TensorFlow Lite 方言。
この方言は TensorFlow Lite 操作にマッピングされます。
不変条件:
- すべての値はテンソル型です（特に、スカラーはゼロ次元テンソルを使用して表されます）。
オペレーション
tfl.abs (TFL::AbsOp)
絶対値演算子
テンソルxが与えられると、この演算はxの各要素の絶対値を含むテンソルを返します。例えば、 x が入力要素で y が出力要素の場合、この演算は以下を計算します。 \(y = |x|\)。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult 、 SameOperandsAndResultShape
インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
x | 16ビットの符号なし整数、32ビットの符号なし整数、32ビットの浮動小数点数、QI8型、またはQI16型の値のテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
y | 16ビットの符号なし整数、32ビットの符号なし整数、32ビットの浮動小数点数、QI8型、またはQI16型の値のテンソル |
tfl.add (TFL::AddOp)
加算演算子
要素ごとの加算演算。
特性: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait 、 AlwaysSpeculatableImplTrait 、 Commutative 、 QuantizableResult 、 ResultsBroadcastableShape
インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflArithmeticCountOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIRタイプ | 説明 |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::文字列属性 | 値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性 |
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
lhs | 32 ビット浮動小数点数、16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、QI8 型、QUI8 型、QI16 型の値のテンソル |
rhs | 32 ビット浮動小数点数、16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、QI8 型、QUI8 型、QI16 型の値のテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | 32 ビット浮動小数点数、16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、QI8 型、QUI8 型、QI16 型の値のテンソル |
tfl.add_n (TFL::AddNOp)
_Add n演算子
すべての入力テンソルを要素ごとに追加します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 Commutative
インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflArithmeticCountOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
inputs | 任意の型の値のテンソルの可変長引数 |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
sum | 32ビット浮動小数点数または32ビット符号なし整数値のテンソル |
tfl.arg_max (TFL::ArgMaxOp)
ArgMax演算子
テンソルの次元全体で最大の値を持つインデックスを返します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult
インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIRタイプ | 説明 |
|---|---|---|
output_type | ::mlir::属性 | 派生属性 |
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | 1ビットの符号なし整数、32ビットの浮動小数点数、32ビットの符号なし整数、8ビットの符号なし整数、8ビットの符号なし整数、QI8型、QUI8型の値のテンソル |
dim | 32/64ビットの符号なし整数値のテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | 32/64ビットの符号なし整数値のテンソル |
tfl.arg_min (TFL::ArgMinOp)
ArgMin演算子
テンソルの次元全体で最小の値を持つインデックスを返します。 a = [1, 10, 26.9, 2.8, 166.32, 62.3] b = tf.math.argmin(input = a) c = tf.keras.backend.eval(b)
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult
インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIRタイプ | 説明 |
|---|---|---|
output_type | ::mlir::属性 | 派生属性 |
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | 1ビットの符号なし整数、32ビットの浮動小数点数、32ビットの符号なし整数、8ビットの符号なし整数、8ビットの符号なし整数、QI8型、QUI8型の値のテンソル |
dim | 32/64ビットの符号なし整数値のテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | 32/64ビットの符号なし整数値のテンソル |
tfl.assign_variable (TFL::AssignVariableOp)
変数に新しい値を割り当てます。
このオペレーションに制御依存関係を持つすべての ReadVariableOp は、この値または変数のそれ以降の新しい値を返すことが保証されます。
インターフェース: TflRuntimeVerifyOpInterface
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
resource_id | 資源価値のテンソル |
value | 32 ビット浮動小数点数、64 ビット浮動小数点数、1 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、QI8 型、QUI8 型、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、QI16 型、32 ビット浮動小数点数要素を持つ複素数型、または 64 ビット浮動小数点数要素を持つ複素数型のテンソル値 |
tfl.atan2 (TFL::Atan2Op)
Atan2操作
「atan2」演算は、引数の符号を尊重しながら、y/x の逆正接を要素ごとに計算します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 SameOperandsAndResultType
インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 InferTypeOpInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
y | 32ビット浮動小数点数または64ビット浮動小数点数のテンソル |
x | 32ビット浮動小数点数または64ビット浮動小数点数のテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | 32ビット浮動小数点数または64ビット浮動小数点数のテンソル |
tfl.average_pool_2d (TFL::AveragePool2DOp)
_Average_pool 2D 演算子
入力に対して平均プーリング演算を実行します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult
インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflArithmeticCountOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIRタイプ | 説明 |
|---|---|---|
filter_height | ::mlir::整数属性 | 32ビット符号なし整数属性 |
filter_width | ::mlir::整数属性 | 32ビット符号なし整数属性 |
padding | ::mlir::文字列属性 | 値がSAMEまたはVALIDである文字列属性 |
stride_h | ::mlir::整数属性 | 32ビット符号なし整数属性 |
stride_w | ::mlir::整数属性 | 32ビット符号なし整数属性 |
fused_activation_function | ::mlir::文字列属性 | 値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性 |
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | 32ビット浮動小数点数またはQI8型またはQUI8型またはQI16型値のテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | 32ビット浮動小数点数またはQI8型またはQUI8型またはQI16型値のテンソル |
tfl.basic_lstm (TFL::BasicLSTMOp)
基本的なlstm演算子
基本的な LSTM セル演算子。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult
インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIRタイプ | 説明 |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::文字列属性 | 値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性 |
cell_clip | ::mlir::FloatAttr | 値が負でない32ビット浮動小数点属性 |
proj_clip | ::mlir::FloatAttr | 値が負でない32ビット浮動小数点属性 |
kernel_type | ::mlir::TFL::LSTMカーネルタイプ属性 | 値が mlir::TFL::LSTMKernelType::BASIC である lstm_kernel_type |
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
data_input | 32ビット浮動小数点数またはQUI8型値のテンソル |
prev_activ_input | 32ビット浮動小数点数またはQUI8型値のテンソル |
weights_input | 32ビット浮動小数点数またはQUI8型値のテンソル |
biases_input | 32ビット浮動小数点数またはQI32型値のテンソル |
prev_state_input | 32ビット浮動小数点数またはQI16型値のテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
activ_output | 任意の型の値の2Dテンソル |
state_output | 任意の型の値の2Dテンソル |
concat_temp | 任意の型の値の2Dテンソル |
activ_temp | 任意の型の値の2Dテンソル |
tfl.batch_matmul (TFL::BatchMatMulOp)
バッチ行列乗算演算子
入力に対してバッチ行列乗算を実行します。TensorFlow BatchMatMulV2の規則に準拠し、バッチ次元内の未知の次元とブロードキャストをサポートします。
Inputs:
`inputs[0]`: required: input LHS
`inputs[1]`: required: input RHS
`adjoint_lhs`: optional: Transpose LHS (default false)
`adjoint_rhs`: optional: Transpose RHS (default false)
特性: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait 、 AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult
インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 DynamicRangeQuantizedOpInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIRタイプ | 説明 |
|---|---|---|
adj_x | ::mlir::ブール属性 | bool属性 |
adj_y | ::mlir::ブール属性 | bool属性 |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::ブール属性 | bool属性 |
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
x | 32ビット浮動小数点数、QI8型、QI16型、または8ビット符号なし整数値のテンソル |
y | 32ビット浮動小数点数、QI8型、QI16型、または8ビット符号なし整数値のテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | 32ビット浮動小数点数、QI8型、QI16型、または32ビット符号なし整数値のテンソル |
tfl.batch_to_space_nd (TFL::BatchToSpaceNdOp)
BatchToSpaceNd演算子
この操作により、「バッチ」次元 0 が空間次元に再形成されます。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult
インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | 32 ビット浮動小数点数、8 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、QI8 型、QUI8 型、または QI16 型の値のテンソル |
block_shape | 32ビットの符号なし整数値のテンソル |
indices | 32ビットの符号なし整数値のテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | 32 ビット浮動小数点数、16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、QI8 型、QUI8 型、QI16 型の値のテンソル |
tfl.bidirectional_sequence_lstm (TFL::BidirectionalSequenceLSTMOp)
双方向シーケンスlstm演算子
双方向lstmは基本的に2つのlstmで構成され、1つは順方向に、もう1つは逆方向に実行されます。そして、出力は2つのlstmを連結したものになります。
特性: QuantizableResult
インターフェース: DynamicRangeQuantizedOpInterface 、 TFL_StatefulOp 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
属性:
| 属性 | MLIRタイプ | 説明 |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::文字列属性 | 値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性 |
cell_clip | ::mlir::FloatAttr | 値が負でない32ビット浮動小数点属性 |
proj_clip | ::mlir::FloatAttr | 値が負でない32ビット浮動小数点属性 |
merge_outputs | ::mlir::ブール属性 | bool属性 |
time_major | ::mlir::ブール属性 | bool属性 |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::ブール属性 | bool属性 |
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | 32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル |
fw_input_to_input_weights | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
fw_input_to_forget_weights | 32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル |
fw_input_to_cell_weights | 32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル |
fw_input_to_output_weights | 32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル |
fw_recurrent_to_input_weights | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
fw_recurrent_to_forget_weights | 32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル |
fw_recurrent_to_cell_weights | 32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル |
fw_recurrent_to_output_weights | 32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル |
fw_cell_to_input_weights | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
fw_cell_to_forget_weights | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
fw_cell_to_output_weights | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
fw_input_gate_bias | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
fw_forget_gate_bias | 32ビット浮動小数点値のテンソル |
fw_cell_bias | 32ビット浮動小数点値のテンソル |
fw_output_gate_bias | 32ビット浮動小数点値のテンソル |
fw_projection_weights | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
fw_projection_bias | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
bw_input_to_input_weights | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
bw_input_to_forget_weights | 32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル |
bw_input_to_cell_weights | 32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル |
bw_input_to_output_weights | 32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル |
bw_recurrent_to_input_weights | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
bw_recurrent_to_forget_weights | 32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル |
bw_recurrent_to_cell_weights | 32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル |
bw_recurrent_to_output_weights | 32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル |
bw_cell_to_input_weights | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
bw_cell_to_forget_weights | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
bw_cell_to_output_weights | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
bw_input_gate_bias | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
bw_forget_gate_bias | 32ビット浮動小数点値のテンソル |
bw_cell_bias | 32ビット浮動小数点値のテンソル |
bw_output_gate_bias | 32ビット浮動小数点値のテンソル |
bw_projection_weights | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
bw_projection_bias | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
fw_input_activation_state | ステートフルテンソル |
fw_input_cell_state | ステートフルテンソル |
bw_input_activation_state | ステートフルテンソル |
bw_input_cell_state | ステートフルテンソル |
aux_input | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
fw_aux_input_to_input_weights | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
fw_aux_input_to_forget_weights | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
fw_aux_input_to_cell_weights | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
fw_aux_input_to_output_weights | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
bw_aux_input_to_input_weights | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
bw_aux_input_to_forget_weights | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
bw_aux_input_to_cell_weights | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
bw_aux_input_to_output_weights | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
fw_output | 任意の型の値のテンソル |
bw_output | 任意の型の値のテンソル |
tfl.bitcast (TFL::BitcastOp)
ビットキャスト演算子
テンソルをある型から別の型にビットキャストします。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | 任意の型の値のテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | 任意の型の値のテンソル |
tfl.bitwise_xor (TFL::BitwiseXorOp)
ビットXOR演算子
Elementwise は、 lhsとrhsのビット単位の XOR を計算します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 Commutative 、 ResultsBroadcastableShape 、 SameOperandsAndResultElementType
インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
lhs | 8 ビットの符号なし整数、8 ビットの符号なし整数、16 ビットの符号なし整数、16 ビットの符号なし整数、32 ビットの符号なし整数、または 32 ビットの符号なし整数値のテンソル |
rhs | 8 ビットの符号なし整数、8 ビットの符号なし整数、16 ビットの符号なし整数、16 ビットの符号なし整数、32 ビットの符号なし整数、または 32 ビットの符号なし整数値のテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | 8 ビットの符号なし整数、8 ビットの符号なし整数、16 ビットの符号なし整数、16 ビットの符号なし整数、32 ビットの符号なし整数、または 32 ビットの符号なし整数値のテンソル |
tfl.broadcast_args (TFL::BroadcastArgsOp)
ブロードキャストを使用して s0 op s1 の形状を返します。
形状を表すテンソルであるs0とs1が与えられて、ブロードキャストされた形状であるr0を計算します。 s0 、 s1 、およびr0はすべて整数ベクトルです。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
s0 | 32/64ビットの符号なし整数値のテンソル |
s1 | 32/64ビットの符号なし整数値のテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
r0 | 32/64ビットの符号なし整数値のテンソル |
tfl.broadcast_to (TFL::BroadcastToOp)
互換性のある形状の配列をブロードキャストします。
ブロードキャストとは、算術演算のために配列の形状を互換性のあるものにするプロセスです。2つの形状が互換性を持つとは、各次元のペアが等しいか、どちらかが1である場合です。テンソルを形状にブロードキャストする場合、末尾の次元から開始し、前方に向かって処理を進めます。
例えば、
x = tf.constant([1, 2, 3]) y = tf.broadcast_to(x, [3, 3]) print(y) tf.Tensor( [[1 2 3] [1 2 3] [1 2 3]], shape=(3, 3), dtype=int32)
上記の例では、 [1, 3]の形状を持つ入力テンソルが、 [3, 3]の形状を持つ出力テンソルにブロードキャストされます。
テンソルをスカラーで乗算するなどのブロードキャスト操作を実行する場合、ブロードキャストされたテンソルは決して実現されないため、ブロードキャストによって (通常) 時間または空間の利点がもたらされます。
しかし、 broadcast_toにはそのような利点はありません。新しく作成されたテンソルは、ブロードキャストされたシェイプのメモリをすべて占有します。（ただし、グラフのコンテキストでは、 broadcast_to後続の操作に融合され、その後最適化によって削除される可能性があります。）
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult
インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | 32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、1 ビット符号なし整数、4 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、QI8 型、8 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、QUI8 型、16 ビット符号なし整数、QI16 型、64 ビット符号なし整数、または 32 ビット浮動小数点要素値を持つ複素数のテンソル |
shape | 32/64ビットの符号なし整数値のテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | 32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、1 ビット符号なし整数、4 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、QI8 型、8 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、QUI8 型、16 ビット符号なし整数、QI16 型、64 ビット符号なし整数、または 32 ビット浮動小数点要素値を持つ複素数のテンソル |
tfl.bucketize (TFL::BucketizeOp)
「境界」に基づいて「入力」をバケット化します。
例：
入力がboundaries = [0, 10, 100] 、 input = [[-5, 10000][150, 10][5, 100]]の場合、出力はoutput = [[0, 3][3, 2][1, 3]]になります。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 SameOperandsAndResultShape
インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIRタイプ | 説明 |
|---|---|---|
boundaries | ::mlir::配列属性 | 32ビット浮動小数点配列属性 |
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | 32 ビット浮動小数点数、64 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数値のテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | 32ビットの符号なし整数値のテンソル |
tfl.call_once (TFL::CallOnceOp)
初期化関数を呼び出す
この操作は、tf 保存モデル方言のセッション初期化子の指定された初期化関数を呼び出します。
インターフェース: TflRuntimeVerifyOpInterface
属性:
| 属性 | MLIRタイプ | 説明 |
|---|---|---|
session_init_function | ::mlir::文字列属性 | 文字列属性 |
tfl.cast (TFL::CastOp)
キャスト演算子
入力を入力タイプから出力タイプにキャストします。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 SameOperandsAndResultShape
インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | 16 ビット浮動小数点数、bfloat16 型、32 ビット浮動小数点数、64 ビット浮動小数点数、1 ビット符号なし整数、2 ビット符号なし整数、4 ビット符号なし整数、16 ビット符号なし整数、16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、TFLite quint8 型、8 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、または 32 ビット浮動小数点要素値を持つ複素数のテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | 16 ビット浮動小数点数、bfloat16 型、32 ビット浮動小数点数、64 ビット浮動小数点数、1 ビット符号なし整数、2 ビット符号なし整数、4 ビット符号なし整数、16 ビット符号なし整数、16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、TFLite quint8 型、8 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、または 32 ビット浮動小数点要素値を持つ複素数のテンソル |
tfl.ceil (TFL::CeilOp)
天井演算子
入力の要素ごとの ceil 値を返します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 InferTensorType 、 TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 InferShapedTypeOpInterface 、 InferTypeOpInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
x | 32ビット浮動小数点値のテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
y | 32ビット浮動小数点値のテンソル |
tfl.complex_abs (TFL::ComplexAbsOp)
テンソルの複素絶対値を計算します。
複素数のテンソルx与えられると、この演算はxの各要素の絶対値であるfloatまたはdoubleのテンソルを返します。 xのすべての要素は、次の形式の複素数でなければなりません。 \(a + bj\)絶対値は次のように計算されます。 \( \sqrt{a^2 + b^2}\)。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 SameOperandsAndResultShape
インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | 32 ビット浮動小数点要素を持つ複素数のテンソル、または 64 ビット浮動小数点要素値を持つ複素数のテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | 32ビット浮動小数点数または64ビット浮動小数点数のテンソル |
tfl.concatenation (TFL::ConcatenationOp)
連結演算子
1次元に沿ってテンソルを連結する
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult
インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIRタイプ | 説明 |
|---|---|---|
axis | ::mlir::整数属性 | 32ビット符号なし整数属性 |
fused_activation_function | ::mlir::文字列属性 | 値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性 |
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
values | 任意の型の値のテンソルの可変長引数 |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | 32 ビット浮動小数点数、64 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、16 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、QI8 型、QUI8 型、8 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、または 1 ビット符号なし整数値のテンソル |
tfl.control_node (TFL::ControlNodeOp)
TFL.control_node操作は、制御エッジをアタッチするために単一ブロック操作をラップします。
これは、領域をラップし、それらに制御依存関係を付加するために使用されます。通常、これはフラットバッファモデルを出力する前の最後のステップの1つで行われ、固定順序の操作（再マテリアライゼーションなど）に依存する最適化を有効にします。フラットバッファエクスポーターは、ラップされた領域をアンラップし、生成されたモデルにメタデータを付与します。これにより、実行時の順序変更は制御依存関係によって指定された順序を尊重するようになります。
特性: HasParent<mlir::func::FuncOp> 、 RecursiveMemoryEffects 、 SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> 、 SingleBlock
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
controlInputs | 制御の可変長引数 |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
outputs | 任意の型の値のテンソルの可変長引数 |
control | コントロール |
tfl.conv_2d (TFL::Conv2DOp)
畳み込み演算子
入力に対して畳み込み演算を実行します。
入力: inputs[0] : 必須: 入力活性化テンソルinputs[1] : 必須: フィルタ重みテンソルinputs[2] : オプション: バイアステンソル
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult 、 TFL::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1> 、 TFL::AffineOpCoefficient<0, 1>
インターフェース: AffineQuantizedOpInterface 、 ConditionallySpeculatable 、 DynamicRangeQuantizedOpInterface 、 InferTypeOpInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 RequiresQuantizedBiasInterface 、 TFL_SparseOp 、 TflArithmeticCountOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIRタイプ | 説明 |
|---|---|---|
dilation_h_factor | ::mlir::整数属性 | 32ビット符号なし整数属性 |
dilation_w_factor | ::mlir::整数属性 | 32ビット符号なし整数属性 |
fused_activation_function | ::mlir::文字列属性 | 値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性 |
padding | ::mlir::文字列属性 | 値がSAMEまたはVALIDである文字列属性 |
stride_h | ::mlir::整数属性 | 32ビット符号なし整数属性 |
stride_w | ::mlir::整数属性 | 32ビット符号なし整数属性 |
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | 32ビット浮動小数点数またはQI8型またはQUI8型またはQI16型値のテンソル |
filter | 32ビット浮動小数点数またはQI4型またはQI8型またはQUI8型値のテンソル |
bias | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | 32ビット浮動小数点数またはQI8型またはQUI8型またはQI16型値のテンソル |
tfl.conv_3d (TFL::Conv3DOp)
畳み込み3D演算子
3D入力に対して畳み込み演算を実行します。入力: inputs[0] : 必須: 入力活性化テンソルinputs[1] : 必須: フィルタ重みテンソルinputs[2] : オプション: バイアステンソル
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 TFL::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 RequiresQuantizedBiasInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIRタイプ | 説明 |
|---|---|---|
dilation_d_factor | ::mlir::整数属性 | 32ビット符号なし整数属性 |
dilation_h_factor | ::mlir::整数属性 | 32ビット符号なし整数属性 |
dilation_w_factor | ::mlir::整数属性 | 32ビット符号なし整数属性 |
fused_activation_function | ::mlir::文字列属性 | 値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性 |
padding | ::mlir::文字列属性 | 値がSAMEまたはVALIDである文字列属性 |
stride_d | ::mlir::整数属性 | 32ビット符号なし整数属性 |
stride_h | ::mlir::整数属性 | 32ビット符号なし整数属性 |
stride_w | ::mlir::整数属性 | 32ビット符号なし整数属性 |
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | 32ビット浮動小数点値のテンソル |
filter | 32ビット浮動小数点値のテンソル |
bias | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | 32ビット浮動小数点値のテンソル |
tfl.conv_3d_transpose (TFL::Conv3DTransposeOp)
転置畳み込み3D演算子
3D入力に対して転置畳み込み演算を実行します。入力： inputs[0] ：必須：出力テンソルの形状inputs[1] ：必須：フィルタ重みテンソルinputs[2] ：必須：入力活性化テンソルinputs[3] ：オプション：バイアステンソル
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 TFL::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 RequiresQuantizedBiasInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIRタイプ | 説明 |
|---|---|---|
dilation_d_factor | ::mlir::整数属性 | 32ビット符号なし整数属性 |
dilation_h_factor | ::mlir::整数属性 | 32ビット符号なし整数属性 |
dilation_w_factor | ::mlir::整数属性 | 32ビット符号なし整数属性 |
fused_activation_function | ::mlir::文字列属性 | 値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性 |
padding | ::mlir::文字列属性 | 値がSAMEまたはVALIDである文字列属性 |
stride_d | ::mlir::整数属性 | 32ビット符号なし整数属性 |
stride_h | ::mlir::整数属性 | 32ビット符号なし整数属性 |
stride_w | ::mlir::整数属性 | 32ビット符号なし整数属性 |
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
output_shape | 32ビットの符号なし整数値のテンソル |
filter | 32ビット浮動小数点値のテンソル |
input | 32ビット浮動小数点値のテンソル |
bias | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | 32ビット浮動小数点値のテンソル |
tfl.cos (TFL::CosOp)
コサイン演算子
入力の要素ごとのコサインを計算します
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 InferTensorType 、 TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 InferShapedTypeOpInterface 、 InferTypeOpInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
x | 32ビット浮動小数点値のテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
y | 32ビット浮動小数点値のテンソル |
tfl.cumsum (TFL::CumsumOp)
累積和演算子
軸に沿ったテンソル x の累積和を計算します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIRタイプ | 説明 |
|---|---|---|
exclusive | ::mlir::ブール属性 | bool属性 |
reverse | ::mlir::ブール属性 | bool属性 |
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | 32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数値のテンソル |
axis | 32ビットの符号なし整数値のテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | 32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数値のテンソル |
tfl.custom (TFL::CustomOp)
カスタムオペレーション
あらゆる TFLite カスタム操作用の汎用 op。
input: 元の op の入力のリスト。custom_code: この op が正確にどれであるかを識別するために使用される文字列。これは、フラットバッファの operator_codes.custom_code に対応します。custom_option: op 属性をバイト形式で保存するためのホルダー。output: 元の op の出力のリスト。
インターフェース: TflRuntimeVerifyOpInterface
属性:
| 属性 | MLIRタイプ | 説明 |
|---|---|---|
custom_code | ::mlir::文字列属性 | 文字列属性 |
custom_option | ::mlir::TFL::ConstBytesAttr | コンパイルされたバイトの文字列属性表現 |
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | 任意の型の値またはnone型のテンソルの可変長引数 |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | 任意の型の値のテンソルの可変長引数 |
tfl.custom_tf (TFL::CustomTfOp)
TF カスタム オペレーションのラッパー オペレーション。
任意のカスタムTFオペレーションをラップするオペレーションです。これには、TF方言で定義されていない、custom_opdefsを使用して定義されたオペレーションやlinkedオペレーションが含まれます。このオペレーションは、カスタムオペレーションを領域内にラップするだけです。注1：このオペレーションには、CustomOpを使用して定義されたTF Liteカスタムオペレーションは含まれません。注2：このオペレーションはコンバーター内部でのみ使用されるため、モデルがFlatbufferにエクスポートされる際には公開/エクスポートされません。
特性: IsolatedFromAbove 、 RecursiveMemoryEffects 、 SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> 、 SingleBlock
インターフェース: InferTypeOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | 任意の型の値またはnone型のテンソルの可変長引数 |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | 任意の型の値のテンソルの可変長引数 |
tfl.densify (TFL::DensifyOp)
密度演算子
スパーステンソルを密な形式に変換します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | 32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | 32ビット浮動小数点数または8ビット符号なし整数値のテンソル |
tfl.depth_to_space (TFL::DepthToSpaceOp)
DepthToSpace演算子
深度データを空間データブロックに再配置します。これはSpaceToDepthの逆変換です。より具体的には、このオペレーションは入力テンソルのコピーを出力します。このコピーでは、 depth次元の値が空間ブロック単位でheightとwidth次元に移動されます。属性block_size 、入力ブロックのサイズとデータの移動方法を示します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult
インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIRタイプ | 説明 |
|---|---|---|
block_size | ::mlir::整数属性 | 値が正である32ビットの符号なし整数属性 |
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | 32 ビット浮動小数点数、8 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、TFLite quint8 型、8 ビット符号なし整数、QI8 型、QUI8 型値のテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | 32 ビット浮動小数点数、8 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、TFLite quint8 型、8 ビット符号なし整数、QI8 型、QUI8 型値のテンソル |
tfl.depthwise_conv_2d (TFL::DepthwiseConv2DOp)
深さ方向に分離可能な畳み込み演算子
入力に対して畳み込み演算を実行します。
入力: inputs[0] : 必須: 入力活性化テンソルinputs[1] : 必須: フィルタ重みテンソルinputs[2] : オプション: バイアステンソル
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult 、 TFL::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1> 、 TFL::AffineOpCoefficient<3, 1>
インターフェース: AffineQuantizedOpInterface 、 ConditionallySpeculatable 、 DynamicRangeQuantizedOpInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 RequiresQuantizedBiasInterface 、 TFL_SparseOp 、 TflArithmeticCountOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIRタイプ | 説明 |
|---|---|---|
dilation_h_factor | ::mlir::整数属性 | 32ビット符号なし整数属性 |
dilation_w_factor | ::mlir::整数属性 | 32ビット符号なし整数属性 |
fused_activation_function | ::mlir::文字列属性 | 値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性 |
padding | ::mlir::文字列属性 | 値がSAMEまたはVALIDである文字列属性 |
stride_h | ::mlir::整数属性 | 32ビット符号なし整数属性 |
stride_w | ::mlir::整数属性 | 32ビット符号なし整数属性 |
depth_multiplier | ::mlir::整数属性 | 32ビット符号なし整数属性 |
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | 32ビット浮動小数点数またはQI8型またはQUI8型またはQI16型値のテンソル |
filter | 32ビット浮動小数点数またはQI4型またはQI8型またはQUI8型値のテンソル |
bias | 任意の型の値またはnone型のテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | 32ビット浮動小数点数またはQI8型またはQUI8型またはQI16型値のテンソル |
tfl.dequantize (TFL::DequantizeOp)
逆量子化演算子
量子化パラメータに従って、量子化された整数配列を浮動小数点数に変換します。
インターフェース: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | QI2 型、QI4 型、QI8 型、QUI8 型、QI16 型、または 16 ビット浮動小数点値のテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | 32ビット浮動小数点値のテンソル |
tfl.dilate (TFL::DilateOp)
膨張演算子
既存の要素の間に新しい要素を追加してテンソルを拡張します。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | 8 ビットの符号なし整数、16 ビットの符号なし整数、32 ビットの符号なし整数、64 ビットの符号なし整数、8 ビットの符号なし整数、16 ビットの符号なし整数、32 ビットの符号なし整数、64 ビットの符号なし整数、32 ビットの浮動小数点値、または 64 ビットの浮動小数点値のテンソル |
dilations | 32ビットの符号なし整数値のテンソル |
padding_value | 任意の型値の0Dテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | 8 ビットの符号なし整数、16 ビットの符号なし整数、32 ビットの符号なし整数、64 ビットの符号なし整数、8 ビットの符号なし整数、16 ビットの符号なし整数、32 ビットの符号なし整数、64 ビットの符号なし整数、32 ビットの浮動小数点値、または 64 ビットの浮動小数点値のテンソル |
tfl.div (TFL::DivOp)
除算演算子
要素ごとの除算演算。
特性: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait 、 AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult 、 ResultsBroadcastableShape
インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflArithmeticCountOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIRタイプ | 説明 |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::文字列属性 | 値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性 |
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
lhs | 32ビット浮動小数点数、32ビット符号なし整数、QUI8型、QI8型、QI16型値のテンソル |
rhs | 32ビット浮動小数点数、32ビット符号なし整数、QUI8型、QI8型、QI16型値のテンソル |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | 32ビット浮動小数点数、32ビット符号なし整数、QUI8型、QI8型、QI16型値のテンソル |
tfl.dynamic_update_slice (TFL::DynamicUpdateSliceOp)
ダイナミックアップデートスライス。
XLA DynamicUpdateSliceと同じセマンティクスを持つDynamicUpdateSliceオペレーション。入力配列オペランドの値に、start_indicesで上書きされたスライス更新を加えた結果を生成します。
https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice を参照してください。
特性: AlwaysSpeculatableImplTrait
インターフェース: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface
エフェクト: MemoryEffects::Effect{}
オペランド:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
operand | tensor of 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 float or 16-bit float values |
update | tensor of 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 float or 16-bit float values |
start_indices | tensor of 32/64-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 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 float or 16-bit float values |
tfl.elu (TFL::EluOp)
Exponential Linear Unit operator
Computes the exponential linear f(x) -> exp(x) - 1 for x < 0, x for x >= 0. element-wise.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values |
tfl.embedding_lookup (TFL::EmbeddingLookupOp)
Embedding lookup operator
Looks up ids in a list of embedding tensors.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
lookup | tensor of 32-bit signless integer values |
value | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI4 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values |
tfl.equal (TFL::EqualOp)
Equal operator
Returns the truth element of x == y element-wise
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
x | tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 8-bit unsigned integer or TFLite string type values |
y | tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 8-bit unsigned integer or TFLite string type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.exp (TFL::ExpOp)
Natural exponentiation operator
Performs element-wise natural exponentiation operation on input.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
tfl.expand_dims (TFL::ExpandDimsOp)
Inserts a dimension of 1 into a tensor's shape.
Given a tensor input , this operation inserts a dimension of 1 at the dimension index axis of input 's shape. The dimension index axis starts at zero; if you specify a negative number for axis it is counted backward from the end.
This operation is useful if you want to add a batch dimension to a single element. For example, if you have a single image of shape [height, width, channels] , you can make it a batch of 1 image with expand_dims(image, 0) , which will make the shape [1, height, width, channels] .
Other examples:
# '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]
This operation requires that:
-1-input.dims() <= dim <= input.dims()
This operation is related to squeeze() , which removes dimensions of size 1.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of any type values |
dim | tensor of 32/64-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.external_const (TFL::ExternalConstOp)
External const op.
External const op holds a buffer_index which points to a constant in the flatbuffer.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
buffer_index | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.fake_quant (TFL::FakeQuantOp)
FakeQuant operator
Fake-quantize the 'inputs' tensor of type float via float scalars min and max to 'outputs' tensor of same shape as inputs.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
min | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
max | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
num_bits | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose minimum value is 2 whose maximum value is 16 |
narrow_range | ::mlir::BoolAttr | bool attribute whose value is false |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float values |
tfl.fill (TFL::FillOp)
Fill the tensor with given value.
Fill the tensor with given value.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
dims | tensor of 32/64-bit signless integer values |
input | tensor of 32-bit float or 16-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or QI8 type or QI16 type or TFLite string type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
result | tensor of 32-bit float or 16-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or QI8 type or QI16 type or TFLite string type values |
tfl.floor (TFL::FloorOp)
Floor operator
Returns element-wise floor value of the input.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float values |
tfl.floor_div (TFL::FloorDivOp)
Floor div operator
Element-wise floor div operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values |
rhs | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values |
tfl.floor_mod (TFL::FloorModOp)
Division reminder
Element-wise division reminder operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
lhs | tensor of 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values |
rhs | tensor of 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values |
tfl.fully_connected (TFL::FullyConnectedOp)
Fully connected op
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , TFL::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1> , TFL::AffineOpCoefficient<0, 1>
Interfaces: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , RequiresQuantizedBiasInterface , TFL_SparseOp , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
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 |
weights_format | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is DEFAULT, or SHUFFLED4x16INT8 |
keep_num_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or QUI16 type values |
filter | tensor of 32-bit float or QI2 type or QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
bias | tensor of any type values or none type |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | variadic of tensor of any type values |
tfl.gather (TFL::GatherOp)
Gather operator
Gather slices from params axis axis according to indices .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
batch_dims | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
params | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 4-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or TFLite string type or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
indices | tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 4-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or TFLite string type or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.gather_nd (TFL::GatherNdOp)
_Gather nd operator
Gather slices from params into a Tensor with shape specified by indices .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
params | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or TFLite string type values |
indices | tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or TFLite string type values |
tfl.gelu (TFL::GeluOp)
GELU activation function.
Computes GELU activation function element-wise.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
approximate | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type values |
tfl.greater (TFL::GreaterOp)
Greater operator
Element-wise greater operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.greater_equal (TFL::GreaterEqualOp)
_Greater equal operator
Element-wise greater_equal operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.hard_swish (TFL::HardSwishOp)
Hardswish activation function.
Computes hard-swish activation function f(x) -> (x * relu6(x+3))/6 element-wise.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
tfl.hashtable (TFL::HashtableOp)
Creates a non-initialized hash table.
This op creates a hash table, specifying the type of its keys and values. Before using the table you will have to initialize it. After initialization the table will be immutable.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
table_id | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
key_dtype | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
value_dtype | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
out | tensor of resource values |
tfl.hashtable_find (TFL::HashtableFindOp)
Looks up keys in a table, outputs the corresponding values.
The tensor keys must of the same type as the keys of the table. The output values is of the type of the table values.
The scalar default_value is the value output for keys not present in the table. It must also be of the same type as the table values.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
hash_table | tensor of resource values |
keys | tensor of 32-bit signless integer or TFLite string type or 64-bit signless integer values |
default_value | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or TFLite string type or 64-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
out | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or TFLite string type or 64-bit signless integer values |
tfl.hashtable_import (TFL::HashtableImportOp)
Replaces the contents of the table with the specified keys and values.
The tensor keys must be of the same type as the keys of the table. The tensor values must be of the type of the table values.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
hash_table | tensor of resource values |
keys | tensor of 32-bit signless integer or TFLite string type or 64-bit signless integer values |
values | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or TFLite string type or 64-bit signless integer values |
tfl.hashtable_size (TFL::HashtableSizeOp)
Computes the number of elements in the given table.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
hash_table | tensor of resource values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
out | tensor of 64-bit signless integer values |
tfl.if (TFL::IfOp)
If-then-else operation
The tfl.if operation represents an if-then-else construct for conditionally executing two regions of code. The operand to an if operation is a boolean value. For example:
tfl.if %b {
...
} else {
...
}
tfl.if may also return results that are defined in its regions. The values defined are determined by which execution path is taken.
例：
%x, %y = tfl.if %b -> (tensor<f32>, tensor<f32>) {
%x_true = ...
%y_true = ...
tfl.yield %x_true, %y_true : tensor<f32>, tensor<f32>
} else {
%x_false = ...
%y_false = ...
tfl.yield %x_false, %y_false : tensor<f32>, tensor<f32>
}
tfl.if regions are always terminated with "tfl.yield". If "tfl.if" defines no values, the "tfl.yield" can be left out, and will be inserted implicitly. Otherwise, it must be explicit. Also, if "tfl.if" defines one or more values, the 'else' block cannot be omitted.
例：
tfl.if %b {
...
}
Traits: NoRegionArguments , RecursiveMemoryEffects , SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock
Interfaces: RegionBranchOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
cond | tensor of 1-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
results | variadic of tensor of any type values |
tfl.imag (TFL::ImagOp)
Returns the imaginary part of a complex number.
Given a tensor input of complex numbers, this operation returns a tensor of type float that is the imaginary 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 and b is the imaginary part returned by this operation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 64-bit float values |
tfl.l2_normalization (TFL::L2NormalizationOp)
L2 Normalize Operator
L2Normalization Op
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , FixedOutputRangeInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QUI16 type or QI16 type or 8-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QUI16 type or QI16 type or 8-bit signless integer values |
tfl.leaky_relu (TFL::LeakyReluOp)
Leaky Relu operator
Element-wise Leaky ReLU operator x -> x >= 0 ? x : (alpha * x)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
alpha | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.less (TFL::LessOp)
Less operator
Element-wise less operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.less_equal (TFL::LessEqualOp)
_Less equal operator
Element-wise less_equal operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.local_response_normalization (TFL::LocalResponseNormalizationOp)
Local Response Normalization.
The 4-D input tensor is treated as a 3-D array of 1-D vectors (along the last dimension), and each vector is normalized independently. Within a given vector, each component is divided by the weighted, squared sum of inputs within depth_radius . In detail,
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
For details, see Krizhevsky et al., ImageNet classification with deep convolutional neural networks (NIPS 2012) .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
radius | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
bias | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
alpha | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
beta | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float values |
tfl.log (TFL::LogOp)
Natural logarithm operator
Performs element-wise natural logarithm operation on input.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
tfl.log_softmax (TFL::LogSoftmaxOp)
Log softmax operator
Computes element-wise log softmax activations with the following formula
input - log(reduce_sum(exp(input), dim))
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , FixedOutputRangeInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.logical_and (TFL::LogicalAndOp)
Logical AND operator
Element-wise logical AND operation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
lhs | tensor of 1-bit signless integer values |
rhs | tensor of 1-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.logical_not (TFL::LogicalNotOp)
Logical NOT operator
Element-wise logical NOT operation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultType
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
lhs | tensor of 1-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.logical_or (TFL::LogicalOrOp)
Logical OR operator
Element-wise logical OR operation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
lhs | tensor of 1-bit signless integer values |
rhs | tensor of 1-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.logistic (TFL::LogisticOp)
Logistic operator
Computes element-wise Sigmoid of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , FixedOutputRangeInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.lstm (TFL::LSTMOp)
The full lstm operator
Long short-term memory unit (LSTM) recurrent network layer. The default non-peephole implementation is based on: http://deeplearning.cs.cmu.edu/pdfs/Hochreiter97_lstm.pdf S. Hochreiter and J. Schmidhuber. 'Long Short-Term Memory'. Neural Computation, 9(8):1735-1780, 1997. The peephole implementation is based on: https://research.google.com/pubs/archive/43905.pdf Hasim Sak, Andrew Senior, and Francoise Beaufays. 'Long short-term memory recurrent neural network architectures for large scale acoustic modeling.' INTERSPEECH, 2014. The coupling of input and forget gate (CIFG) is based on: http://arxiv.org/pdf/1503.04069.pdf Greff et al. 'LSTM: A Search Space Odyssey' The layer normalization is based on: https://arxiv.org/pdf/1607.06450.pdf Ba et al. 'Layer Normalization'
Traits: QuantizableResult
Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
cell_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute whose value is non-negative |
proj_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute whose value is non-negative |
kernel_type | ::mlir::TFL::LSTMKernelTypeAttr | lstm_kernel_type whose value is mlir::TFL::LSTMKernelType::FULL |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
input_to_input_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_forget_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_cell_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_output_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
effective_hidden_scale_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type 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 or QI32 type values |
cell_bias | tensor of 32-bit float or QI32 type values |
output_gate_bias | tensor of 32-bit float or QI32 type values |
projection_weights | tensor of any type values or none type |
projection_bias | tensor of any type values or none type |
input_activation_state | stateful tensor |
input_cell_state | stateful tensor |
input_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
forget_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
cell_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
output_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.matrix_diag (TFL::MatrixDiagOp)
Returns a tensor with the provided diagonal and everything else padded with zeros.
Given a diagonal, returns a tensor with the diagonal and everything else padded with zeros. Assume diagonal has k dimensions [I, J, K, ..., N] , then the output is a tensor of rank k+1 with dimensions [I, J, K, ..., N, N] where: output[i, j, k, ..., m, n] = 1{m=n} * diagonal[i, j, k, ..., n].
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
diagonal | 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 QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.matrix_set_diag (TFL::MatrixSetDiagOp)
Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values.
Given input and diagonal , this operation returns a tensor with the same shape and values as input , except for the main diagonal of the innermost matrices. These will be overwritten by the values in diagonal .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 8-bit 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 QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
diagonal | 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 QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
result | 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 QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.max_pool_2d (TFL::MaxPool2DOp)
Max Pool 2D op
Performs max pool 2D on input.
Inputs: inputs[0] : required: the input tensor
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
padding | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is SAME, or VALID |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
filter_width | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
filter_height | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer 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 |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.maximum (TFL::MaximumOp)
Max operator
Element-wise max operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
max | tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.mean (TFL::MeanOp)
Mean operator
Computes the mean of elements across dimensions of a tensor. Reduces input_tensor along the dimensions given in axis. Unless keepdims is true, the rank of the tensor is reduced by 1 for each entry in axis. If keepdims is true, the reduced dimensions are retained with length 1.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 8-bit unsigned integer or QI16 type values |
axis | tensor of 32-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 8-bit unsigned integer or QI16 type values |
tfl.minimum (TFL::MinimumOp)
Min operator
Element-wise min operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
min | tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.mirror_pad (TFL::MirrorPadOp)
MirrorPad Operator. Pads a tensor with mirrored values.
This operation pads a input with mirrored values according to the paddings you specify. paddings is an integer tensor with shape [n, 2], where n is the rank of input. For each dimension D of input, paddings[D, 0] indicates how many values to add before the contents of input in that dimension, and paddings[D, 1] indicates how many values to add after the contents of input in that dimension.
Both paddings[D, 0] and paddings[D, 1] must be no greater than input.dim_size(D) (or input.dim_size(D) - 1) if copy_border is true (if false, respectively).
The padded size of each dimension D of the output is:
paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
mode | ::mlir::TFL::MirrorPaddingTypeAttr | mirror_pad_enum |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
pad | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.mul (TFL::MulOp)
Multiplication operator
Element-wise multiplication operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values |
tfl.multinomial (TFL::MultinomialOp)
Draws samples from a categorical distribution.
The generated values will have a categorical distribution based on the logits or unnormalized log-probabilities provided for all classes.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
seed | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
seed2 | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
logits | tensor of 32-bit float values |
num_samples | tensor of 32-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
out | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
tfl.neg (TFL::NegOp)
Negation operator
Computes element-wise negation of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
tfl.no_value (TFL::NoValueOp)
Constant representing no value.
No value constant op.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , ConstantLike
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
value | ::mlir::UnitAttr | unit attribute |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
none_val | none type |
tfl.non_max_suppression_v4 (TFL::NonMaxSuppressionV4Op)
Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score,
pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. Bounding boxes with score less than score_threshold are removed. Bounding boxes are supplied as [y1, x1, y2, x2], where (y1, x1) and (y2, x2) are the coordinates of any diagonal pair of box corners and the coordinates can be provided as normalized (ie, lying in the interval [0, 1]) or absolute. Note that this algorithm is agnostic to where the origin is in the coordinate system and more generally is invariant to orthogonal transformations and translations of the coordinate system; thus translating or reflections of the coordinate system result in the same boxes being selected by the algorithm. The output of this operation is a set of integers indexing into the input collection of bounding boxes representing the selected boxes. The bounding box coordinates corresponding to the selected indices can then be obtained using the tf.gather operation . For example: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
boxes | tensor of 32-bit float values |
scores | tensor of 32-bit float values |
max_output_size | tensor of 32-bit signless integer values |
iou_threshold | tensor of 32-bit float values |
score_threshold | tensor of 32-bit float values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
selected_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
valid_outputs | tensor of 32-bit signless integer values |
tfl.non_max_suppression_v5 (TFL::NonMaxSuppressionV5Op)
Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score,
pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. Bounding boxes with score less than score_threshold are removed. Bounding boxes are supplied as [y1, x1, y2, x2], where (y1, x1) and (y2, x2) are the coordinates of any diagonal pair of box corners and the coordinates can be provided as normalized (ie, lying in the interval [0, 1]) or absolute. Note that this algorithm is agnostic to where the origin is in the coordinate system and more generally is invariant to orthogonal transformations and translations of the coordinate system; thus translating or reflections of the coordinate system result in the same boxes being selected by the algorithm. The output of this operation is a set of integers indexing into the input collection of bounding boxes representing the selected boxes. The bounding box coordinates corresponding to the selected indices can then be obtained using the tf.gather operation . For example: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices) This op also supports a Soft-NMS (with Gaussian weighting) mode (cf Bodla et al, https://arxiv.org/abs/1704.04503 ) where boxes reduce the score of other overlapping boxes instead of directly causing them to be pruned. To enable this Soft-NMS mode, set the soft_nms_sigma parameter to be larger than 0.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
boxes | tensor of 32-bit float values |
scores | tensor of 32-bit float values |
max_output_size | tensor of 32-bit signless integer values |
iou_threshold | tensor of 32-bit float values |
score_threshold | tensor of 32-bit float values |
soft_nms_sigma | tensor of 32-bit float values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
selected_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
selected_scores | tensor of 32-bit float values |
valid_outputs | tensor of 32-bit signless integer values |
tfl.not_equal (TFL::NotEqualOp)
_Not equal operator
Element-wise not_equal operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
lhs | tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values |
rhs | tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.NumericVerify (TFL::NumericVerifyOp)
Verifies the numericals of the two operands
The NumericVerify op is a debugging op to verify the numericals of the two activations. It is a custom op in TFLite. If log_if_failed is true, the NumericVerify op calculates statistics on differences between float and quantized activations, output logs, set differences to the output tensors, and throws an error if errors above tolerance exist. If log_if_failed = false, then it doesn't care about errors.
Traits: QuantizableResult , SameOperandsShape
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
tolerance | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
log_if_failed | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit float or TFLite quint8 type values |
ref | tensor of 32-bit float values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float values |
tfl.one_hot (TFL::OneHotOp)
OneHot operator
Returns a one-hot tensor.The locations represented by indices in indices take value on_value , while all other locations take value off_value .
If the input indices is rank N , the output will have rank N+1 , The new axis is created at dimension axis (default: the new axis is appended at the end).
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
indices | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
depth | tensor of 32-bit signless integer values |
on_value | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values |
off_value | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values |
tfl.pack (TFL::PackOp)
Packs a list of tensors along a dimension into one tensor
Packs a list of values_count rank- R tensors into one rank- (R+1) tensor.
Packs the values_count tensors in values into a tensor with rank one higher than each tensor in values , by packing them along the axis dimension.
Given a list of tensors of shape (A, B, C) ;
if axis == 0 then the output tensor will have the shape (N, A, B, C) . if axis == 1 then the output tensor will have the shape (A, N, B, C) . Etc.
例えば：
# 'x' is [1, 4]
# 'y' is [2, 5]
# 'z' is [3, 6]
pack([x, y, z]) => [[1, 4], [2, 5], [3, 6]] # Pack along first dim.
pack([x, y, z], axis=1) => [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
This is the opposite of unpack .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
values_count | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
values | variadic of tensor of any type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.pad (TFL::PadOp)
Padding operator
This operation pads a input with zeros according to the paddings you specify. paddings is an integer tensor with shape [Dn, 2] , where n is the rank of input . For each dimension D of input , paddings[D, 0] indicates how many zeros to add before the contents of input in that dimension, and paddings[D, 1] indicates how many zeros to add after the contents of input in that dimension.
The padded size of each dimension D of the output is:
paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)
例えば：
# 't' is [[1, 1], [2, 2]]
# 'paddings' is [[1, 1], [2, 2]]
# rank of 't' is 2
pad(t, paddings) ==> [[0, 0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 1, 1, 0, 0]
[0, 0, 2, 2, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0, 0]]
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
padding | tensor of 32/64-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.padv2 (TFL::PadV2Op)
Padding operator v2
This operation pads a input according to the paddings and constant_values you specify. paddings is an integer tensor with shape [Dn, 2] , where n is the rank of input . For each dimension D of input , paddings[D, 0] indicates how many zeros to add before the contents of input in that dimension, and paddings[D, 1] indicates how many zeros to add after the contents of input in that dimension. constant_values is a scalar tensor of the same type as input that indicates the value to use for padding input .
The padded size of each dimension D of the output is:
paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)
例えば：
# 't' is [[1, 1], [2, 2]]
# 'paddings' is [[1, 1], [2, 2]]
# rank of 't' is 2
pad(t, paddings) ==> [[0, 0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 1, 1, 0, 0]
[0, 0, 2, 2, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0, 0]]
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
padding | tensor of 32/64-bit signless integer values |
constant_values | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.poly_call (TFL::PolyCallOp)
Poly call
Have multiple function bodies for the same computation. This allows a program compiler/interpreter to choose one of the available options to execute the program based on which one is most suitable for the target backend.
input: A list of input tensors whose types are T. output: A list of output tensors whose types are T.
call: Multiple regions, each of which encapsulates the same semantic computation but in different forms.
Traits: SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock
Interfaces: RegionBranchOpInterface
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | variadic of tensor of any type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | variadic of tensor of any type values |
tfl.pow (TFL::PowOp)
Power operator
Element-wise power operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.prelu (TFL::PReluOp)
Parameterized Relu operator
Parameterized Relu operator x -> x >= 0 ? x : (alpha * x) where alpha is a trainable tensor. input and alpha should be the same size as input or be broadcastable.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape , TFL::AffineOpCoefficient<-1, 1>
Interfaces: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
alpha | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.pseudo_const (TFL::ConstOp)
Constant pseudo op.
Represents a constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead.
The op is allowed to have all the same type of attributes as tf.Const does (eg, opaque TF attributes are allowed).
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , ConstantLike , FirstAttrDerivedResultType , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.pseudo_qconst (TFL::QConstOp)
Quantized constant pseudo op
Represents a quantized constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead. The quantization parameters are stored as a type attribute in this constant.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
qtype | ::mlir::TypeAttr | Tensor type attribute |
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of QUI8 type or QI8 type or QI16 type or QUI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.pseudo_sparse_const (TFL::SparseConstOp)
Sparse constant pseudo op.
Represents a sparse constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
s_param | ::mlir::TFL::SparsityParameterAttr | Sparsity parameter. |
compressed_data | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.pseudo_sparse_qconst (TFL::SparseQConstOp)
Sparse quantized constant pseudo op
Represents a sparse quantized constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead. The quantization parameters are stored as a type attribute in this constant.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
qtype | ::mlir::TypeAttr | Tensor type attribute |
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
s_param | ::mlir::TFL::SparsityParameterAttr | Sparsity parameter. |
compressed_data | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of QUI8 type or QI8 type or QI16 type or QUI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.quantize (TFL::QuantizeOp)
Quantize operator
Converts floating point tensors to quantized integer tensors according to the quantization parameters defined in the type attribute.
Traits: FirstAttrDerivedResultType , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
qtype | ::mlir::TypeAttr | Tensor type attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.random_standard_normal (TFL::RandomStandardNormalOp)
Outputs random values from a normal distribution.
The generated values will have mean 0 and standard deviation 1.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
seed | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
seed2 | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
shape | tensor of 32-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
out | tensor of 32-bit float values |
tfl.random_uniform (TFL::RandomUniformOp)
Outputs random values from a uniform distribution.
The generated values follow a uniform distribution in the range [0, 1) . The lower bound 0 is included in the range, while the upper bound 1 is excluded.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
seed | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
seed2 | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
shape | tensor of 32-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
out | tensor of 32-bit float values |
tfl.range (TFL::RangeOp)
Range operator
Returns a 1D tensor defined by a sequence from start to limit with a given delta .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
start | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values |
limit | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values |
delta | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
result | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values |
tfl.rank (TFL::RankOp)
Rank operator.
Returns the rank of a tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of any type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of any integer type |
tfl.read_variable (TFL::ReadVariableOp)
Reads variable value.
Read variable data identified by 'resource_id'.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
resource_id | tensor of resource values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
result | tensor of 32-bit float or 64-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 8-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values |
tfl.real (TFL::RealOp)
Returns the real part of a complex number.
Given a tensor input of complex numbers, this operation returns a tensor of type float that is the real part of each element in input . All elements in input must be complex numbers of the form \(a + bj\), where a is the real part returned by this operation and b is the imaginary part.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 64-bit float values |
tfl.reduce_all (TFL::ReduceAllOp)
Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor.
Reduces input along the dimensions given in axis . Unless keep_dims is true, the rank of the tensor is reduced by 1 for each entry in axis . If keep_dims is true, the reduced dimensions are retained with length 1.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 1-bit signless integer values |
reduction_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.reduce_any (TFL::ReduceAnyOp)
Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor.
Reduces input along the dimensions given in axis . Unless keep_dims is true, the rank of the tensor is reduced by 1 for each entry in axis . If keep_dims is true, the reduced dimensions are retained with length 1.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 1-bit signless integer values |
reduction_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.reduce_max (TFL::ReduceMaxOp)
Max-reduction operator
Computes the max reduction along the specified axes
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
axes | tensor of 32-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.reduce_min (TFL::ReduceMinOp)
Min-reduction operator
Computes the min reduction along the specified axes
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
axes | tensor of 32-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.reduce_prod (TFL::ReduceProdOp)
Prod-reduction operator
Computes the product along the specified axes
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
axes | tensor of 32-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.relu (TFL::ReluOp)
Relu operator
Element-wise Relu operator x -> max(0, x)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
tfl.relu6 (TFL::Relu6Op)
Relu6 operator
Element-wise Relu6 operator x -> max(0, min(6, x))
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
tfl.relu_0_to_1 (TFL::Relu0To1Op)
Relu0To1 operator
Element-wise Relu0To1 operator x -> max(0, min(1, x))
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
tfl.relu_n1_to_1 (TFL::Relu1Op)
Relu1 operator
Element-wise Relu1 operator x -> max(-1, min(1, x))
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
tfl.reshape (TFL::ReshapeOp)
Reshape operator
Produces a tensor with the same values but different static shape defined by the output type.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of any type values |
shape | tensor of 32-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.resize_bilinear (TFL::ResizeBilinearOp)
ResizeBilinear Op
Resize images to size using bilinear interpolation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
align_corners | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
half_pixel_centers | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
size | tensor of 32-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
tfl.resize_nearest_neighbor (TFL::ResizeNearestNeighborOp)
ResizeNearestNeighbor Op
Resize images to size using nearest neighbor interpolation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
align_corners | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
half_pixel_centers | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
size | tensor of 32-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
tfl.reverse_sequence (TFL::ReverseSequenceOp)
Reverses variable length slices.
This op first slices input along the dimension batch_dim , and for each slice i , reverses the first seq_lengths[i] elements along the dimension seq_dim .
The elements of seq_lengths must obey seq_lengths[i] <= input.dims[seq_dim] , and seq_lengths must be a vector of length input.dims[batch_dim] .
The output slice i along dimension batch_dim is then given by input slice i , with the first seq_lengths[i] slices along dimension seq_dim reversed.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
seq_dim | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is non-negative |
batch_dim | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is non-negative |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
seq_lengths | tensor of 32/64-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.reverse_v2 (TFL::ReverseV2Op)
ReverseV2 Operator
Reverses specific dimensions of a tensor.
Given a tensor, and a int32/int64 tensor axis representing the set of dimensions of tensor to reverse. This operation reverses each dimension i for which there exists j st axis[j] == i.
Args: tensor: A Tensor. Must be one of the following types: uint8, int8, int16, int32, int64, float32, bool Up to 8-D.
axis: A Tensor. Must be one of the following types: int32, int64. with only 1 element which is the axis index. TODO: Add support for multiple elements.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer values |
axis | tensor of 32-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer values |
tfl.rfft2d (TFL::RFFT2dOp)
2D real-valued fast Fourier transform.
Computes the 2-dimensional discrete Fourier transform of a real-valued signal over the inner-most 2 dimensions of input .
Since the DFT of a real signal is Hermitian-symmetric, RFFT2D only returns the fft_length / 2 + 1 unique components of the FFT for the inner-most dimension of output : the zero-frequency term, followed by the fft_length / 2 positive-frequency terms.
Along each axis RFFT2D is computed on, if fft_length is smaller than the corresponding dimension of input , the dimension is cropped. If it is larger, the dimension is padded with zeros.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float values |
fft_length | tensor of 32-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of complex type with 32-bit float elements values |
tfl.right_shift (TFL::RightShiftOp)
Right Shift operator
Elementwise computes the bitwise right-shift of lhs by rhs .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
lhs | tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values |
rhs | tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values |
tfl.round (TFL::RoundOp)
Round operator
Rounds the values of a tensor to the nearest integer, element-wise.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float values |
tfl.rsqrt (TFL::RsqrtOp)
Reciprocal of square root operator
Computes element-wise reverse square root of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
tfl.scatter_nd (TFL::ScatterNdOp)
_Scatter nd operator
Scatter updates into a new tensor according to indices
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
indices | tensor of 32-bit signless integer values |
updates | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values |
shape | 1D tensor of any type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values |
tfl.segment_sum (TFL::SegmentSumOp)
SegmentSum operator
Computes the sum along segments of a tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.select (TFL::SelectOp)
Select operator
Select values of 'x' if the corresponding value of 'condition' is true or the value of 'y' if false. There are valid condition input sizes:
- Either the same shape (in which case the select is elementwise), or
- condition must be Rank 1 and match over the first dimension.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
condition | tensor of 1-bit signless integer values |
x | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
y | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.select_v2 (TFL::SelectV2Op)
SelectV2 operator
Select values of 'x' if the corresponding value of 'condition' is true or the value of 'y' if false. There are valid condition input sizes:
- Either the same shape (in which case the select is elementwise), or
- Broadcastable shapes between 'condition', 'x' and 'y'.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
condition | tensor of 1-bit signless integer values |
x | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
y | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.shape (TFL::ShapeOp)
Shape operator
Returns the shape of a tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
out_type | ::mlir::Attribute | derived attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of any type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
tfl.sign (TFL::SignOp)
Sign operation
Returns NaN if x is NaN, 0 if x is 0, -1 if x < 0 and 1 if x > 0.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultType
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.sin (TFL::SinOp)
Sine operator
Computes element-wise Sine of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float values |
tfl.slice (TFL::SliceOp)
Return a slice from 'input'.
The output tensor is a tensor with dimensions described by 'size' whose values are extracted from 'input' starting at the offsets in 'begin'.
begin is zero-based; size is one-based. If size[i] is -1, all remaining elements in dimension i are included in the slice. In other words, this is equivalent to setting: size[i] = input.dim_size(i) - begin[i]
Requirements : 0 <= begin[i] <= begin[i] + size[i] <= Di for i in [0, n)
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI4 type or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or 1-bit signless integer or TFLite string type or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
begin | tensor of 32/64-bit signless integer values |
size | tensor of 32/64-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI4 type or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or 1-bit signless integer or TFLite string type or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.softmax (TFL::SoftmaxOp)
Softmax operator
Computes element-wise softmax activations with the following formula
exp(input * beta) / tf.reduce_sum(exp(input * beta), dim)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , FixedOutputRangeInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
beta | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.space_to_batch_nd (TFL::SpaceToBatchNdOp)
SpaceToBatchNd operator
This operation reshapes space dimensions into the "batch" dimension 0
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
block_shape | tensor of 32-bit signless integer values |
paddings | tensor of 32-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.space_to_depth (TFL::SpaceToDepthOp)
SpaceToDepth operator
Rearranges blocks of spatial data, into depth. More specifically, this op outputs a copy of the input tensor where values from the height and width dimensions are moved to the depth dimension. block_size indicates the input block size.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
block_size | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.sparse_to_dense (TFL::SparseToDenseOp)
Converts a sparse representation into a dense tensor.
Builds an array dense with shape output_shape such that
# If sparse_indices is scalar
dense[i] = (i == sparse_indices ? sparse_values : default_value)
# If sparse_indices is a vector, then for each i
dense[sparse_indices[i]] = sparse_values[i]
# If sparse_indices is an n by d matrix, then for each i in [0, n)
dense[sparse_indices[i][0], ..., sparse_indices[i][d-1]] = sparse_values[i]
All other values in dense are set to default_value . If sparse_values is a scalar, all sparse indices are set to this single value.
Indices should be sorted in lexicographic order, and indices must not contain any repeats. If validate_indices is true, these properties are checked during execution.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
sparse_indices | tensor of 32/64-bit signless integer values |
output_shape | tensor of 32/64-bit signless integer values |
sparse_values | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values |
default_value | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
dense | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values |
tfl.split (TFL::SplitOp)
Splits a tensor into num_split tensors along one dimension.
Splits the value tensor along split_dim into a number of sub-tensors with same shape as the original one, except for split_dim . Same as tf.Split.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
num_splits | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
split_dim | tensor of 32-bit signless integer values |
value | tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
outputs | variadic of tensor of any type values |
tfl.split_v (TFL::SplitVOp)
Splits a tensor into num_split tensors along one dimension.
Splits the value tensor along split_dim into a number of sub-tensors with same shape as the original one, except for split_dim . The grouping of the resultant sub-tensors is decided by size-splits . Same as tf.SplitV.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
num_splits | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
value | tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
size_splits | 1D tensor of 32-bit signless integer values |
split_dim | 0D tensor of 32-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
outputs | variadic of tensor of any type values |
tfl.sqrt (TFL::SqrtOp)
Square root operator
Computes element-wise Square root of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
tfl.square (TFL::SquareOp)
Square operator
Computes element-wise Square of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float values |
tfl.squared_difference (TFL::SquaredDifferenceOp)
Squared difference operator
Element-wise squared difference operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values |
tfl.squeeze (TFL::SqueezeOp)
Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor.
Given a tensor input , this operation returns a tensor of the same type with all dimensions of size 1 removed. If you don't want to remove all size 1 dimensions, you can remove specific size 1 dimensions by specifying squeeze_dims .
例えば：
# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]
shape(squeeze(t)) ==> [2, 3]
Or, to remove specific size 1 dimensions:
# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]
shape(squeeze(t, [2, 4])) ==> [1, 2, 3, 1]
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
squeeze_dims | ::mlir::ArrayAttr | 64-bit integer array attribute whose size is at most 8 |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of any type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.strided_slice (TFL::StridedSliceOp)
StridedSlice Op
Return a strided slice from input .
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
begin_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
end_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
ellipsis_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
new_axis_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
shrink_axis_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
offset | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 1-bit signless integer or 16-bit signless integer or QI16 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values |
begin | tensor of 32-bit signless integer values |
end | tensor of 32-bit signless integer values |
strides | tensor of 32-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 1-bit signless integer or 16-bit signless integer or QI16 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values |
tfl.sub (TFL::SubOp)
Subtraction operator
Element-wise subtraction operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.sum (TFL::SumOp)
Sum operator
Computes the sum reduction along the specified axes
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
axes | tensor of 32-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.svdf (TFL::SVDFOp)
Single value decomposition filter operator
The SVDF op is a decomposition of a densely connected op into low rank filters. For details: https://research.google.com/pubs/pub43813.html https://arxiv.org/abs/1812.02802
Traits: QuantizableResult , TFL::AccumulatorUniformScale<3, 2, 4>
Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , RequiresQuantizedBiasInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
rank | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
feature_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type values |
time_weights | tensor of 32-bit float or QI16 type values |
input_gate_bias | tensor of any type values or none type |
activation_state | stateful tensor |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
tfl.tanh (TFL::TanhOp)
Hyperbolic tangent operator
Computes element-wise Hyperbolic tangent of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , FixedOutputRangeInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.tile (TFL::TileOp)
Tile operator.
Constructs a tensor by tiling a given tensor.
This operation creates a new tensor by replicating input multiples times. The output tensor's i'th dimension has input.dims(i) * multiples[i] elements, and the values of input are replicated multiples[i] times along the 'i'th dimension. For example, tiling [abcd] by [2] produces [abcdabcd].
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite string type values |
multiples | tensor of 32/64-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite string type values |
tfl.topk_v2 (TFL::TopKV2Op)
TopK operator
Returns the top k largest element along each last dimensional slice of input and the indices of values within the last dimension of the input tensor.
Results are always sorted in the descending order.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values |
k | tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
values | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values |
indices | tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values |
tfl.transpose (TFL::TransposeOp)
Transpose operator
Returns the Transpose of x
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 4-bit signless integer or QI4 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type values |
perm | tensor of 32-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 4-bit signless integer or QI4 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type values |
tfl.transpose_conv (TFL::TransposeConvOp)
Transpose convolution operator
Performs transpose convolution operation on input.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , TFL::AccumulatorUniformScale<3, 1, 2> , TFL::AffineOpCoefficient<0, 1>
Interfaces: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , RequiresQuantizedBiasInterface , TFL_SparseOp , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
padding | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is SAME, or VALID |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
output_shape | tensor of 32-bit signless integer values |
weights | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
bias | tensor of any type values or none type |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.unidirectional_sequence_lstm (TFL::UnidirectionalSequenceLSTMOp)
Unidirectional sequence lstm operator
A recurrent neural network specified by an LSTM cell. This Op supports unrolling the input along the time or batch dimensions, and implements the following operation for each element in the sequence s = 1...sequence_length: outputs[s] = state = activation(LSTMOp(inputs[s]))
where LSTMOp is LSTM TF Lite Op and the “activation” is the function passed as the “fused_activation_function” argument (if not “NONE”).
Traits: QuantizableResult
Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , InferTypeOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
cell_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute whose value is non-negative |
proj_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute whose value is non-negative |
time_major | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
diagonal_recurrent_tensors | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
input_to_input_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_forget_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_cell_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_output_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
effective_hidden_scale_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float values |
input_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
input_to_forget_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
input_to_cell_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
input_to_output_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
recurrent_to_forget_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_cell_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_output_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
cell_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
cell_to_forget_weights | tensor of any type values or none type |
cell_to_output_weights | tensor of any type values or none type |
input_gate_bias | tensor of any type values or none type |
forget_gate_bias | tensor of 32-bit float values |
cell_bias | tensor of 32-bit float values |
output_gate_bias | tensor of 32-bit float values |
projection_weights | tensor of any type values or none type |
projection_bias | tensor of any type values or none type |
input_activation_state | stateful tensor |
input_cell_state | stateful tensor |
input_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
forget_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
cell_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
output_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
tfl.unidirectional_sequence_rnn (TFL::UnidirectionalSequenceRNNOp)
Unidirectional sequence rnn operator
A recurrent neural network specified by an RNN cell. This Op takes in input in a format {batch_size, seq_len, input_size} or {seq_len, batch_size, input_size} if it's time-majored.
It implements the following operation for each element in the sequence s = 1...sequence_length: outputs[s] = state = activation(RNNOp(inputs[s]))
where RNNOp is RNNOp TF Lite Op and the “activation” is the function passed as the “fused_activation_function” argument (if not “NONE”).
Traits: QuantizableResult
Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
time_major | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float values |
input_to_input_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_input_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
input_gate_bias | tensor of 32-bit float values |
hidden_state | stateful tensor |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float values |
tfl.unique (TFL::UniqueOp)
Unique Op.
This operation returns a tensor output containing all of the unique elements of input sorted in the same order that they occur in input . This operation also returns a tensor idx the same size as x that contains the index of each value of input in the unique output output . In other words:
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
idx_out_type | ::mlir::Attribute | derived attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values |
idx | tensor of 32/64-bit signless integer values |
tfl.unpack (TFL::UnpackOp)
Unpacks a tensor along a dimension into multiple tensors
Unpacks a given dimension of a rank- R tensor into num rank- (R-1) tensors.
Unpacks num tensors from value by chipping it along the axis dimension. For example, given a tensor of shape (A, B, C, D) ;
If axis == 0 then the i'th tensor in output is the slice value[i, :, :, :] and each tensor in output will have shape (B, C, D) . (Note that the dimension unpacked along is gone, unlike split ).
If axis == 1 then the i'th tensor in output is the slice value[:, i, :, :] and each tensor in output will have shape (A, C, D) . Etc.
This is the opposite of pack .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultElementType
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
num | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is non-negative |
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
outputs | variadic of tensor of any type values |
tfl.unsorted_segment_max (TFL::UnsortedSegmentMaxOp)
UnsortedSegmentMax operator
Computes the maximum value along segments of a tensor such that output[i] = max(data[j....]) where segment_ids[j...] = i if the maximum is empty for a given segment ID i, it outputs the smallest possible value for the specific numeric type, output[i] = numeric_limits::lowest(). Note the values of segment_ids are always validated to be less than num_segments and an error is thrown for out-of-bound indices.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
num_segments | tensor of 32-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.unsorted_segment_min (TFL::UnsortedSegmentMinOp)
UnsortedSegmentMin operator
Computes the minimum value along segments of a tensor such that output[i] = min(data[j....]) where segment_ids[j...] = i if the minimum is empty for a given segment ID i, it outputs the largest possible value for the specific numeric type, output[i] = numeric_limits::max(). Note the values of segment_ids are always validated to be less than num_segments and an error is thrown for out-of-bound indices.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
num_segments | tensor of 32-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.unsorted_segment_prod (TFL::UnsortedSegmentProdOp)
UnsortedSegmentProd operator
Computes the product along segments of a tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
num_segments | tensor of 32-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.unsorted_segment_sum (TFL::UnsortedSegmentSumOp)
UnsortedSegmentSum operator
From a tensor segmentation, computes the output resulting from summing together elements mapped to the same segment_id. Ie output[i] is equal to the tensor sum of all elements from the input tensor mapped to segment_id i . If no tensors are mapped to a particular included segment_id, the output at that indice will be a zero tensor with the appropriate shape. Note the values of segment_ids are always validated to be less than num_segments and an error is thrown for out-of-bound indices
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
num_segments | tensor of 32-bit signless integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.var_handle (TFL::VarHandleOp)
Returns a handle to a variable resource from its name.
Returns a handle for a variable resource from its name. container: the container this variable is placed in. shared_name: the name by which this variable is referred to.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
container | ::mlir::StringAttr | string attribute |
shared_name | ::mlir::StringAttr | string attribute |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
resource_handle | tensor of resource values |
tfl.where (TFL::WhereOp)
Returns locations of nonzero / true values in a tensor.
This operation returns the coordinates of true elements in condition . The coordinates are returned in a 2-D tensor where the first dimension (rows) represents the number of true elements, and the second dimension (columns) represents the coordinates of the true elements. Keep in mind, the shape of the output tensor can vary depending on how many true values there are in condition . Indices are output in row-major order.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
condition | tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32/64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
index | tensor of 64-bit signless integer values |
tfl.while (TFL::WhileOp)
While loop
output = input; while (cond(output)) { output = body(output) }
While loop where all values are passes through arguments with implicit capture.
input: A list of input tensors whose types are T. output: A list of output tensors whose types are T. cond: A region that takes 'input' and returns a boolean scalar tensor. body: A region that takes a list of tensors and returns another list of tensors. Both lists have the same types.
Traits: SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock
Interfaces: LoopLikeOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
属性:
| 属性 | MLIR Type | 説明 |
|---|---|---|
is_stateless | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | variadic of tensor of any type values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | variadic of tensor of any type values |
tfl.yield (TFL::YieldOp)
Yield operation
The "yield" operation represents a return operation within the conditional and body of structured control flow (eg, while), and a terminator for ControlNodeOp. The operation takes a variable number of operands and produces no results. The operand number and types must match the signature of the region that contains the operation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , Terminator
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
| «unnamed» | variadic of any type |
tfl.zeros_like (TFL::ZerosLikeOp)
ZerosLike operator
Returns a tensor of zeros with the same shape and type as the input tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultType
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| オペランド | 説明 |
|---|---|
input | tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values |
結果：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
output | tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values |
属性
DimensionMetadataAttr
Dimension metadata.
構文：
#tfl.dimension_metadata<
::mlir::TFL::DimensionTypeAttr, # format
int32_t, # dense_size
::llvm::ArrayRef<int32_t>, # segments
::llvm::ArrayRef<int32_t> # indices
>
パラメータ:
| パラメータ | C++ type | 説明 |
|---|---|---|
| 形式 | ::mlir::TFL::DimensionTypeAttr | dimension_type |
| dense_size | int32_t | |
| セグメント | ::llvm::ArrayRef<int32_t> | |
| インデックス | ::llvm::ArrayRef<int32_t> |
SparsityParameterAttr
Sparsity parameter.
構文：
#tfl.sparsity_parameter<
::llvm::ArrayRef<int32_t>, # traversal_order
::llvm::ArrayRef<int32_t>, # block_map
::llvm::ArrayRef<DimensionMetadataAttr> # dim_metadata
>
パラメータ:
| パラメータ | C++ type | 説明 |
|---|---|---|
| traversal_order | ::llvm::ArrayRef<int32_t> | |
| block_map | ::llvm::ArrayRef<int32_t> | |
| dim_metadata | ::llvm::ArrayRef<DimensionMetadataAttr> |
ConstBytesAttr
A string attribute representation of compiled bytes
Syntax Examples:
#tfl<const_bytes : "0xDEADBEEF">
パラメータ:
| パラメータ | C++ type | 説明 |
|---|---|---|
| 価値 | ::llvm::StringRef |
DimensionTypeAttr
_Dimension type
構文：
#tfl.dimension_type_attr<
::mlir::TFL::DimensionType # value
>
パラメータ:
| パラメータ | C++ type | 説明 |
|---|---|---|
| 価値 | ::mlir::TFL::DimensionType | an enum of type DimensionType |
LSTMKernelTypeAttr
_Lstm_kernel type
構文：
#tfl.lstm_kernel_type_attr<
::mlir::TFL::LSTMKernelType # value
>
パラメータ:
| パラメータ | C++ type | 説明 |
|---|---|---|
| 価値 | ::mlir::TFL::LSTMKernelType | an enum of type LSTMKernelType |
MirrorPaddingTypeAttr
_Mirror_pad enum
構文：
#tfl.mirror_pad_attr<
::mlir::TFL::MirrorPaddingType # value
>
パラメータ:
| パラメータ | C++ type | 説明 |
|---|---|---|
| 価値 | ::mlir::TFL::MirrorPaddingType | an enum of type MirrorPaddingType |
列挙型
DimensionType
_Dimension type
Cases:
| シンボル | 価値 | 弦 |
|---|---|---|
| 密集 | 0 | 密集 |
| SPARSE_CSR | 1 | SPARSE_CSR |
LSTMKernelType
_Lstm_kernel type
Cases:
| シンボル | 価値 | 弦 |
|---|---|---|
| 満杯 | 0 | 満杯 |
| ベーシック | 1 | ベーシック |
MirrorPaddingType
_Mirror_pad enum
Cases:
| シンボル | 価値 | 弦 |
|---|---|---|
| 反映する | 0 | 反映する |
| SYMMETRIC | 1 | SYMMETRIC |