirror_pad_enum

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
pad	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

परिणाम:

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

tfl.mul (TFL::MulOp)

Multiplication operator

Element-wise multiplication operation.

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

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

Operands:

ओपेरंड	विवरण
lhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values
rhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values

परिणाम:

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

tfl.multinomial (TFL::MultinomialOp)

Draws samples from a categorical distribution.

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

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

गुण:

गुण	MLIR Type	विवरण
seed	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute
seed2	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute

Operands:

ओपेरंड	विवरण
logits	tensor of 32-bit float values
num_samples	tensor of 32-bit signless integer values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
out	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

tfl.neg (TFL::NegOp)

Negation operator

Computes element-wise negation of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
x	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
y	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

tfl.no_value (TFL::NoValueOp)

Constant representing no value.

No value constant op.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , ConstantLike

Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	MLIR Type	विवरण
value	::mlir::UnitAttr	unit attribute

परिणाम:

परिणाम	विवरण
none_val	none type

tfl.non_max_suppression_v4 (TFL::NonMaxSuppressionV4Op)

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
boxes	tensor of 32-bit float values
scores	tensor of 32-bit float values
max_output_size	tensor of 32-bit signless integer values
iou_threshold	tensor of 32-bit float values
score_threshold	tensor of 32-bit float values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
selected_indices	tensor of 32-bit signless integer values
valid_outputs	tensor of 32-bit signless integer values

tfl.non_max_suppression_v5 (TFL::NonMaxSuppressionV5Op)

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
boxes	tensor of 32-bit float values
scores	tensor of 32-bit float values
max_output_size	tensor of 32-bit signless integer values
iou_threshold	tensor of 32-bit float values
score_threshold	tensor of 32-bit float values
soft_nms_sigma	tensor of 32-bit float values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
selected_indices	tensor of 32-bit signless integer values
selected_scores	tensor of 32-bit float values
valid_outputs	tensor of 32-bit signless integer values

tfl.not_equal (TFL::NotEqualOp)

_Not equal operator

Element-wise not_equal operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
lhs	tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values
rhs	tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of 1-bit signless integer values

tfl.NumericVerify (TFL::NumericVerifyOp)

Verifies the numericals of the two operands

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

Traits: QuantizableResult , SameOperandsShape

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

गुण:

गुण	MLIR Type	विवरण
tolerance	::mlir::FloatAttr	32-bit float attribute
log_if_failed	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit float or TFLite quint8 type values
ref	tensor of 32-bit float values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of 32-bit float values

tfl.one_hot (TFL::OneHotOp)

OneHot operator

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	MLIR Type	विवरण
axis	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute

Operands:

ओपेरंड	विवरण
indices	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values
depth	tensor of 32-bit signless integer values
on_value	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values
off_value	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values

tfl.pack (TFL::PackOp)

Packs a list of tensors along a dimension into one tensor

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

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

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

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

उदाहरण के लिए:

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

This is the opposite of unpack .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

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

Operands:

ओपेरंड	विवरण
values	variadic of tensor of any type values

परिणाम:

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

tfl.pad (TFL::PadOp)

Padding operator

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

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

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

उदाहरण के लिए:

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
padding	tensor of 32/64-bit signless integer values

परिणाम:

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

tfl.padv2 (TFL::PadV2Op)

Padding operator v2

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

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

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

उदाहरण के लिए:

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values
padding	tensor of 32/64-bit signless integer values
constant_values	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

tfl.poly_call (TFL::PolyCallOp)

Poly call

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

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

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

Traits: SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

Interfaces: RegionBranchOpInterface

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	variadic of tensor of any type values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	variadic of tensor of any type values

tfl.pow (TFL::PowOp)

Power operator

Element-wise power operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
lhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
rhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.prelu (TFL::PReluOp)

Parameterized Relu operator

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

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
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

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

tfl.pseudo_const (TFL::ConstOp)

Constant pseudo op.

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , ConstantLike , FirstAttrDerivedResultType , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	MLIR Type	विवरण
value	::mlir::ElementsAttr	constant vector/tensor attribute

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of any type values

tfl.pseudo_qconst (TFL::QConstOp)

Quantized constant pseudo op

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	MLIR Type	विवरण
qtype	::mlir::TypeAttr	Tensor type attribute
value	::mlir::ElementsAttr	constant vector/tensor attribute

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of QUI8 type or QI8 type or QI16 type or QUI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.pseudo_sparse_const (TFL::SparseConstOp)

Sparse constant pseudo op.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

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

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of any type values

tfl.pseudo_sparse_qconst (TFL::SparseQConstOp)

Sparse quantized constant pseudo op

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	MLIR Type	विवरण
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

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of QUI8 type or QI8 type or QI16 type or QUI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.quantize (TFL::QuantizeOp)

Quantize operator

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

Traits: FirstAttrDerivedResultType , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	MLIR Type	विवरण
qtype	::mlir::TypeAttr	Tensor type attribute

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 32-bit float or QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.random_standard_normal (TFL::RandomStandardNormalOp)

Outputs random values from a normal distribution.

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

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

गुण:

गुण	MLIR Type	विवरण
seed	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute
seed2	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute

Operands:

ओपेरंड	विवरण
shape	tensor of 32-bit signless integer values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
out	tensor of 32-bit float values

tfl.random_uniform (TFL::RandomUniformOp)

Outputs random values from a uniform distribution.

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

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

गुण:

गुण	MLIR Type	विवरण
seed	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute
seed2	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute

Operands:

ओपेरंड	विवरण
shape	tensor of 32-bit signless integer values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
out	tensor of 32-bit float values

tfl.range (TFL::RangeOp)

Range operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
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

परिणाम:

परिणाम	विवरण
result	tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values

tfl.rank (TFL::RankOp)

Rank operator.

Returns the rank of a tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of any type values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of any integer type

tfl.read_variable (TFL::ReadVariableOp)

Reads variable value.

Read variable data identified by 'resource_id'.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

Operands:

ओपेरंड	विवरण
resource_id	tensor of resource values

परिणाम:

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

tfl.real (TFL::RealOp)

Returns the real part of a complex number.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of 32-bit float or 64-bit float values

tfl.reduce_all (TFL::ReduceAllOp)

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	MLIR Type	विवरण
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 1-bit signless integer values
reduction_indices	tensor of 32-bit signless integer values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of 1-bit signless integer values

tfl.reduce_any (TFL::ReduceAnyOp)

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	MLIR Type	विवरण
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 1-bit signless integer values
reduction_indices	tensor of 32-bit signless integer values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of 1-bit signless integer values

tfl.reduce_max (TFL::ReduceMaxOp)

Max-reduction operator

Computes the max reduction along the specified axes

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	MLIR Type	विवरण
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
axes	tensor of 32-bit signless integer values

परिणाम:

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

tfl.reduce_min (TFL::ReduceMinOp)

Min-reduction operator

Computes the min reduction along the specified axes

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	MLIR Type	विवरण
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
axes	tensor of 32-bit signless integer values

परिणाम:

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

tfl.reduce_prod (TFL::ReduceProdOp)

Prod-reduction operator

Computes the product along the specified axes

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	MLIR Type	विवरण
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
axes	tensor of 32-bit signless integer values

परिणाम:

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

tfl.relu (TFL::ReluOp)

Relu operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
x	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
y	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

tfl.relu6 (TFL::Relu6Op)

Relu6 operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
x	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
y	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

tfl.relu_0_to_1 (TFL::Relu0To1Op)

Relu0To1 operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
x	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
y	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

tfl.relu_n1_to_1 (TFL::Relu1Op)

Relu1 operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
x	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
y	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

tfl.reshape (TFL::ReshapeOp)

Reshape operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of any type values
shape	tensor of 32-bit signless integer values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of any type values

tfl.resize_bilinear (TFL::ResizeBilinearOp)

ResizeBilinear Op

Resize images to size using bilinear interpolation.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	MLIR Type	विवरण
align_corners	::mlir::BoolAttr	bool attribute
half_pixel_centers	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values
size	tensor of 32-bit signless integer values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

tfl.resize_nearest_neighbor (TFL::ResizeNearestNeighborOp)

ResizeNearestNeighbor Op

Resize images to size using nearest neighbor interpolation.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	MLIR Type	विवरण
align_corners	::mlir::BoolAttr	bool attribute
half_pixel_centers	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values
size	tensor of 32-bit signless integer values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

tfl.reverse_sequence (TFL::ReverseSequenceOp)

Reverses variable length slices.

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

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	MLIR Type	विवरण
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:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values
seq_lengths	tensor of 32/64-bit signless integer values

परिणाम:

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

tfl.reverse_v2 (TFL::ReverseV2Op)

ReverseV2 Operator

Reverses specific dimensions of a tensor.

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

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 32-bit float or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer values
axis	tensor of 32-bit signless integer values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
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 शर्तें।

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 32-bit float values
fft_length	tensor of 32-bit signless integer values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of complex type with 32-bit float elements values

tfl.right_shift (TFL::RightShiftOp)

Right Shift operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
lhs	tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values
rhs	tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values

tfl.round (TFL::RoundOp)

Round operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
x	tensor of 32-bit float values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
y	tensor of 32-bit float values

tfl.rsqrt (TFL::RsqrtOp)

Reciprocal of square root operator

Computes element-wise reverse square root of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
x	tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
y	tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

tfl.scatter_nd (TFL::ScatterNdOp)

_Scatter nd operator

Scatter updates into a new tensor according to indices

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
indices	tensor of 32-bit signless integer values
updates	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values
shape	1D tensor of any type values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values

tfl.segment_sum (TFL::SegmentSumOp)

SegmentSum operator

Computes the sum along segments of a tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids	tensor of 32-bit signless integer values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.select (TFL::SelectOp)

Select operator

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
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

परिणाम:

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

tfl.select_v2 (TFL::SelectV2Op)

SelectV2 operator

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

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

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
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

परिणाम:

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

tfl.shape (TFL::ShapeOp)

Shape operator

Returns the shape of a tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	MLIR Type	विवरण
out_type	::mlir::Attribute	derived attribute

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of any type values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

tfl.sign (TFL::SignOp)

Sign operation

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
x	tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.sin (TFL::SinOp)

Sine operator

Computes element-wise Sine of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
x	tensor of 32-bit float values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
y	tensor of 32-bit float values

tfl.slice (TFL::SliceOp)

Return a slice from 'input'.

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

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or 1-bit signless integer or TFLite string type or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
begin	tensor of 32/64-bit signless integer values
size	tensor of 32/64-bit signless integer values

परिणाम:

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

tfl.softmax (TFL::SoftmaxOp)

Softmax operator

Computes element-wise softmax activations with the following formula

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	MLIR Type	विवरण
beta	::mlir::FloatAttr	32-bit float attribute

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.space_to_batch_nd (TFL::SpaceToBatchNdOp)

SpaceToBatchNd operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
block_shape	tensor of 32-bit signless integer values
paddings	tensor of 32-bit signless integer values

परिणाम:

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

tfl.space_to_depth (TFL::SpaceToDepthOp)

SpaceToDepth operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

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

Operands:

ओपेरंड	विवरण
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

परिणाम:

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

tfl.sparse_to_dense (TFL::SparseToDenseOp)

Converts a sparse representation into a dense tensor.

Builds an array dense with shape output_shape such that

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

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

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

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
sparse_indices	tensor of 32/64-bit signless integer values
output_shape	tensor of 32/64-bit signless integer values
sparse_values	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values
default_value	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values

परिणाम:

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

tfl.split (TFL::SplitOp)

Splits a tensor into num_split tensors along one dimension.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

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

Operands:

ओपेरंड	विवरण
split_dim	tensor of 32-bit signless integer values
value	tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
outputs	variadic of tensor of any type values

tfl.split_v (TFL::SplitVOp)

Splits a tensor into num_split tensors along one dimension.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

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

Operands:

ओपेरंड	विवरण
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

परिणाम:

परिणाम	विवरण
outputs	variadic of tensor of any type values

tfl.sqrt (TFL::SqrtOp)

Square root operator

Computes element-wise Square root of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
x	tensor of 32-bit float values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
y	tensor of 32-bit float values

tfl.square (TFL::SquareOp)

Square operator

Computes element-wise Square of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
x	tensor of 32-bit float values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
y	tensor of 32-bit float values

tfl.squared_difference (TFL::SquaredDifferenceOp)

Squared difference operator

Element-wise squared difference operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
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

परिणाम:

परिणाम	विवरण
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 .

उदाहरण के लिए:

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

Or, to remove specific size 1 dimensions:

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

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

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of any type values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of any type values

tfl.strided_slice (TFL::StridedSliceOp)

StridedSlice Op

Return a strided slice from input .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

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

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 1-bit signless integer or 16-bit signless integer or QI16 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values
begin	tensor of 32-bit signless integer values
end	tensor of 32-bit signless integer values
strides	tensor of 32-bit signless integer values

परिणाम:

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

tfl.sub (TFL::SubOp)

Subtraction operator

Element-wise subtraction operation.

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

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

Operands:

ओपेरंड	विवरण
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

परिणाम:

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

tfl.sum (TFL::SumOp)

Sum operator

Computes the sum reduction along the specified axes

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	MLIR Type	विवरण
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
axes	tensor of 32-bit signless integer values

परिणाम:

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

tfl.svdf (TFL::SVDFOp)

Single value decomposition filter operator

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

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

Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

गुण:

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

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 32-bit float or QI8 type values
feature_weights	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type values
time_weights	tensor of 32-bit float or QI16 type values
input_gate_bias	tensor of any type values or none type
activation_state	stateful tensor

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of 32-bit float or QI8 type values

tfl.tanh (TFL::TanhOp)

Hyperbolic tangent operator

Computes element-wise Hyperbolic tangent of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.tile (TFL::TileOp)

Tile operator.

Constructs a tensor by tiling a given tensor.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite string type values
multiples	tensor of 32/64-bit signless integer values

परिणाम:

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

tfl.topk_v2 (TFL::TopKV2Op)

TopK operator

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

Results are always sorted in the descending order.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
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

परिणाम:

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

tfl.transpose (TFL::TransposeOp)

Transpose operator

Returns the Transpose of x

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type values
perm	tensor of 32-bit signless integer values

परिणाम:

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

tfl.transpose_conv (TFL::TransposeConvOp)

Transpose convolution operator

Performs transpose convolution operation on input.

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

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

Operands:

ओपेरंड	विवरण
output_shape	tensor of 32-bit signless integer values
weights	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
input	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
bias	tensor of any type values or none type

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

tfl.unidirectional_sequence_lstm (TFL::UnidirectionalSequenceLSTMOp)

Unidirectional sequence lstm operator

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

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

Traits: QuantizableResult

Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , InferTypeOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

गुण:

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

Operands:

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

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of 32-bit float or QI8 type values

tfl.unidirectional_sequence_rnn (TFL::UnidirectionalSequenceRNNOp)

Unidirectional sequence rnn operator

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

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

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

Traits: QuantizableResult

Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

गुण:

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

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 32-bit float values
input_to_input_weights	tensor of 32-bit float or QI8 type values
recurrent_to_input_weights	tensor of 32-bit float or QI8 type values
input_gate_bias	tensor of 32-bit float values
hidden_state	stateful tensor

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of 32-bit float values

tfl.unique (TFL::UniqueOp)

Unique Op.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

गुण	MLIR Type	विवरण
idx_out_type	::mlir::Attribute	derived attribute

Operands:

ओपेरंड	विवरण
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

परिणाम:

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

tfl.unpack (TFL::UnpackOp)

Unpacks a tensor along a dimension into multiple tensors

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

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

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

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

This is the opposite of pack .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultElementType

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

गुण:

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

Operands:

ओपेरंड	विवरण
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

परिणाम:

परिणाम	विवरण
outputs	variadic of tensor of any type values

tfl.unsorted_segment_max (TFL::UnsortedSegmentMaxOp)

UnsortedSegmentMax operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids	tensor of 32-bit signless integer values
num_segments	tensor of 32-bit signless integer values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.unsorted_segment_min (TFL::UnsortedSegmentMinOp)

UnsortedSegmentMin operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids	tensor of 32-bit signless integer values
num_segments	tensor of 32-bit signless integer values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.unsorted_segment_prod (TFL::UnsortedSegmentProdOp)

UnsortedSegmentProd operator

Computes the product along segments of a tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids	tensor of 32-bit signless integer values
num_segments	tensor of 32-bit signless integer values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.unsorted_segment_sum (TFL::UnsortedSegmentSumOp)

UnsortedSegmentSum operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids	tensor of 32-bit signless integer values
num_segments	tensor of 32-bit signless integer values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.var_handle (TFL::VarHandleOp)

Returns a handle to a variable resource from its name.

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

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

गुण:

गुण	MLIR Type	विवरण
container	::mlir::StringAttr	string attribute
shared_name	::mlir::StringAttr	string attribute

परिणाम:

परिणाम	विवरण
resource_handle	tensor of resource values

tfl.where (TFL::WhereOp)

Returns locations of nonzero / true values in a tensor.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
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

परिणाम:

परिणाम	विवरण
index	tensor of 64-bit signless integer values

tfl.while (TFL::WhileOp)

While loop

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

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

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

Traits: SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

Interfaces: LoopLikeOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

गुण:

गुण	MLIR Type	विवरण
is_stateless	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	variadic of tensor of any type values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	variadic of tensor of any type values

tfl.yield (TFL::YieldOp)

Yield operation

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , Terminator

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
«unnamed»	variadic of any type

tfl.zeros_like (TFL::ZerosLikeOp)

ZerosLike operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

ओपेरंड	विवरण
input	tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values

परिणाम:

परिणाम	विवरण
output	tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values

गुण

DimensionMetadataAttr

Dimension metadata.

Syntax:

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

Parameters:

पैरामीटर	C++ type	विवरण
प्रारूप	::mlir::TFL::DimensionTypeAttr	dimension_type
dense_size	int32_t
खंडों	::llvm::ArrayRef<int32_t>
सूचकांक	::llvm::ArrayRef<int32_t>

SparsityParameterAttr

Sparsity parameter.

Syntax:

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

Parameters:

पैरामीटर	C++ type	विवरण
traversal_order	::llvm::ArrayRef<int32_t>
block_map	::llvm::ArrayRef<int32_t>
dim_metadata	::llvm::ArrayRef<DimensionMetadataAttr>

ConstBytesAttr

A string attribute representation of compiled bytes

Syntax Examples:

#tfl<const_bytes : "0xDEADBEEF">

Parameters:

पैरामीटर	C++ type	विवरण
कीमत	::llvm::StringRef

DimensionTypeAttr

dimension_type

Syntax:

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

Enum cases:

• DENSE ( DENSE )
• SPARSE_CSR ( SPARSE_CSR )

Parameters:

पैरामीटर	C++ type	विवरण
कीमत	::mlir::TFL::DimensionType	an enum of type DimensionType

LSTMKernelTypeAttr

lstm_kernel_type

Syntax:

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

Enum cases:

• FULL ( FULL )
• BASIC ( BASIC )

Parameters:

पैरामीटर	C++ type	विवरण
कीमत	::mlir::TFL::LSTMKernelType	an enum of type LSTMKernelType

MirrorPaddingTypeAttr

mirror_pad_enum

Syntax:

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

Enum cases:

• REFLECT ( REFLECT )
• SYMMETRIC ( SYMMETRIC )

Parameters:

पैरामीटर	C++ type	विवरण
कीमत	::mlir::TFL::MirrorPaddingType	an enum of type MirrorPaddingType

Enums

DimensionType

dimension_type

Cases:

प्रतीक	कीमत	डोरी
घना	0	घना
SPARSE_CSR	1	SPARSE_CSR

LSTMKernelType

lstm_kernel_type

Cases:

प्रतीक	कीमत	डोरी
भरा हुआ	0	भरा हुआ
बुनियादी	1	बुनियादी

MirrorPaddingType

mirror_pad_enum

Cases:

प्रतीक	कीमत	डोरी
प्रतिबिंबित होना	0	प्रतिबिंबित होना
सममित	1	सममित