"تي اف إل&39; اللهجة

لهجة TensorFlow Lite.

تتوافق هذه اللهجة مع عمليات TensorFlow Lite.

الثوابت:

• جميع القيم من نوع الموتر (على وجه الخصوص، يتم تمثيل القيم العددية باستخدام موترات ذات أبعاد صفرية)؛

العمليات

tfl.abs (TFL::AbsOp)

عامل القيمة المطلقة

بإعطاء موتر x ، تُعيد هذه العملية موترًا يحتوي على القيمة المطلقة لكل عنصر في x . على سبيل المثال، إذا كان x عنصر إدخال وy عنصر إخراج، فإن هذه العملية تحسب \(y = |x|\).

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، SameOperandsAndResultShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
x	موتر من نوع عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد عشري 32 بت أو نوع QI8 أو نوع QI16

نتائج:

نتيجة	وصف
y	موتر من نوع عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد عشري 32 بت أو نوع QI8 أو نوع QI16

tfl.add (TFL::AddOp)

عامل الجمع

عملية جمع العناصر.

السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ، AlwaysSpeculatableImplTrait ، Commutative ، QuantizableResult ، ResultsBroadcastableShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflArithmeticCountOpInterface ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	سمة نصية قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT

المعاملات:

المعامل	وصف
lhs	موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد عشري 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو نوع QI16
rhs	موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد عشري 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو نوع QI16

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد عشري 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو نوع QI16

tfl.add_n (TFL::AddNOp)

عامل الجمع n

يجمع جميع موترات الإدخال عنصرًا بعنصر.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، Commutative

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflArithmeticCountOpInterface ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
inputs	متغيرات من موتر من أي نوع غير رمزي

نتائج:

نتيجة	وصف
sum	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32 بت

tfl.arg_max (TFL::ArgMaxOp)

عامل ArgMax

يُعيد هذا الأمر الفهرس الذي يحتوي على أكبر قيمة عبر أبعاد الموتر.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
output_type	::mlir::Attribute	السمة المشتقة

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من عدد صحيح بدون إشارة مكون من بت واحد، أو عدد عشري مكون من 32 بت، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 32 بت، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 8 بت، أو عدد صحيح غير مُوقّع مكون من 8 بت، أو قيم من نوع QI8 أو قيم من نوع QUI8
dim	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت

tfl.arg_min (TFL::ArgMinOp)

عامل ArgMin

تُعيد هذه الدالة فهرس أصغر قيمة عبر أبعاد موتر. a = [1, 10, 26.9, 2.8, 166.32, 62.3] b = tf.math.argmin(input = a) c = tf.keras.backend.eval(b)

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
output_type	::mlir::Attribute	السمة المشتقة

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من عدد صحيح بدون إشارة مكون من بت واحد، أو عدد عشري مكون من 32 بت، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 32 بت، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 8 بت، أو عدد صحيح غير مُوقّع مكون من 8 بت، أو قيم من نوع QI8 أو قيم من نوع QUI8
dim	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت

tfl.assign_variable (TFL::AssignVariableOp)

يُسند قيمة جديدة إلى متغير.

أي عملية قراءة متغيرات تعتمد على هذه العملية تضمن إرجاع هذه القيمة أو قيمة أحدث لاحقة للمتغير.

الواجهات: TflRuntimeVerifyOpInterface

المعاملات:

المعامل	وصف
resource_id	موتر قيم الموارد
value	موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد عشري 64 بت أو عدد صحيح بدون إشارة بت واحد أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع QI16 أو نوع مركب بعناصر عدد عشري 32 بت أو نوع مركب بقيم عناصر عدد عشري 64 بت

tfl.atan2 (TFL::Atan2Op)

عملية Atan2

تقوم عملية "atan2" بحساب دالة الظل العكسي لـ y/x عنصرًا تلو الآخر، مع مراعاة إشارات الوسائط.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، SameOperandsAndResultType

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، InferTypeOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
y	موتر من قيم عائمة 32 بت أو 64 بت
x	موتر من قيم عائمة 32 بت أو 64 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عائمة 32 بت أو 64 بت

tfl.average_pool_2d (TFL::AveragePool2DOp)

عامل التجميع المتوسط ​​ثنائي الأبعاد

يقوم بعملية تجميع المتوسطات على المدخلات.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflArithmeticCountOpInterface ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
filter_height	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
filter_width	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
padding	::mlir::StringAttr	سمة نصية قيمتها SAME أو VALID
stride_h	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
stride_w	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	سمة نصية قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT

المعاملات:

المعامل	وصف
input	قيم موتر من نوع float 32 بت أو من نوع QI8 أو من نوع QUI8 أو من نوع QI16

نتائج:

نتيجة	وصف
output	قيم موتر من نوع float 32 بت أو من نوع QI8 أو من نوع QUI8 أو من نوع QI16

tfl.basic_lstm (TFL::BasicLSTMOp)

عامل LSM الأساسي

مشغل خلية LSTM الأساسي.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	سمة نصية قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT
cell_clip	::mlir::FloatAttr	سمة عددية عشرية 32 بت قيمتها غير سالبة
proj_clip	::mlir::FloatAttr	سمة عددية عشرية 32 بت قيمتها غير سالبة
kernel_type	::mlir::TFL::LSTMKernelTypeAttr	lstm_kernel_type وقيمته هي mlir::TFL::LSTMKernelType::BASIC

المعاملات:

المعامل	وصف
data_input	موتر من نوع float 32 بت أو قيم من نوع QUI8
prev_activ_input	موتر من نوع float 32 بت أو قيم من نوع QUI8
weights_input	موتر من نوع float 32 بت أو قيم من نوع QUI8
biases_input	موتر من قيم من نوع float أو QI32 ذات 32 بت
prev_state_input	موتر من قيم من نوع float 32 بت أو QI16

نتائج:

نتيجة	وصف
activ_output	موتر ثنائي الأبعاد من أي نوع قيم غير رمزية
state_output	موتر ثنائي الأبعاد من أي نوع قيم غير رمزية
concat_temp	موتر ثنائي الأبعاد من أي نوع قيم غير رمزية
activ_temp	موتر ثنائي الأبعاد من أي نوع قيم غير رمزية

tfl.batch_matmul (TFL::BatchMatMulOp)

عامل ضرب المصفوفة الدفعية

يُجري عملية ضرب المصفوفات المجمعة على المدخلات. يتبع اصطلاحات TensorFlow BatchMatMulV2، مع دعم الأبعاد غير المعروفة في أبعاد الدفعة والبث.

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)

السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ، AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، DynamicRangeQuantizedOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
adj_x	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية
adj_y	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية
asymmetric_quantize_inputs	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية

المعاملات:

المعامل	وصف
x	موتر من نوع 32 بت عائم أو 16 بت عائم أو من نوع QI8 أو من نوع QI16 أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة من 8 بت
y	موتر من نوع 32 بت عائم أو 16 بت عائم أو من نوع QI8 أو من نوع QI16 أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو قيم من نوع مُكمّم على مستوى الكتل

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من نوع 32 بت عائم أو 16 بت عائم أو من نوع QI8 أو من نوع QI16 أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32 بت

tfl.batch_to_space_nd (TFL::BatchToSpaceNdOp)

عامل BatchToSpaceNd

تقوم هذه العملية بإعادة تشكيل البعد "الدفعة" 0 إلى أبعاد مكانية.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو عدد صحيح غير مُوقّع 8 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو نوع QI16
block_shape	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت
indices	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو عدد صحيح غير مُوقّع 8 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو نوع QI16

tfl.bidirectional_sequence_lstm (TFL::BidirectionalSequenceLSTMOp)

مُشغِّل تسلسل ثنائي الاتجاه LSTM

تتكون شبكة LSTM ثنائية الاتجاه أساسًا من شبكتي LSTM، إحداهما تعمل للأمام والأخرى للخلف. ويكون الناتج عبارة عن دمج الشبكتين.

السمات: QuantizableResult

الواجهات: DynamicRangeQuantizedOpInterface ، TFL_StatefulOp ، TflRuntimeVerifyOpInterface

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	سمة نصية قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT
cell_clip	::mlir::FloatAttr	سمة عددية عشرية 32 بت قيمتها غير سالبة
proj_clip	::mlir::FloatAttr	سمة عددية عشرية 32 بت قيمتها غير سالبة
merge_outputs	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية
time_major	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية
asymmetric_quantize_inputs	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 8 بت
fw_input_to_input_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
fw_input_to_forget_weights	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 8 بت
fw_input_to_cell_weights	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 8 بت
fw_input_to_output_weights	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 8 بت
fw_recurrent_to_input_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
fw_recurrent_to_forget_weights	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 8 بت
fw_recurrent_to_cell_weights	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 8 بت
fw_recurrent_to_output_weights	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 8 بت
fw_cell_to_input_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
fw_cell_to_forget_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
fw_cell_to_output_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
fw_input_gate_bias	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
fw_forget_gate_bias	موتر من قيم عائمة 32 بت
fw_cell_bias	موتر من قيم عائمة 32 بت
fw_output_gate_bias	موتر من قيم عائمة 32 بت
fw_projection_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
fw_projection_bias	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
bw_input_to_input_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
bw_input_to_forget_weights	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 8 بت
bw_input_to_cell_weights	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 8 بت
bw_input_to_output_weights	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 8 بت
bw_recurrent_to_input_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
bw_recurrent_to_forget_weights	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 8 بت
bw_recurrent_to_cell_weights	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 8 بت
bw_recurrent_to_output_weights	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 8 بت
bw_cell_to_input_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
bw_cell_to_forget_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
bw_cell_to_output_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
bw_input_gate_bias	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
bw_forget_gate_bias	موتر من قيم عائمة 32 بت
bw_cell_bias	موتر من قيم عائمة 32 بت
bw_output_gate_bias	موتر من قيم عائمة 32 بت
bw_projection_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
bw_projection_bias	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
fw_input_activation_state	موتر الحالة
fw_input_cell_state	موتر الحالة
bw_input_activation_state	موتر الحالة
bw_input_cell_state	موتر الحالة
aux_input	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
fw_aux_input_to_input_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
fw_aux_input_to_forget_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
fw_aux_input_to_cell_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
fw_aux_input_to_output_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
bw_aux_input_to_input_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
bw_aux_input_to_forget_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
bw_aux_input_to_cell_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
bw_aux_input_to_output_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع

نتائج:

نتيجة	وصف
fw_output	موتر من أي نوع غير رمزي
bw_output	موتر من أي نوع غير رمزي

tfl.bitcast (TFL::BitcastOp)

مشغل البث الرقمي

يقوم بتحويل موتر من نوع إلى آخر.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من أي نوع غير رمزي

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من أي نوع غير رمزي

tfl.bitwise_xor (TFL::BitwiseXorOp)

عامل XOR الثنائي

تقوم الدالة Elementwise بحساب عملية XOR الثنائية lhs والطرف rhs .

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، Commutative ، ResultsBroadcastableShape ، SameOperandsAndResultElementType

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
lhs	موتر من قيم عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
rhs	موتر من قيم عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت

tfl.blockwise_dequantize (TFL::BlockwiseDequantizeOp)

عامل إلغاء التكميم على مستوى الكتل

يعيد بناء قيم الفاصلة العائمة من موتر مُكمّم على مستوى الكتل كـ scale * (input - zero_point) . يشير غياب معامل zero_points إلى أن نقطة الصفر تساوي 0.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
block_shape	::mir::ArrayAttr	سمة مصفوفة الأعداد الصحيحة 64 بت
symmetric	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من قيم عددية بدون إشارة مكونة من 2 بت أو 4 بت أو 8 بت أو 16 بت
scales	موتر من نوع f8E8M0FNU أو عدد عشري 16 بت أو نوع bfloat16 أو قيم عدد عشري 32 بت
zero_points	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عائمة 32 بت

tfl.blockwise_quantize (TFL::BlockwiseQuantizeOp)

عامل التكميم الديناميكي على مستوى الكتل

يحسب هذا البرنامج مقياسًا لكل كتلة (ونقطة الصفر في حالة عدم التناظر) من المدخلات أثناء التشغيل، ثم يُكمّم المدخلات باستخدام هذه المقاييس. تُعاد المعاملات المحسوبة مع الموتر المُكمّم، بحيث يمكن لدالة tfl.blockwise_dequantize المطابقة أن تُبطل التحويل.

يُحسب حجم الكتلة max(abs(block)) / (q_max + range_dilation) ، حيث q_max هي أكبر قيمة قابلة للتمثيل لنوع تخزين الإخراج. تعمل range_dilation على توسيع المقام بحيث يتم اقتطاع القيم الشاذة بدلاً من تمديد الكتلة بأكملها؛ وقيمتها الافتراضية هي 0. عندما يكون scale_type هو f8E8M0FNU ، يتم تقريب الحجم إلى أقرب قوة للعدد اثنين.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
block_shape	::mir::ArrayAttr	سمة مصفوفة الأعداد الصحيحة 64 بت
scale_type	::mlir::TypeAttr	سمة نوع عنصر المقياس
symmetric	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية
range_dilation	::mlir::FloatAttr	سمة عائمة 32 بت

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من قيم عائمة 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عددية بدون إشارة مكونة من 2 بت أو 4 بت أو 8 بت أو 16 بت
scale	موتر من نوع f8E8M0FNU أو عدد عشري 16 بت أو نوع bfloat16 أو قيم عدد عشري 32 بت
zero_point	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع

tfl.broadcast_args (TFL::BroadcastArgsOp)

أعد شكل s0 op s1 مع البث.

بفرض وجود s0 و s1 ، وهما موتران يمثلان الأشكال، احسب r0 ، وهو الشكل المُذاع. s0 و s1 و r0 جميعها متجهات عددية صحيحة.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
s0	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت
s1	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
r0	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت

tfl.broadcast_to (TFL::BroadcastToOp)

قم ببث مصفوفة لشكل متوافق.

البث هو عملية إنشاء مصفوفات ذات أشكال متوافقة لإجراء العمليات الحسابية. يكون شكلان متوافقين إذا كان كل زوج من أبعادهما متساويًا أو كان أحدهما يساوي واحدًا. عند محاولة بث موتر إلى شكل، يبدأ البث بالأبعاد الأخيرة، ثم ينتقل تدريجيًا إلى الأمام.

على سبيل المثال،

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)

في المثال أعلاه، يتم بث موتر الإدخال ذو الشكل [1, 3] إلى موتر الإخراج ذو الشكل [3, 3] .

عند إجراء عمليات البث مثل ضرب موتر في عدد قياسي، فإن البث (عادةً) يوفر بعض الفائدة من حيث الوقت أو المساحة، حيث أن الموتر الذي تم بثه لا يتم تجسيده أبدًا.

مع ذلك، لا توفر broadcast_to أيًا من هذه المزايا. إذ يشغل الموتر المُنشأ حديثًا كامل مساحة الذاكرة الخاصة بالشكل المُذاع. (في سياق الرسم البياني، قد تُدمج broadcast_to مع عملية لاحقة ثم تُحسّن لاحقًا).

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من نوع float ذي 32 بت أو من نوع f8E4M3FN أو من نوع f8E5M2 أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي بت واحد أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 4 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 8 بت أو من نوع QI8 أو عدد صحيح غير مُوَقَّع ذي 8 بت أو عدد صحيح غير مُوَقَّع ذي 32 بت أو من نوع QUI8 أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 16 بت أو من نوع QI16 أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 64 بت أو نوع مركب بقيم عناصر من نوع float ذي 32 بت
shape	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت

نتائج:

نتيجة

وصف

output

موتر من نوع float ذي 32 بت أو من نوع f8E4M3FN أو من نوع f8E5M2 أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي بت واحد أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 4 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 8 بت أو من نوع QI8 أو عدد صحيح غير مُوَقَّع ذي 8 بت أو عدد صحيح غير مُوَقَّع ذي 32 بت أو من نوع QUI8 أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 16 بت أو من نوع QI16 أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 64 بت أو نوع مركب بقيم عناصر من نوع float ذي 32 بت

tfl.bucketize (TFL::BucketizeOp)

يقوم بتصنيف "المدخلات" بناءً على "الحدود".

مثال:

إذا كانت المدخلات هي boundaries = [0, 10, 100] input = [[-5, 10000][150, 10][5, 100]] ، فإن المخرجات ستكون output = [[0, 3][3, 2][1, 3]] .

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، SameOperandsAndResultShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
boundaries	::mir::ArrayAttr	سمة مصفوفة عائمة 32 بت

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو عددية عشرية 64 بت أو عددية صحيحة بدون إشارة 32 بت أو عددية صحيحة بدون إشارة 64 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت

tfl.call_once (TFL::CallOnceOp)

يستدعي دالة تهيئة

تستدعي هذه العملية دالة التهيئة المعطاة لمهيئ الجلسة في لهجة نموذج tf المحفوظ.

الواجهات: TflRuntimeVerifyOpInterface

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
session_init_function	::mlir::StringAttr	سمة السلسلة

tfl.cast (TFL::CastOp)

عامل تشغيل الصب

يقوم بتحويل المدخلات من نوع الإدخال إلى نوع الإخراج.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، SameOperandsAndResultShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل

وصف

input

موتر من نوع float ذي 16 بت أو bfloat16 أو f8E4M3FN أو f8E5M2 أو float ذي 32 بت أو float ذي 64 بت أو عدد صحيح بدون إشارة بت واحد أو عدد صحيح بدون إشارة بتين أو عدد صحيح بدون إشارة 4 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 4 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع TFLite quint8 أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو نوع مركب بقيم عناصر float ذات 32 بت

نتائج:

نتيجة

وصف

output

موتر من نوع float ذي 16 بت أو bfloat16 أو f8E4M3FN أو f8E5M2 أو float ذي 32 بت أو float ذي 64 بت أو عدد صحيح بدون إشارة بت واحد أو عدد صحيح بدون إشارة بتين أو عدد صحيح بدون إشارة 4 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 4 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع TFLite quint8 أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو نوع مركب بقيم عناصر float ذات 32 بت

tfl.ceil (TFL::CeilOp)

مشغل السقف

تُرجع هذه الدالة قيمة السقف لكل عنصر من عناصر المدخلات.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، InferTensorType ، TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، InferShapedTypeOpInterface ، InferTypeOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
x	موتر من قيم عائمة 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
y	موتر من قيم عائمة 32 بت

tfl.complex_abs (TFL::ComplexAbsOp)

يحسب القيمة المطلقة المركبة للموتر.

بإعطاء موتر x من الأعداد المركبة، تُرجع هذه العملية موترًا من نوع float أو double يُمثل القيمة المطلقة لكل عنصر في x . يجب أن تكون جميع عناصر x أعدادًا مركبة من الشكل التالي: \(a + bj\)يتم حساب القيمة المطلقة على النحو التالي: \( \sqrt{a^2 + b^2}\).

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، SameOperandsAndResultShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من النوع المركب بعناصر عائمة 32 بت أو من النوع المركب بقيم عناصر عائمة 64 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عائمة 32 بت أو 64 بت

tfl.concatenation (TFL::ConcatenationOp)

عامل الربط

يقوم بربط الموترات على طول بُعد واحد

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
axis	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	سمة نصية قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT

المعاملات:

المعامل	وصف
values	متغيرات من موتر من أي نوع غير رمزي

نتائج:

نتيجة	وصف
output	قيم موتر من نوع 32 بت عائم أو 16 بت عائم أو من نوع f8E4M3FN أو من نوع f8E5M2 أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو من نوع QI4 أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو من نوع QI8 أو من نوع QUI8 أو عدد صحيح غير مُوقّع 8 بت أو عدد صحيح غير مُوقّع 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 1 بت

tfl.control_node (TFL::ControlNodeOp)

تقوم عملية TFL.control_node بتغليف عمليات الكتلة الواحدة من أجل ربط حواف التحكم.

يُستخدم هذا لتغليف المناطق وربط تبعيات التحكم بها. عادةً ما يحدث هذا في إحدى الخطوات الأخيرة قبل إصدار نموذج Flatbuffer لتمكين التحسينات التي تعتمد على ترتيب ثابت للعمليات (مثل إعادة التجسيد). يقوم مُصدِّر Flatbuffer بفك تغليف المنطقة المُغلَّفة وإضافة بيانات وصفية إلى النموذج المُنشأ بحيث تحترم أي عمليات إعادة ترتيب أثناء التشغيل الترتيب المُحدد بواسطة تبعيات التحكم.

السمات: HasParent<mlir::func::FuncOp> ، RecursiveMemoryEffects ، SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> ، SingleBlock

المعاملات:

المعامل	وصف
controlInputs	متغير التحكم

نتائج:

نتيجة	وصف
outputs	متغيرات من موتر من أي نوع غير رمزي
control	يتحكم

tfl.conv_2d (TFL::Conv2DOp)

عامل الالتفاف

يقوم بإجراء عملية الالتفاف على المدخلات.

المدخلات: inputs[0] : مطلوب: موتر تنشيط المدخلات، inputs[1] : مطلوب: موتر وزن المرشح، inputs[2] : اختياري: موتر الانحياز

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، TFL::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1> ، TFL::AffineOpCoefficient<0, 1>

الواجهات: AffineQuantizedOpInterface ، ConditionallySpeculatable ، DynamicRangeQuantizedOpInterface ، InferTypeOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، RequiresQuantizedBiasInterface ، TFL_SparseOp ، TflArithmeticCountOpInterface ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
dilation_h_factor	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
dilation_w_factor	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	سمة نصية قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT
padding	::mlir::StringAttr	سمة نصية قيمتها SAME أو VALID
stride_h	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
stride_w	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت

المعاملات:

المعامل	وصف
input	قيم موتر من نوع float 32 بت أو من نوع QI8 أو من نوع QUI8 أو من نوع QI16
filter	موتر من نوع float 32 بت أو من نوع QI4 أو من نوع QI8 أو من نوع QUI8
bias	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع

نتائج:

نتيجة	وصف
output	قيم موتر من نوع float 32 بت أو من نوع QI8 أو من نوع QUI8 أو من نوع QI16

tfl.conv_3d (TFL::Conv3DOp)

مُعامل الالتفاف ثلاثي الأبعاد

يُجري عملية الالتفاف على مدخلات ثلاثية الأبعاد. المدخلات: inputs[0] : مطلوب: موتر التنشيط المدخل. inputs[1] : مطلوب: موتر وزن المرشح. inputs[2] : اختياري: موتر الانحياز.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، TFL::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، RequiresQuantizedBiasInterface التحيز الكمي، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
dilation_d_factor	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
dilation_h_factor	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
dilation_w_factor	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	سمة نصية قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT
padding	::mlir::StringAttr	سمة نصية قيمتها SAME أو VALID
stride_d	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
stride_h	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
stride_w	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من قيم عائمة 32 بت
filter	موتر من قيم عائمة 32 بت
bias	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عائمة 32 بت

tfl.conv_3d_transpose (TFL::Conv3DTransposeOp)

عامل الالتفاف ثلاثي الأبعاد المنقول

تُجري عملية الالتفاف المعكوس على مدخلات ثلاثية الأبعاد. المدخلات: inputs[0] : مطلوب: شكل موتر الإخراج. inputs[1] : مطلوب: موتر وزن المرشح. inputs[2] : مطلوب: موتر تنشيط المدخلات. inputs[3] : اختياري: موتر الانحياز.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، TFL::AccumulatorUniformScale<3, 1, 2>

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، RequiresQuantizedBiasInterface التحيز الكمي، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
dilation_d_factor	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
dilation_h_factor	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
dilation_w_factor	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	سمة نصية قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT
padding	::mlir::StringAttr	سمة نصية قيمتها SAME أو VALID
stride_d	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
stride_h	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
stride_w	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت

المعاملات:

المعامل	وصف
output_shape	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت
filter	موتر من قيم عائمة 32 بت
input	موتر من قيم عائمة 32 بت
bias	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عائمة 32 بت

tfl.cos (TFL::CosOp)

عامل جيب التمام

يحسب جيب تمام المدخلات عنصرًا عنصرًا

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، InferTensorType ، TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، InferShapedTypeOpInterface ، InferTypeOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
x	موتر من قيم عددية عائمة 32 بت أو 16 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
y	موتر من قيم عددية عائمة 32 بت أو 16 بت

tfl.cumsum (TFL::CumsumOp)

مشغل كومسوم

احسب المجموع التراكمي للموتر x على طول المحور.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
exclusive	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية
reverse	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو عددية صحيحة بدون إشارة 32 بت أو عددية صحيحة بدون إشارة 64 بت
axis	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو عددية صحيحة بدون إشارة 32 بت أو عددية صحيحة بدون إشارة 64 بت

tfl.custom (TFL::CustomOp)

عملية مخصصة

عملية عامة لأي عملية مخصصة في TFLite.

المدخلات: قائمة بالمدخلات في العملية الأصلية. الرمز المخصص: سلسلة نصية تُستخدم لتحديد هذه العملية تحديدًا، وهي تُطابق `operator_codes.custom_code` في المخزن المؤقت المسطح. الخيار المخصص: حاوية لحفظ خصائص العملية على شكل بايتات. المخرجات: قائمة بالمخرجات في العملية الأصلية.

الواجهات: TflRuntimeVerifyOpInterface

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
custom_code	::mlir::StringAttr	سمة السلسلة
custom_option	::mlir::TFL::ConstBytesAttr	تمثيل سلسلة نصية للبايتات المُجمَّعة

المعاملات:

المعامل	وصف
input	متغيرات من موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو لا نوع

نتائج:

نتيجة	وصف
output	متغيرات من موتر من أي نوع غير رمزي

tfl.custom_tf (TFL::CustomTfOp)

عملية تغليف لعمليات TF المخصصة.

عملية تغليف لأي عملية مخصصة في TF. يشمل ذلك العمليات المُعرَّفة باستخدام custom_opdefs أو المرتبطة غير المُعرَّفة في لغة TF. تقوم هذه العملية ببساطة بتغليف العملية المخصصة داخل منطقة. ملاحظة 1: لا تشمل هذه العملية عمليات TF Lite المخصصة المُعرَّفة باستخدام CustomOp. ملاحظة 2: هذه العملية هي مجرد تمثيل داخلي داخل المُحوِّل، ولا يتم عرضها/تصديرها عند تصدير النموذج إلى Flatbuffer.

السمات: IsolatedFromAbove ، RecursiveMemoryEffects ، SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> ، SingleBlock

الواجهات: InferTypeOpInterface ، TflRuntimeVerifyOpInterface

المعاملات:

المعامل	وصف
input	متغيرات من موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو لا نوع

نتائج:

نتيجة	وصف
output	متغيرات من موتر من أي نوع غير رمزي

tfl.densify (TFL::DensifyOp)

تكثيف المشغل

يحول الموتر المتفرق إلى تنسيق كثيف.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 8 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 8 بت

tfl.depth_to_space (TFL::DepthToSpaceOp)

مُعامل العمق إلى الفضاء

يعيد هذا الإجراء ترتيب البيانات من العمق إلى كتل من البيانات المكانية. وهو عكس عملية تحويل الفضاء إلى العمق. وبشكل أدق، يُخرج هذا الإجراء نسخة من موتر الإدخال حيث تُنقل القيم من بُعد depth في كتل مكانية إلى بُعدي height width . ويشير الخاصية block_size إلى حجم كتلة الإدخال وكيفية نقل البيانات.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
block_size	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت تكون قيمتها موجبة

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع TFLite quint8 أو عدد صحيح غير مُوقّع 8 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع TFLite quint8 أو عدد صحيح غير مُوقّع 8 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8

tfl.depthwise_conv_2d (TFL::DepthwiseConv2DOp)

عامل الالتفاف القابل للفصل العميق

يقوم بإجراء عملية الالتفاف على المدخلات.

المدخلات: inputs[0] : مطلوب: موتر تنشيط المدخلات، inputs[1] : مطلوب: موتر وزن المرشح، inputs[2] : اختياري: موتر الانحياز

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

الواجهات: AffineQuantizedOpInterface ، ConditionallySpeculatable ، DynamicRangeQuantizedOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، RequiresQuantizedBiasInterface ، TFL_SparseOp ، TflArithmeticCountOpInterface ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
dilation_h_factor	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
dilation_w_factor	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	سمة نصية قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT
padding	::mlir::StringAttr	سمة نصية قيمتها SAME أو VALID
stride_h	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
stride_w	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
depth_multiplier	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت

المعاملات:

المعامل	وصف
input	قيم موتر من نوع float 32 بت أو من نوع QI8 أو من نوع QUI8 أو من نوع QI16
filter	موتر من نوع float 32 بت أو من نوع QI4 أو من نوع QI8 أو من نوع QUI8
bias	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع

نتائج:

نتيجة	وصف
output	قيم موتر من نوع float 32 بت أو من نوع QI8 أو من نوع QUI8 أو من نوع QI16

tfl.dequantize (TFL::DequantizeOp)

عامل إزالة التكميم

يقوم بتحويل مصفوفة الأعداد الصحيحة الكمية إلى أعداد عشرية وفقًا لمعلمات التكميم.

يمكن أيضًا تكميم المدخلات على مستوى الكتل ( !tfl.blockwise_quant )، وفي هذه الحالة يتم إلغاء تكميم كل كتلة من المدخلات بمقياسها الخاص ونقطة الصفر الخاصة بها.

الواجهات: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من النوع QI2 أو النوع QI4 أو النوع QUI4 أو النوع QI8 أو النوع QUI8 أو النوع QI16 أو عدد عشري 16 بت أو النوع f8E4M3FN أو النوع f8E5M2 أو قيم النوع الكمي الكتلي

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عددية عائمة 32 بت أو 16 بت

tfl.dilate (TFL::DilateOp)

عامل التمدد

يقوم بتوسيع الموتر عن طريق إضافة عناصر جديدة بين العناصر الموجودة.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من أعداد صحيحة بدون إشارة 8 بت أو 16 بت أو 32 بت أو 64 بت، أو أعداد صحيحة غير مُوقّعة 8 بت أو 16 بت أو 32 بت أو 64 بت، أو أعداد عشرية 32 بت أو 64 بت.
dilations	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت
padding_value	موتر صفري الأبعاد من أي نوع قيم غير رمزية

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من أعداد صحيحة بدون إشارة 8 بت أو 16 بت أو 32 بت أو 64 بت، أو أعداد صحيحة غير مُوقّعة 8 بت أو 16 بت أو 32 بت أو 64 بت، أو أعداد عشرية 32 بت أو 64 بت.

tfl.div (TFL::DivOp)

مشغل القسم

عملية القسمة على أساس العناصر.

السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ، AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، ResultsBroadcastableShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflArithmeticCountOpInterface ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	سمة نصية قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT

المعاملات:

المعامل	وصف
lhs	موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد عشري 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو نوع QUI8 أو نوع QI8 أو نوع QI16
rhs	موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد عشري 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو نوع QUI8 أو نوع QI8 أو نوع QI16

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد عشري 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو نوع QUI8 أو نوع QI8 أو نوع QI16

tfl.dynamic_update_slice (TFL::DynamicUpdateSliceOp)

DynamicUpdateSlice.

عملية DynamicUpdateSlice لها نفس دلالات XLA DynamicUpdateSlice. تُنتج نتيجةً تُمثل قيمة مُعامل مصفوفة الإدخال، مع تحديث الشريحة المُستبدل عند start_indices.

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

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
operand	قيم من نوع موتر مكون من عدد صحيح بدون إشارة مكون من بت واحد، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 4 بتات، أو نوع QI4، أو نوع QI8، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 8 بتات، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 16 بتًا، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 32 بتًا، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 64 بتًا، أو عدد عشري مكون من 32 بتًا، أو عدد عشري مكون من 16 بتًا، أو نوع bfloat16
update	قيم من نوع موتر مكون من عدد صحيح بدون إشارة مكون من بت واحد، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 4 بتات، أو نوع QI4، أو نوع QI8، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 8 بتات، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 16 بتًا، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 32 بتًا، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 64 بتًا، أو عدد عشري مكون من 32 بتًا، أو عدد عشري مكون من 16 بتًا، أو نوع bfloat16
start_indices	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	قيم من نوع موتر مكون من عدد صحيح بدون إشارة مكون من بت واحد، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 4 بتات، أو نوع QI4، أو نوع QI8، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 8 بتات، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 16 بتًا، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 32 بتًا، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 64 بتًا، أو عدد عشري مكون من 32 بتًا، أو عدد عشري مكون من 16 بتًا، أو نوع bfloat16

tfl.elu (TFL::EluOp)

عامل الوحدة الخطي الأسي

يحسب الدالة الخطية الأسية f(x) -> exp(x) - 1 لـ x < 0، x لـ x >= 0. عنصرًا تلو الآخر.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، SameOperandsAndResultShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
x	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 8 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
y	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 8 بت

tfl.embedding_lookup (TFL::EmbeddingLookupOp)

عامل البحث عن التضمين

يبحث عن المعرفات في قائمة من موترات التضمين.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: AffineQuantizedOpInterface ، ConditionallySpeculatable ، DynamicRangeQuantizedOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
lookup	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت
value	قيم من نوع موتر من نوع float ذي 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 8 بت أو عدد صحيح غير مُوقّع ذي 8 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو نوع QI4 أو نوع QI2

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو عددية صحيحة بدون إشارة 8 بت أو عددية صحيحة بدون إشارة 8 بت

tfl.equal (TFL::EqualOp)

عامل المساواة

يُعيد العنصر الصحيح من العلاقة x == y عنصرًا بعنصر.

السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ، AlwaysSpeculatableImplTrait ، Commutative ، QuantizableResult ، ResultsBroadcastableShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
x	قيم من نوع موتر مكون من عدد صحيح بدون إشارة مكون من بت واحد، أو عدد عشري مكون من 32 بت، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 16 بت، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 32 بت، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 64 بت، أو نوع QI8، أو نوع QUI8، أو نوع QI16، أو عدد صحيح غير مُوقّع مكون من 8 بت، أو نوع سلسلة نصية TFLite
y	قيم من نوع موتر مكون من عدد صحيح بدون إشارة مكون من بت واحد، أو عدد عشري مكون من 32 بت، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 16 بت، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 32 بت، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 64 بت، أو نوع QI8، أو نوع QUI8، أو نوع QI16، أو عدد صحيح غير مُوقّع مكون من 8 بت، أو نوع سلسلة نصية TFLite

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من بت واحد

tfl.exp (TFL::ExpOp)

عامل الأس الطبيعي

يقوم بإجراء عملية الرفع الأسي الطبيعي على المدخلات عنصرًا عنصرًا.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
x	موتر من نوع 32 بت عائم أو 16 بت عائم أو من نوع QI8 أو من نوع QI16

نتائج:

نتيجة	وصف
y	موتر من نوع 32 بت عائم أو 16 بت عائم أو من نوع QI8 أو من نوع QI16

tfl.expand_dims (TFL::ExpandDimsOp)

يُدخل بُعدًا بقيمة 1 في شكل الموتر.

عند input موتر، تُضيف هذه العملية بُعدًا بقيمة 1 على axis فهرس الأبعاد لشكل input . يبدأ axis فهرس الأبعاد من الصفر؛ وإذا حددتَ قيمة سالبة axis ، فسيتم العد تنازليًا من النهاية.

تُفيد هذه العملية إذا كنت ترغب في إضافة بُعد مُجمّع إلى عنصر واحد. على سبيل المثال، إذا كان لديك صورة واحدة بأبعاد [height, width, channels] ، يمكنك تحويلها إلى مجموعة من صورة واحدة باستخدام expand_dims(image, 0) ، مما سيجعل أبعادها [1, height, width, channels] .

أمثلة أخرى:

# '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]

تتطلب هذه العملية ما يلي:

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

ترتبط هذه العملية بالدالة squeeze() ، التي تزيل الأبعاد ذات الحجم 1.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من أي نوع غير رمزي
dim	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من أي نوع غير رمزي

tfl.external_const (TFL::ExternalConstOp)

ثابت خارجي op.

عامل ثابت خارجي يمكنه استيعاب ما يلي:

• buffer_index الذي يشير إلى ثابت في flatbuffer.
• external_buffer الذي يحتوي على بيانات تعريفية للمخزن المؤقت الخارجي خارج flatbuffer.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
buffer_index	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
external_buffer	::mlir::TFL::ExternalBufferAttr	بيانات تعريف المخزن المؤقت الخارجي لـ Flatbuffer.

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من أي نوع غير رمزي

tfl.fake_quant (TFL::FakeQuantOp)

مشغل FakeQuant

قم بتكميم موتر "المدخلات" من النوع float عبر القيم العددية float min و max إلى موتر "المخرجات" بنفس شكل المدخلات.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
min	::mlir::FloatAttr	سمة عائمة 32 بت
max	::mlir::FloatAttr	سمة عائمة 32 بت
num_bits	::mlir::IntegerAttr	سمة عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت، قيمتها الدنيا 2 وقيمتها القصوى 16
narrow_range	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية قيمتها خطأ

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من قيم عائمة 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عائمة 32 بت

tfl.fill (TFL::FillOp)

املأ الموتر بالقيمة المعطاة.

املأ الموتر بالقيمة المعطاة.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
dims	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت
input	قيم من نوع موتر من نوع 32 بت عائم أو 16 بت عائم أو من نوع f8E4M3FN أو من نوع f8E5M2 أو من نوع عدد صحيح بدون إشارة من نوع 32 بت أو من نوع عدد صحيح بدون إشارة من نوع 64 بت أو من نوع عدد صحيح بدون إشارة من نوع 1 بت أو من نوع QI8 أو من نوع QI16 أو من نوع سلسلة TFLite

نتائج:

نتيجة	وصف
result	قيم من نوع موتر من نوع 32 بت عائم أو 16 بت عائم أو من نوع f8E4M3FN أو من نوع f8E5M2 أو من نوع عدد صحيح بدون إشارة من نوع 32 بت أو من نوع عدد صحيح بدون إشارة من نوع 64 بت أو من نوع عدد صحيح بدون إشارة من نوع 1 بت أو من نوع QI8 أو من نوع QI16 أو من نوع سلسلة TFLite

tfl.floor (TFL::FloorOp)

عامل أرضيات

يُرجع قيمة الجزء الصحيح من المدخلات لكل عنصر على حدة.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، InferTensorType ، TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، InferShapedTypeOpInterface ، InferTypeOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
x	موتر من قيم عائمة 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
y	موتر من قيم عائمة 32 بت

tfl.floor_div (TFL::FloorDivOp)

عامل تقسيم الأرضيات

عملية تقسيم الأرضية على مستوى العناصر.

السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ، AlwaysSpeculatableImplTrait ، ResultsBroadcastableShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
lhs	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو عددية صحيحة بدون إشارة 8 بت أو عددية صحيحة بدون إشارة 16 بت أو عددية صحيحة بدون إشارة 32 بت
rhs	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو عددية صحيحة بدون إشارة 8 بت أو عددية صحيحة بدون إشارة 16 بت أو عددية صحيحة بدون إشارة 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو عددية صحيحة بدون إشارة 8 بت أو عددية صحيحة بدون إشارة 16 بت أو عددية صحيحة بدون إشارة 32 بت

tfl.floor_mod (TFL::FloorModOp)

تذكير بالقسمة

عملية تذكير القسمة على أساس العناصر.

السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ، AlwaysSpeculatableImplTrait ، ResultsBroadcastableShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
lhs	موتر من قيم عددية بدون إشارة مكونة من 8 بت أو 16 بت أو 32 بت أو 64 بت أو قيم عددية عشرية مكونة من 32 بت
rhs	موتر من قيم عددية بدون إشارة مكونة من 8 بت أو 16 بت أو 32 بت أو 64 بت أو قيم عددية عشرية مكونة من 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عددية بدون إشارة مكونة من 8 بت أو 16 بت أو 32 بت أو 64 بت أو قيم عددية عشرية مكونة من 32 بت

tfl.fully_connected (TFL::FullyConnectedOp)

عملية متصلة بالكامل

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، TFL::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1> ، TFL::AffineOpCoefficient<0, 1>

الواجهات: AffineQuantizedOpInterface ، ConditionallySpeculatable ، DynamicRangeQuantizedOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، RequiresQuantizedBiasInterface ، TFL_SparseOp ، TflArithmeticCountOpInterface ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	سمة نصية قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT
weights_format	::mlir::StringAttr	سمة السلسلة التي قيمتها هي DEFAULT، أو SHUFFLED4x16INT8
keep_num_dims	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية
asymmetric_quantize_inputs	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية
quant_spec	::mlir::Attribute	السمة المشتقة

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من نوع 32 بت عائم أو 16 بت عائم أو من نوع QI8 أو QUI8 أو QI16 أو قيم من نوع QUI16
filter	موتر من نوع 32 بت عائم أو 16 بت عائم أو من نوع QI2 أو QI4 أو QI8 أو QUI8 أو QI16 أو قيم من نوع مُكمّم على مستوى الكتل
bias	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع

نتائج:

نتيجة	وصف
output	متغيرات من موتر من أي نوع غير رمزي

tfl.gather (TFL::GatherOp)

عامل التجميع

قم بتجميع الشرائح من axis params وفقًا indices .

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، DynamicRangeQuantizedOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
axis	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
batch_dims	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت

المعاملات:

المعامل	وصف
params	قيم موتر من نوع float ذي 32 بت أو من نوع f8E4M3FN أو من نوع f8E5M2 أو عدد صحيح بدون إشارة ذي بت واحد أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 4 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 64 بت أو من نوع سلسلة TFLite أو عدد صحيح غير مُوقّع ذي 8 بت أو من نوع QI8 أو من نوع QUI8 أو من نوع QI16
indices	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 16 بت أو 32 بت أو 64 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	قيم موتر من نوع float ذي 32 بت أو من نوع f8E4M3FN أو من نوع f8E5M2 أو عدد صحيح بدون إشارة ذي بت واحد أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 4 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 64 بت أو من نوع سلسلة TFLite أو عدد صحيح غير مُوقّع ذي 8 بت أو من نوع QI8 أو من نوع QUI8 أو من نوع QI16

tfl.gather_nd (TFL::GatherNdOp)

عامل التجميع nd

قم بتجميع الشرائح من params في موتر ذي شكل محدد بواسطة indices .

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
params	قيم من نوع موتر من نوع float ذي 32 بت أو f8E4M3FN أو f8E5M2 أو عدد صحيح بدون إشارة ذي بت واحد أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 64 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 32 بت أو عدد صحيح غير مُوقّع ذي 8 بت أو نوع QI8 أو نوع سلسلة TFLite
indices	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 16 بت أو 32 بت أو 64 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	قيم من نوع موتر من نوع float ذي 32 بت أو f8E4M3FN أو f8E5M2 أو عدد صحيح بدون إشارة ذي بت واحد أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 64 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 32 بت أو عدد صحيح غير مُوقّع ذي 8 بت أو نوع QI8 أو نوع سلسلة TFLite

tfl.gelu (TFL::GeluOp)

دالة التنشيط GELU.

يحسب دالة التنشيط GELU عنصرًا بعنصر.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، SameOperandsAndResultShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
approximate	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من نوع 32 بت عائم أو 16 بت عائم أو من نوع QI8 أو من نوع QUI8

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من نوع 32 بت عائم أو 16 بت عائم أو من نوع QI8 أو من نوع QUI8

tfl.greater (TFL::GreaterOp)

مشغل أكبر

عملية أكبر على مستوى العناصر.

السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ، AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، ResultsBroadcastableShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
lhs	قيم من نوع موتر من نوع float ذي 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 64 بت أو نوع QUI8 أو نوع QI8 أو نوع TFLite quint8
rhs	قيم من نوع موتر من نوع float ذي 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 64 بت أو نوع QUI8 أو نوع QI8 أو نوع TFLite quint8

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من بت واحد

tfl.greater_equal (TFL::GreaterEqualOp)

عامل المساواة الأكبر

عملية أكبر من أو تساوي عنصرًا بعنصر.

السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ، AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، ResultsBroadcastableShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
lhs	موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع QUI8 أو قيم من نوع QI8
rhs	موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع QUI8 أو قيم من نوع QI8

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من بت واحد

tfl.hard_swish (TFL::HardSwishOp)

وظيفة التنشيط Hardswish.

يحسب دالة التنشيط ذات النمط الصلب f(x) -> (x * relu6(x+3))/6 عنصرًا بعنصر.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، SameOperandsAndResultShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من نوع float 32 بت أو نوع QUI8 أو قيم من نوع QI8

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من نوع float 32 بت أو نوع QUI8 أو قيم من نوع QI8

tfl.hashtable (TFL::HashtableOp)

ينشئ جدول تجزئة غير مهيأ.

تُنشئ هذه العملية جدول تجزئة، مع تحديد نوع مفاتيحه وقيمه. قبل استخدام الجدول، يجب تهيئته. بعد التهيئة، يصبح الجدول غير قابل للتغيير.

الواجهات: TflRuntimeVerifyOpInterface

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
table_id	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
key_dtype	::mlir::TypeAttr	أي سمة من سمات النوع
value_dtype	::mlir::TypeAttr	أي سمة من سمات النوع

نتائج:

نتيجة	وصف
out	موتر قيم الموارد

tfl.hashtable_find (TFL::HashtableFindOp)

يبحث عن المفاتيح في جدول، ويخرج القيم المقابلة.

يجب أن تكون keys الموتر من نفس نوع مفاتيح الجدول. وتكون values الإخراج من نفس نوع قيم الجدول.

القيمة default_value هي القيمة الناتجة للمفاتيح غير الموجودة في الجدول. ويجب أن تكون من نفس نوع قيم الجدول.

الواجهات: TflRuntimeVerifyOpInterface

المعاملات:

المعامل	وصف
hash_table	موتر قيم الموارد
keys	موتر من نوع عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو سلسلة نصية من نوع TFLite أو قيم عدد صحيح بدون إشارة 64 بت
default_value	موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو نوع سلسلة TFLite أو قيم عدد صحيح بدون إشارة 64 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
out	موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو نوع سلسلة TFLite أو قيم عدد صحيح بدون إشارة 64 بت

tfl.hashtable_import (TFL::HashtableImportOp)

يستبدل محتويات الجدول بالمفاتيح والقيم المحددة.

يجب أن تكون keys الموتر من نفس نوع مفاتيح الجدول. ويجب أن تكون values الموتر من نوع قيم الجدول.

الواجهات: TflRuntimeVerifyOpInterface

المعاملات:

المعامل	وصف
hash_table	موتر قيم الموارد
keys	موتر من نوع عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو سلسلة نصية من نوع TFLite أو قيم عدد صحيح بدون إشارة 64 بت
values	موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو نوع سلسلة TFLite أو قيم عدد صحيح بدون إشارة 64 بت

tfl.hashtable_size (TFL::HashtableSizeOp)

يحسب عدد العناصر في الجدول المعطى.

الواجهات: TflRuntimeVerifyOpInterface

المعاملات:

المعامل	وصف
hash_table	موتر قيم الموارد

نتائج:

نتيجة	وصف
out	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة 64 بت

tfl.if (TFL::IfOp)

عملية الشرط (إذا-ثم-وإلا)

تمثل عملية tfl.if بنية شرطية (if-then-else) لتنفيذ منطقتين من التعليمات البرمجية بشكل مشروط. ويكون مُعامل عملية if قيمة منطقية (boolean). على سبيل المثال:

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

قد تُعيد الدالة tfl.if نتائج مُحددة في مناطقها. وتُحدد القيم المُحددة بناءً على مسار التنفيذ المُختار.

مثال:

%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>
}

تُنهى مناطق tfl.if دائمًا بـ "tfl.yield". إذا لم تُحدد "tfl.if" أي قيم، فيمكن حذف "tfl.yield"، وسيتم إدراجها ضمنيًا. وإلا، فيجب تحديدها صراحةً. كذلك، إذا حددت "tfl.if" قيمة واحدة أو أكثر، فلا يمكن حذف كتلة "else".

مثال:

tfl.if %b  {
  ...
}

السمات: NoRegionArguments ، RecursiveMemoryEffects ، SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> ، SingleBlock

الواجهات: RegionBranchOpInterface ، TflRuntimeVerifyOpInterface

المعاملات:

المعامل	وصف
cond	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من بت واحد

نتائج:

نتيجة	وصف
results	متغيرات من موتر من أي نوع غير رمزي

tfl.imag (TFL::ImagOp)

يُعيد الجزء التخيلي من عدد مركب.

عند input من الأعداد المركبة، تُعيد هذه العملية موترًا من نوع float يُمثل الجزء التخيلي لكل عنصر في input . يجب أن تكون جميع عناصر input أعدادًا مركبة من الشكل التالي: \(a + bj\)، حيث يمثل a الجزء الحقيقي و b يمثل الجزء التخيلي الذي تم الحصول عليه من هذه العملية.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، SameOperandsAndResultShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من النوع المركب بعناصر عائمة 32 بت أو من النوع المركب بقيم عناصر عائمة 64 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عائمة 32 بت أو 64 بت

tfl.l2_normalization (TFL::L2NormalizationOp)

عامل التطبيع L2

عملية التطبيع من المستوى الثاني

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، FixedOutputRangeInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflArithmeticCountOpInterface ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	سمة نصية قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من نوع float ذي 32 بت أو من نوع QUI8 أو QI8 أو QUI16 أو QI16 أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة ذات 8 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من نوع float ذي 32 بت أو من نوع QUI8 أو QI8 أو QUI16 أو QI16 أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة ذات 8 بت

tfl.leaky_relu (TFL::LeakyReluOp)

عامل ReLU المتسرب

عامل ReLU المتسرب عنصرًا بعنصر x -> x >= 0 ? x : (alpha * x)

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، SameOperandsAndResultShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
alpha	::mlir::FloatAttr	سمة عائمة 32 بت

المعاملات:

المعامل	وصف
input	قيم موتر من نوع float 32 بت أو من نوع QUI8 أو من نوع QI8 أو من نوع TFLite quint8 أو من نوع QI16

نتائج:

نتيجة	وصف
output	قيم موتر من نوع float 32 بت أو من نوع QUI8 أو من نوع QI8 أو من نوع TFLite quint8 أو من نوع QI16

tfl.less (TFL::LessOp)

عدد أقل من المشغلين

عملية أقل عنصرًا بعنصر.

السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ، AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، ResultsBroadcastableShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
lhs	قيم من نوع موتر من نوع float 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع QUI8 أو نوع QI8 أو نوع TFLite quint8
rhs	قيم من نوع موتر من نوع float 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع QUI8 أو نوع QI8 أو نوع TFLite quint8

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من بت واحد

tfl.less_equal (TFL::LessEqualOp)

عامل أصغر من أو يساوي

عملية أقل من أو تساوي عنصرًا بعنصر.

السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ، AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، ResultsBroadcastableShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
lhs	موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8
rhs	موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من بت واحد

tfl.local_response_normalization (TFL::LocalResponseNormalizationOp)

تطبيع الاستجابة المحلية.

يُعامل موتر input رباعي الأبعاد كمصفوفة ثلاثية الأبعاد من متجهات أحادية البعد (على طول البعد الأخير)، ويتم تطبيع كل متجه بشكل مستقل. ضمن متجه معين، يُقسم كل مكون على مجموع مربعات المدخلات المرجحة ضمن نصف depth_radius . بالتفصيل،

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

للحصول على التفاصيل، انظر Krizhevsky et al.، تصنيف ImageNet باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية العميقة (NIPS 2012) .

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، InferTensorType ، TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، InferShapedTypeOpInterface ، InferTypeOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
radius	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
bias	::mlir::FloatAttr	سمة عائمة 32 بت
alpha	::mlir::FloatAttr	سمة عائمة 32 بت
beta	::mlir::FloatAttr	سمة عائمة 32 بت

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من قيم عائمة 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عائمة 32 بت

tfl.log (TFL::LogOp)

عامل اللوغاريتم الطبيعي

يُجري عملية اللوغاريتم الطبيعي على المدخلات عنصرًا عنصرًا.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
x	موتر من نوع float 32 بت أو قيم من نوع QI8

نتائج:

نتيجة	وصف
y	موتر من نوع float 32 بت أو قيم من نوع QI8

tfl.log_softmax (TFL::LogSoftmaxOp)

عامل لوغاريتمي ناعم

يحسب التنشيطات اللوغاريتمية softmax لكل عنصر باستخدام الصيغة التالية

المدخل - log(reduce_sum(exp(المدخل), dim))

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، SameOperandsAndResultShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، FixedOutputRangeInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflArithmeticCountOpInterface ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
input	قيم موتر من نوع float 32 بت أو من نوع QUI8 أو من نوع QI8 أو من نوع TFLite quint8

نتائج:

نتيجة	وصف
output	قيم موتر من نوع float 32 بت أو من نوع QUI8 أو من نوع QI8 أو من نوع TFLite quint8

tfl.logical_and (TFL::LogicalAndOp)

عامل AND المنطقي

عملية AND المنطقية على مستوى العناصر.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، ResultsBroadcastableShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
lhs	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من بت واحد
rhs	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من بت واحد

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من بت واحد

tfl.logical_not (TFL::LogicalNotOp)

آلة النفي المنطقية

عملية النفي المنطقية على مستوى العناصر.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، SameOperandsAndResultType

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، InferTypeOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
lhs	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من بت واحد

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من بت واحد

tfl.logical_or (TFL::LogicalOrOp)

عامل التشغيل المنطقي OR

عملية OR المنطقية على مستوى العناصر.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، ResultsBroadcastableShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
lhs	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من بت واحد
rhs	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من بت واحد

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من بت واحد

tfl.logistic (TFL::LogisticOp)

مشغل لوجستي

يحسب دالة سيجمويد لكل عنصر من عناصر المدخلات

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، SameOperandsAndResultShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، FixedOutputRangeInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflArithmeticCountOpInterface ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
x	قيم موتر من نوع float 32 بت أو من نوع QI8 أو QUI8 أو QI16 أو TFLite quint8

نتائج:

نتيجة	وصف
y	قيم موتر من نوع float 32 بت أو من نوع QI8 أو QUI8 أو QI16 أو TFLite quint8

tfl.lstm (TFL::LSTMOp)

مشغل LSTM الكامل

طبقة الشبكة العصبية المتكررة لوحدة الذاكرة طويلة المدى (LSTM). يعتمد التنفيذ الافتراضي غير المُعتمد على تقنية "الثقب" على: http://deeplearning.cs.cmu.edu/pdfs/Hochreiter97_lstm.pdf ، إس. هوكريتر وج. شميدهوبر. "الذاكرة طويلة المدى". الحوسبة العصبية، 9(8): 1735-1780، 1997. أما التنفيذ المُعتمد على تقنية "الثقب" فيعتمد على: https://research.google.com/pubs/archive/43905.pdf ، هاشم ساك، أندرو سينيور، وفرانسواز بوفاي. "بنى الشبكات العصبية المتكررة للذاكرة طويلة المدى لنمذجة الصوت على نطاق واسع". إنترسبيتش، ٢٠١٤. يعتمد اقتران بوابة الإدخال والنسيان (CIFG) على: http://arxiv.org/pdf/1503.04069.pdf غريف وآخرون، "LSTM: رحلة في فضاء البحث". يعتمد تطبيع الطبقات على: https://arxiv.org/pdf/1607.06450.pdf با وآخرون، "تطبيع الطبقات".

السمات: QuantizableResult

الواجهات: DynamicRangeQuantizedOpInterface ، TFL_StatefulOp ، TflRuntimeVerifyOpInterface

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	سمة نصية قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT
cell_clip	::mlir::FloatAttr	سمة عددية عشرية 32 بت قيمتها غير سالبة
proj_clip	::mlir::FloatAttr	سمة عددية عشرية 32 بت قيمتها غير سالبة
kernel_type	::mlir::TFL::LSTMKernelTypeAttr	lstm_kernel_type وقيمته هي mlir::TFL::LSTMKernelType::FULL
asymmetric_quantize_inputs	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية
input_to_input_intermediate	::mlir::TypeAttr	أي سمة من سمات النوع
input_to_forget_intermediate	::mlir::TypeAttr	أي سمة من سمات النوع
input_to_cell_intermediate	::mlir::TypeAttr	أي سمة من سمات النوع
input_to_output_intermediate	::mlir::TypeAttr	أي سمة من سمات النوع
effective_hidden_scale_intermediate	::mlir::TypeAttr	أي سمة من سمات النوع

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من نوع float 32 بت أو QI8 أو QI16
input_to_input_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
input_to_forget_weights	موتر من نوع float 32 بت أو قيم من نوع QI8
input_to_cell_weights	موتر من نوع float 32 بت أو قيم من نوع QI8
input_to_output_weights	موتر من نوع float 32 بت أو قيم من نوع QI8
recurrent_to_input_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
recurrent_to_forget_weights	موتر من نوع float 32 بت أو قيم من نوع QI8
recurrent_to_cell_weights	موتر من نوع float 32 بت أو قيم من نوع QI8
recurrent_to_output_weights	موتر من نوع float 32 بت أو قيم من نوع QI8
cell_to_input_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
cell_to_forget_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
cell_to_output_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
input_gate_bias	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
forget_gate_bias	موتر من قيم من نوع float أو QI32 ذات 32 بت
cell_bias	موتر من قيم من نوع float أو QI32 ذات 32 بت
output_gate_bias	موتر من قيم من نوع float أو QI32 ذات 32 بت
projection_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
projection_bias	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
input_activation_state	موتر الحالة
input_cell_state	موتر الحالة
input_layer_norm_coefficients	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
forget_layer_norm_coefficients	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
cell_layer_norm_coefficients	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
output_layer_norm_coefficients	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من أي نوع غير رمزي

tfl.matrix_diag (TFL::MatrixDiagOp)

تُرجع هذه الدالة موترًا يحتوي على القطر المُقدم وكل شيء آخر مُضاف إليه أصفار.

عند إعطاء قطر، تُرجع الدالة موترًا يحتوي على القطر وباقي العناصر مُضافًا إليها أصفار. بافتراض أن القطر له k بُعدًا [I, J, K, ..., N] ، فإن الناتج يكون موترًا من الرتبة k+1 بأبعاد [I, J, K, ..., N, N] حيث: output[i, j, k, ..., m, n] = 1{m=n} * diagonal[i, j, k, ..., n].

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
diagonal	قيم من نوع موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو عدد صحيح غير مُوقّع 8 بت أو نوع QUI8 أو نوع QI8 أو نوع TFLite quint8

نتائج:

نتيجة	وصف
output	قيم من نوع موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو عدد صحيح غير مُوقّع 8 بت أو نوع QUI8 أو نوع QI8 أو نوع TFLite quint8

tfl.matrix_set_diag (TFL::MatrixSetDiagOp)

تُرجع هذه الدالة موتر مصفوفة مجمعة بقيم قطرية مجمعة جديدة.

عند إدخال input والمصفوفة diagonal ، تُعيد هذه العملية موترًا بنفس الشكل والقيم input ، باستثناء القطر الرئيسي للمصفوفات الداخلية. سيتم استبدال هذه القيم بالقيم الموجودة في diagonal .

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
input	قيم من نوع موتر من نوع float 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو عدد صحيح غير مُوقّع 8 بت أو نوع QI8 أو نوع QI16 أو نوع QUI8 أو نوع TFLite quint8
diagonal	قيم من نوع موتر من نوع float 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو عدد صحيح غير مُوقّع 8 بت أو نوع QI8 أو نوع QI16 أو نوع QUI8 أو نوع TFLite quint8

نتائج:

نتيجة	وصف
result	قيم من نوع موتر من نوع float 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو عدد صحيح غير مُوقّع 8 بت أو نوع QI8 أو نوع QI16 أو نوع QUI8 أو نوع TFLite quint8

tfl.max_pool_2d (TFL::MaxPool2DOp)

ماكس بول ثنائي الأبعاد

يقوم بتنفيذ عملية تجميع البيانات القصوى ثنائية الأبعاد على المدخلات.

المدخلات: inputs[0] : مطلوب: موتر الإدخال

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflArithmeticCountOpInterface ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
padding	::mlir::StringAttr	سمة نصية قيمتها SAME أو VALID
stride_w	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
stride_h	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
filter_width	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
filter_height	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	سمة نصية قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT

المعاملات:

المعامل	وصف
input	قيم موتر من نوع float 32 بت أو من نوع QUI8 أو QI8 أو QI16 أو TFLite quint8

نتائج:

نتيجة	وصف
output	قيم موتر من نوع float 32 بت أو من نوع QUI8 أو QI8 أو QI16 أو TFLite quint8

tfl.maximum (TFL::MaximumOp)

أقصى مشغل

عملية حساب الحد الأقصى لكل عنصر.

السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ، AlwaysSpeculatableImplTrait ، Commutative ، QuantizableResult ، ResultsBroadcastableShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
lhs	موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد عشري 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32/64 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو نوع QI16
rhs	موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد عشري 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32/64 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو نوع QI16

نتائج:

نتيجة	وصف
max	موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد عشري 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32/64 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو نوع QI16

tfl.mean (TFL::MeanOp)

المشغل المتوسط

يحسب متوسط ​​عناصر الموتر عبر أبعاده. يُقلل الموتر المدخل (input_tensor) وفقًا للأبعاد المحددة في المحور (axis). ما لم تكن قيمة keepdims صحيحة، يتم تقليل رتبة الموتر بمقدار 1 لكل عنصر في المحور. أما إذا كانت قيمة keepdims صحيحة، فيتم الاحتفاظ بالأبعاد المُقللة بطول 1.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
keep_dims	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد عشري 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو نوع QI16
axis	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد عشري 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو نوع QI16

tfl.minimum (TFL::MinimumOp)

مشغل مين

عملية الحد الأدنى لكل عنصر.

السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ، AlwaysSpeculatableImplTrait ، Commutative ، QuantizableResult ، ResultsBroadcastableShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
lhs	قيم من نوع موتر من نوع float 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32/64 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو نوع QI16
rhs	قيم من نوع موتر من نوع float 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32/64 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو نوع QI16

نتائج:

نتيجة	وصف
min	قيم من نوع موتر من نوع float 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32/64 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو نوع QI16

tfl.mirror_pad (TFL::MirrorPadOp)

عامل MirrorPad. يقوم بإضافة قيم معكوسة إلى موتر.

تُضيف هذه العملية قيمًا معكوسة إلى المدخلات وفقًا للحشوات التي تحددها. الحشوات عبارة عن موتر عددي صحيح ذي شكل [n, 2]، حيث n هو رتبة المدخلات. لكل بُعد D من المدخلات، تُشير الحشوات[D, 0] إلى عدد القيم التي تُضاف قبل محتوى المدخلات في ذلك البُعد، بينما تُشير الحشوات[D, 1] إلى عدد القيم التي تُضاف بعد محتوى المدخلات في ذلك البُعد.

يجب ألا يكون كل من paddings[D, 0] و paddings[D, 1] أكبر من input.dim_size(D) (أو input.dim_size(D) - 1) إذا كانت copy_border صحيحة (وإذا كانت خاطئة، على التوالي).

حجم كل بُعد D من أبعاد المخرجات بعد إضافة الحشو هو:

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

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
mode	::mlir::TFL::MirrorPaddingTypeAttr	mirror_pad_enum

المعاملات:

المعامل	وصف
input	قيم من نوع موتر من نوع float ذي 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 64 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 8 بت أو عدد صحيح غير مُوقّع ذي 8 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو نوع QI16
pad	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32 بت أو 64 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	قيم من نوع موتر من نوع float ذي 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 64 بت أو عدد صحيح بدون إشارة ذي 8 بت أو عدد صحيح غير مُوقّع ذي 8 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو نوع QI16

tfl.mul (TFL::MulOp)

عامل الضرب

عملية الضرب العنصري.

السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ، AlwaysSpeculatableImplTrait ، Commutative ، QuantizableResult ، ResultsBroadcastableShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflArithmeticCountOpInterface ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	سمة نصية قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT

المعاملات:

المعامل	وصف
lhs	موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد عشري 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو نوع QI16 أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو نوع مركب بقيم عناصر عدد عشري 32 بت
rhs	موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد عشري 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو نوع QI16 أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو نوع مركب بقيم عناصر عدد عشري 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد عشري 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو نوع QI16 أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو نوع مركب بقيم عناصر عدد عشري 32 بت

tfl.multinomial (TFL::MultinomialOp)

يسحب عينات من توزيع فئوي.

ستكون للقيم المولدة توزيع فئوي يعتمد على logits أو الاحتمالات اللوغاريتمية غير المعيارية المقدمة لجميع الفئات.

الواجهات: TflRuntimeVerifyOpInterface

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
seed	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 64 بت
seed2	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 64 بت

المعاملات:

المعامل	وصف
logits	موتر من قيم عائمة 32 بت
num_samples	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
out	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32 بت أو 64 بت

tfl.neg (TFL::NegOp)

عامل النفي

يحسب نفي المدخلات عنصرًا بعنصر.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، InferTensorType ، TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، InferShapedTypeOpInterface ، InferTypeOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
x	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو عددية عشرية 16 بت أو عددية صحيحة بدون إشارة 32 بت أو عددية صحيحة بدون إشارة 64 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
y	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو عددية عشرية 16 بت أو عددية صحيحة بدون إشارة 32 بت أو عددية صحيحة بدون إشارة 64 بت

tfl.no_value (TFL::NoValueOp)

ثابت لا يمثل قيمة.

لا توجد قيمة ثابتة op.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، ConstantLike

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، InferTypeOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
value	::mlir::UnitAttr	سمة الوحدة

نتائج:

نتيجة	وصف
none_val	لا يوجد نوع

tfl.non_max_suppression_v4 (TFL::NonMaxSuppressionV4Op)

يختار بشكل جشع مجموعة فرعية من المربعات المحيطة بترتيب تنازلي حسب النتيجة،

تُزيل هذه الخوارزمية المربعات التي تتداخل بشكل كبير مع المربعات المختارة سابقًا، وذلك عن طريق حذف المربعات التي تقل قيمة تقاطعها عن score_threshold المحدد. تُحدد المربعات المُحيطة على شكل [y1, x1, y2, x2]، حيث يُمثل (y1, x1) و(y2, x2) إحداثيات أي زوج قطري من زوايا المربع، ويمكن تحديد هذه الإحداثيات إما كقيم مُعَيَّرة (أي تقع ضمن الفترة [0, 1]) أو كقيم مطلقة. تجدر الإشارة إلى أن هذه الخوارزمية لا تتأثر بموقع نقطة الأصل في نظام الإحداثيات، وهي ثابتة بشكل عام عند إجراء تحويلات أو انعكاسات متعامدة على نظام الإحداثيات؛ وبالتالي، فإن انعكاسات نظام الإحداثيات أو نقلها لا تؤثر على اختيار المربعات نفسها. ينتج عن هذه العملية مجموعة من الأعداد الصحيحة التي تُشير إلى مجموعة المربعات المُحيطة المُدخلة، والتي تُمثل المربعات المختارة. بعد ذلك، يُمكن الحصول على إحداثيات المربعات المُحيطة المُقابلة للفهارس المُختارة باستخدام tf.gather operation . على سبيل المثال: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
boxes	موتر من قيم عائمة 32 بت
scores	موتر من قيم عائمة 32 بت
max_output_size	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت
iou_threshold	موتر من قيم عائمة 32 بت
score_threshold	موتر من قيم عائمة 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
selected_indices	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت
valid_outputs	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت

tfl.non_max_suppression_v5 (TFL::NonMaxSuppressionV5Op)

يختار بشكل جشع مجموعة فرعية من المربعات المحيطة بترتيب تنازلي حسب النتيجة،

تُزيل هذه الخوارزمية المربعات التي تتداخل بشكل كبير مع المربعات المختارة سابقًا، وذلك عن طريق حذف المربعات التي تقل قيمة تقاطعها عن score_threshold المحدد. تُحدد المربعات المُحيطة على شكل [y1, x1, y2, x2]، حيث يُمثل (y1, x1) و(y2, x2) إحداثيات أي زوج قطري من زوايا المربع، ويمكن تحديد هذه الإحداثيات إما كقيم مُعَيَّرة (أي تقع ضمن الفترة [0, 1]) أو كقيم مطلقة. تجدر الإشارة إلى أن هذه الخوارزمية لا تتأثر بموقع نقطة الأصل في نظام الإحداثيات، وهي ثابتة بشكل عام عند إجراء تحويلات أو انعكاسات متعامدة على نظام الإحداثيات؛ وبالتالي، فإن انعكاسات نظام الإحداثيات أو نقلها لا تؤثر على اختيار المربعات نفسها. ينتج عن هذه العملية مجموعة من الأعداد الصحيحة التي تُشير إلى مجموعة المربعات المُحيطة المُدخلة، والتي تُمثل المربعات المختارة. بعد ذلك، يُمكن الحصول على إحداثيات المربعات المُحيطة المُقابلة للفهارس المُختارة باستخدام tf.gather operation . على سبيل المثال: `selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2(boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold)` و `selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)`. يدعم هذا الإجراء أيضًا وضع Soft-NMS (مع ترجيح غاوسي) (انظر Bodla et al، https://arxiv.org/abs/1704.04503 )، حيث تُخفّض المربعات درجة المربعات المتداخلة الأخرى بدلًا من حذفها مباشرةً. لتفعيل وضع Soft-NMS، اضبط قيمة المعامل soft_nms_sigma لتكون أكبر من صفر.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
boxes	موتر من قيم عائمة 32 بت
scores	موتر من قيم عائمة 32 بت
max_output_size	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت
iou_threshold	موتر من قيم عائمة 32 بت
score_threshold	موتر من قيم عائمة 32 بت
soft_nms_sigma	موتر من قيم عائمة 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
selected_indices	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت
selected_scores	موتر من قيم عائمة 32 بت
valid_outputs	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت

tfl.not_equal (TFL::NotEqualOp)

عامل عدم المساواة

عملية عدم التساوي بين العناصر.

السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ، AlwaysSpeculatableImplTrait ، Commutative ، ResultsBroadcastableShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
lhs	قيم من نوع موتر مكون من عدد صحيح بدون إشارة مكون من بت واحد، أو عدد عشري مكون من 32 بت، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 32 بت، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 64 بت، أو نوع QUI8، أو نوع QI8، أو نوع QI16، أو نوع TFLite quint8، أو نوع سلسلة TFLite
rhs	قيم من نوع موتر مكون من عدد صحيح بدون إشارة مكون من بت واحد، أو عدد عشري مكون من 32 بت، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 32 بت، أو عدد صحيح بدون إشارة مكون من 64 بت، أو نوع QUI8، أو نوع QI8، أو نوع QI16، أو نوع TFLite quint8، أو نوع سلسلة TFLite

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من بت واحد

tfl.NumericVerify (TFL::NumericVerifyOp)

يتحقق من صحة القيم العددية للمعاملين.

عملية NumericVerify هي عملية تصحيح أخطاء للتحقق من القيم العددية للتنشيطين. وهي عملية مخصصة في TFLite. إذا كانت قيمة log_if_failed تساوي true، فإن عملية NumericVerify تحسب إحصائيات حول الفروق بين التنشيطات العشرية والتنشيطات الكمية، وتُخرج سجلات، وتُعيّن الفروق لموترات الإخراج، وتُصدر خطأً إذا تجاوزت الأخطاء الحد المسموح به. أما إذا كانت قيمة log_if_failed تساوي false، فإنها لا تُعنى بالأخطاء.

السمات: QuantizableResult ، SameOperandsShape

الواجهات: TflRuntimeVerifyOpInterface

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
tolerance	::mlir::FloatAttr	سمة عائمة 32 بت
log_if_failed	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية

المعاملات:

المعامل	وصف
input	قيم من نوع QI8 أو QUI8 أو QI16 أو قيم من نوع float 16 بت أو TFLite quint8
ref	موتر من قيم عائمة 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عائمة 32 بت

tfl.one_hot (TFL::OneHotOp)

مشغل OneHot

تُرجع هذه الدالة موترًا أحاديًا ساخنًا. المواقع التي تمثلها الفهارس في indices تأخذ القيمة on_value ، بينما تأخذ جميع المواقع الأخرى القيمة off_value .

إذا كانت رتبة indices الإدخال N ، فسيكون للإخراج رتبة N+1 ، ويتم إنشاء المحور الجديد عند axis البعد (الافتراضي: يتم إلحاق المحور الجديد في النهاية).

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
axis	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت

المعاملات:

المعامل	وصف
indices	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32 بت أو 64 بت
depth	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت
on_value	موتر من قيم أعداد عشرية 32 بت أو أعداد صحيحة بدون إشارة 32 بت أو أعداد صحيحة بدون إشارة 64 بت أو أعداد صحيحة بدون إشارة 1 بت أو أعداد صحيحة بدون إشارة 8 بت أو أعداد صحيحة غير موقعة 8 بت
off_value	موتر من قيم أعداد عشرية 32 بت أو أعداد صحيحة بدون إشارة 32 بت أو أعداد صحيحة بدون إشارة 64 بت أو أعداد صحيحة بدون إشارة 1 بت أو أعداد صحيحة بدون إشارة 8 بت أو أعداد صحيحة غير موقعة 8 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم أعداد عشرية 32 بت أو أعداد صحيحة بدون إشارة 32 بت أو أعداد صحيحة بدون إشارة 64 بت أو أعداد صحيحة بدون إشارة 1 بت أو أعداد صحيحة بدون إشارة 8 بت أو أعداد صحيحة غير موقعة 8 بت

tfl.pack (TFL::PackOp)

يقوم بتجميع قائمة من الموترات على طول بُعد ما في موتر واحد

يقوم بتجميع قائمة من values_count الموترات ذات الرتبة R في موتر واحد ذي رتبة (R+1) .

يقوم بتجميع موترات values_count في values في موتر ذي رتبة أعلى بواحد من كل موتر في values ، عن طريق تجميعها على طول بُعد axis .

بالنظر إلى قائمة من الموترات ذات الشكل (A, B, C) ؛

إذا كانت قيمة axis == 0 فسيكون شكل موتر output (N, A, B, C) . وإذا كانت axis == 1 فسيكون شكل موتر output (A, N, B, C) . وهكذا.

على سبيل المثال:

# '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 .

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
values_count	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت تكون قيمتها موجبة
axis	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت

المعاملات:

المعامل	وصف
values	متغيرات من موتر من أي نوع غير رمزي

نتائج:

نتيجة	وصف
output	tensor of 32-bit float or f8E4M3FN type or f8E5M2 type 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)

على سبيل المثال:

# '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]]

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
input	tensor of 32-bit float or f8E4M3FN type or f8E5M2 type 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	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	tensor of 32-bit float or f8E4M3FN type or f8E5M2 type 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)

على سبيل المثال:

# '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]]

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
input	tensor of 32-bit float or f8E4M3FN type or f8E5M2 type 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	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت
constant_values	tensor of 32-bit float or f8E4M3FN type or f8E5M2 type 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

نتائج:

نتيجة	وصف
output	tensor of 32-bit float or f8E4M3FN type or f8E5M2 type 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

المعاملات:

المعامل	وصف
input	متغيرات من موتر من أي نوع غير رمزي

نتائج:

نتيجة	وصف
output	متغيرات من موتر من أي نوع غير رمزي

tfl.pow (TFL::PowOp)

Power operator

Element-wise power operation.

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

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
lhs	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32 بت
rhs	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32 بت

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

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
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

نتائج:

نتيجة	وصف
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

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
value	::mlir::ElementsAttr	constant vector/tensor attribute

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من أي نوع غير رمزي

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

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
qtype	::mlir::TypeAttr	Tensor type attribute
value	::mlir::ElementsAttr	constant vector/tensor attribute

نتائج:

نتيجة	وصف
output	tensor of QUI8 type or QI8 type or QUI4 type or QI4 type or QI16 type or QUI16 type or TFLite quint8 type or blockwise quantized 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

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
value	::mlir::ElementsAttr	constant vector/tensor attribute
s_param	::mlir::TFL::SparsityParameterAttr	Sparsity parameter.
compressed_data	::mlir::ElementsAttr	constant vector/tensor attribute

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من أي نوع غير رمزي

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

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
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

نتائج:

نتيجة	وصف
output	tensor of QUI8 type or QI8 type or QUI4 type or QI4 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

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
qtype	::mlir::TypeAttr	Tensor type attribute

المعاملات:

المعامل	وصف
input	tensor of 32-bit float or 16-bit float or QI4 type or QUI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

نتائج:

نتيجة	وصف
output	tensor of QI4 type or QUI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.random_standard_normal (TFL::RandomStandardNormalOp)

Outputs random values from a normal distribution.

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

الواجهات: TflRuntimeVerifyOpInterface

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
seed	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute
seed2	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute

المعاملات:

المعامل	وصف
shape	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
out	موتر من قيم عائمة 32 بت

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.

الواجهات: TflRuntimeVerifyOpInterface

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
seed	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute
seed2	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute

المعاملات:

المعامل	وصف
shape	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
out	موتر من قيم عائمة 32 بت

tfl.range (TFL::RangeOp)

Range operator

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

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
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

نتائج:

نتيجة	وصف
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.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من أي نوع غير رمزي

نتائج:

نتيجة	وصف
output	tensor of any integer type

tfl.read_variable (TFL::ReadVariableOp)

Reads variable value.

Read variable data identified by 'resource_id'.

الواجهات: TflRuntimeVerifyOpInterface

المعاملات:

المعامل	وصف
resource_id	موتر قيم الموارد

نتائج:

نتيجة	وصف
result	موتر من نوع عدد عشري 32 بت أو عدد عشري 64 بت أو عدد صحيح بدون إشارة بت واحد أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع QI16 أو نوع مركب بعناصر عدد عشري 32 بت أو نوع مركب بقيم عناصر عدد عشري 64 بت

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.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، SameOperandsAndResultShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من النوع المركب بعناصر عائمة 32 بت أو من النوع المركب بقيم عناصر عائمة 64 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عائمة 32 بت أو 64 بت

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.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
keep_dims	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية

المعاملات:

المعامل	وصف
input	tensor of 1-bit signless integer values
reduction_indices	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
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.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
keep_dims	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية

المعاملات:

المعامل	وصف
input	tensor of 1-bit signless integer values
reduction_indices	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	tensor of 1-bit signless integer values

tfl.reduce_max (TFL::ReduceMaxOp)

Max-reduction operator

Computes the max reduction along the specified axes

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
keep_dims	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية

المعاملات:

المعامل	وصف
input	tensor of 32-bit float or 16-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	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	tensor of 32-bit float or 16-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

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
keep_dims	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية

المعاملات:

المعامل	وصف
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	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
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

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
keep_dims	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية

المعاملات:

المعامل	وصف
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	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
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)

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، SameOperandsAndResultShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
x	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

نتائج:

نتيجة	وصف
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))

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، SameOperandsAndResultShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
x	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

نتائج:

نتيجة	وصف
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))

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، SameOperandsAndResultShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
x	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

نتائج:

نتيجة	وصف
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))

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، SameOperandsAndResultShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
x	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

نتائج:

نتيجة	وصف
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.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

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

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من أي نوع غير رمزي
shape	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من أي نوع غير رمزي

tfl.resize_bilinear (TFL::ResizeBilinearOp)

ResizeBilinear Op

Resize images to size using bilinear interpolation.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
align_corners	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية
half_pixel_centers	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية

المعاملات:

المعامل	وصف
input	tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values
size	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
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.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
align_corners	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية
half_pixel_centers	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية

المعاملات:

المعامل	وصف
input	tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values
size	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
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.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
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

المعاملات:

المعامل	وصف
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	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
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.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
input	tensor of 32-bit float or f8E4M3FN type or f8E5M2 type 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	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	tensor of 32-bit float or f8E4M3FN type or f8E5M2 type 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.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من قيم عائمة 32 بت
fft_length	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
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

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
lhs	موتر من قيم عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
rhs	موتر من قيم عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت

tfl.round (TFL::RoundOp)

Round operator

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

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، InferTensorType ، TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، InferShapedTypeOpInterface ، InferTypeOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
x	موتر من قيم عائمة 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
y	موتر من قيم عائمة 32 بت

tfl.rsqrt (TFL::RsqrtOp)

Reciprocal of square root operator

Computes element-wise reverse square root of input

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، SameOperandsAndResultShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
x	tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

نتائج:

نتيجة	وصف
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

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
indices	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت
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 non-token type values

نتائج:

نتيجة	وصف
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.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
input	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32 بت
segment_ids	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32 بت

tfl.select (TFL::SelectOp)

تحديد المشغل

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

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

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
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

نتائج:

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

tfl.select_v2 (TFL::SelectV2Op)

SelectV2 operator

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

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

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

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
condition	tensor of 1-bit signless integer values
x	tensor of 32-bit float or 16-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 16-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

نتائج:

نتيجة	وصف
output	tensor of 32-bit float or 16-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.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
out_type	::mlir::Attribute	السمة المشتقة

Operands:

المعامل	وصف
input	موتر من أي نوع غير رمزي

نتائج:

نتيجة	وصف
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.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، SameOperandsAndResultType

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، InferTypeOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل	وصف
x	tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة	وصف
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

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، InferTensorType ، TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، InferShapedTypeOpInterface ، InferTypeOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل	وصف
x	موتر من قيم عددية عائمة 32 بت أو 16 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
y	موتر من قيم عددية عائمة 32 بت أو 16 بت

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)

السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ، AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل	وصف
input	tensor of 32-bit float or 16-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	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت
size	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	tensor of 32-bit float or 16-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)

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، SameOperandsAndResultShape

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

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
beta	::mlir::FloatAttr	سمة عائمة 32 بت

Operands:

المعامل	وصف
input	tensor of 32-bit float or 16-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

نتائج:

نتيجة	وصف
output	tensor of 32-bit float or 16-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

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل	وصف
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	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت
paddings	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
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.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
block_size	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت تكون قيمتها موجبة

Operands:

المعامل	وصف
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

نتائج:

نتيجة	وصف
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.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل	وصف
sparse_indices	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت
output_shape	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت
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

نتائج:

نتيجة	وصف
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.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
num_splits	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت تكون قيمتها موجبة

Operands:

المعامل	وصف
split_dim	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت
value	tensor of 32-bit float or f8E4M3FN type or f8E5M2 type 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

نتائج:

نتيجة	وصف
outputs	متغيرات من موتر من أي نوع غير رمزي

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.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
num_splits	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت تكون قيمتها موجبة

Operands:

المعامل	وصف
value	tensor of 32-bit float or f8E4M3FN type or f8E5M2 type 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

نتائج:

نتيجة	وصف
outputs	متغيرات من موتر من أي نوع غير رمزي

tfl.sqrt (TFL::SqrtOp)

Square root operator

Computes element-wise Square root of input

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، SameOperandsAndResultShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل	وصف
x	tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

نتائج:

نتيجة	وصف
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

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، InferTensorType ، TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، InferShapedTypeOpInterface ، InferTypeOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل	وصف
x	موتر من قيم عائمة 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
y	موتر من قيم عائمة 32 بت

tfl.squared_difference (TFL::SquaredDifferenceOp)

Squared difference operator

Element-wise squared difference operation.

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

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل	وصف
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

نتائج:

نتيجة	وصف
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 .

على سبيل المثال:

# '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]

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
squeeze_dims	::mir::ArrayAttr	64-bit integer array attribute whose size is at most 8

Operands:

المعامل	وصف
input	موتر من أي نوع غير رمزي

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من أي نوع غير رمزي

tfl.strided_slice (TFL::StridedSliceOp)

StridedSlice Op

Return a strided slice from input .

السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ، AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
begin_mask	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
end_mask	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
ellipsis_mask	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
new_axis_mask	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
shrink_axis_mask	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
offset	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية

Operands:

المعامل	وصف
input	tensor of 32-bit float or 16-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	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت
end	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت
strides	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	tensor of 32-bit float or 16-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

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflArithmeticCountOpInterface ، TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	سمة نصية قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT

Operands:

Operand	وصف
lhs	tensor of 32-bit float or 16-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 16-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

نتائج:

نتيجة	وصف
output	tensor of 32-bit float or 16-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

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
keep_dims	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية

Operands:

Operand	وصف
input	tensor of 32-bit float or 16-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	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	tensor of 32-bit float or 16-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

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
rank	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت تكون قيمتها موجبة
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	سمة نصية قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT
asymmetric_quantize_inputs	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية

Operands:

المعامل	وصف
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	موتر من قيم من نوع float 32 بت أو QI16
input_gate_bias	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
activation_state	موتر الحالة

نتائج:

نتيجة	وصف
output	tensor of 32-bit float or QI8 type values

tfl.tanh (TFL::TanhOp)

Hyperbolic tangent operator

Computes element-wise Hyperbolic tangent of input

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، SameOperandsAndResultShape

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	وصف
input	tensor of 32-bit float or 16-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

نتائج:

نتيجة	وصف
output	tensor of 32-bit float or 16-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].

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	وصف
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	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
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.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	وصف
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

نتائج:

نتيجة	وصف
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

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	وصف
input	tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 16-bit float or bfloat16 type 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	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 16-bit float or bfloat16 type 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>

الواجهات: AffineQuantizedOpInterface ، ConditionallySpeculatable ، DynamicRangeQuantizedOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، RequiresQuantizedBiasInterface ، TFL_SparseOp ، TflArithmeticCountOpInterface ، TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
padding	::mlir::StringAttr	سمة نصية قيمتها SAME أو VALID
stride_h	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت تكون قيمتها موجبة
stride_w	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت تكون قيمتها موجبة
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	سمة نصية قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT

Operands:

Operand	وصف
output_shape	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت
weights	قيم موتر من نوع float 32 بت أو من نوع QI8 أو من نوع QUI8 أو من نوع QI16
input	قيم موتر من نوع float 32 بت أو من نوع QI8 أو من نوع QUI8 أو من نوع QI16
bias	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع

نتائج:

نتيجة	وصف
output	قيم موتر من نوع float 32 بت أو من نوع QI8 أو من نوع QUI8 أو من نوع QI16

tfl.unidirectional_sequence_lstm (TFL::UnidirectionalSequenceLSTMOp)

Unidirectional sequence lstm operator

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

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

السمات: QuantizableResult

Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , InferTypeOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	سمة نصية قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT
cell_clip	::mlir::FloatAttr	سمة عددية عشرية 32 بت قيمتها غير سالبة
proj_clip	::mlir::FloatAttr	سمة عددية عشرية 32 بت قيمتها غير سالبة
time_major	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية
asymmetric_quantize_inputs	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية
diagonal_recurrent_tensors	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية
input_to_input_intermediate	::mlir::TypeAttr	any type attribute
input_to_forget_intermediate	::mlir::TypeAttr	any type attribute
input_to_cell_intermediate	::mlir::TypeAttr	any type attribute
input_to_output_intermediate	::mlir::TypeAttr	any type attribute
effective_hidden_scale_intermediate	::mlir::TypeAttr	any type attribute

Operands:

Operand	وصف
input	موتر من قيم عائمة 32 بت
input_to_input_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
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	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
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	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
cell_to_forget_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
cell_to_output_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
input_gate_bias	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
forget_gate_bias	موتر من قيم عائمة 32 بت
cell_bias	موتر من قيم عائمة 32 بت
output_gate_bias	موتر من قيم عائمة 32 بت
projection_weights	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
projection_bias	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
input_activation_state	موتر الحالة
input_cell_state	موتر الحالة
input_layer_norm_coefficients	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
forget_layer_norm_coefficients	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
cell_layer_norm_coefficients	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع
output_layer_norm_coefficients	موتر من أي نوع قيم غير رمزية أو بدون نوع

نتائج:

نتيجة	وصف
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”).

السمات: QuantizableResult

الواجهات: DynamicRangeQuantizedOpInterface ، TFL_StatefulOp ، TflRuntimeVerifyOpInterface

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
time_major	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	سمة نصية قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT
asymmetric_quantize_inputs	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية

Operands:

Operand	وصف
input	موتر من قيم عائمة 32 بت
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	موتر من قيم عائمة 32 بت
hidden_state	موتر الحالة

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عائمة 32 بت

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:

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
idx_out_type	::mlir::Attribute	السمة المشتقة

Operands:

Operand	وصف
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

نتائج:

نتيجة	وصف
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	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت

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{}

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
num	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose value is non-negative
axis	::mlir::IntegerAttr	سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت

Operands:

Operand	وصف
input	tensor of 32-bit float or 16-bit float or bfloat16 type or f8E4M3FN type or f8E5M2 type 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

نتائج:

نتيجة	وصف
outputs	متغيرات من موتر من أي نوع غير رمزي

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.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل	وصف
input	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32 بت
segment_ids	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت
num_segments	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32 بت

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.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	وصف
input	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32 بت
segment_ids	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت
num_segments	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32 بت

tfl.unsorted_segment_prod (TFL::UnsortedSegmentProdOp)

UnsortedSegmentProd operator

Computes the product along segments of a tensor.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	وصف
input	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32 بت
segment_ids	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت
num_segments	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32 بت

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

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	وصف
input	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32 بت
segment_ids	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت
num_segments	موتر من قيم عددية صحيحة بدون إشارة مكونة من 32 بت

نتائج:

نتيجة	وصف
output	موتر من قيم عددية عشرية 32 بت أو قيم عددية صحيحة بدون إشارة 32 بت

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.

الواجهات: TflRuntimeVerifyOpInterface

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
container	::mlir::StringAttr	سمة السلسلة
shared_name	::mlir::StringAttr	سمة السلسلة

نتائج:

نتيجة	وصف
resource_handle	موتر قيم الموارد

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.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	وصف
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

نتائج:

نتيجة	وصف
index	tensor of 64-bit signless integer values

tfl.while (TFL::WhileOp)

حلقة التكرار

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

صفات:

يصف	نوع MLIR	وصف
is_stateless	::mir::BoolAttr	خاصية منطقية

Operands:

Operand	وصف
input	متغيرات من موتر من أي نوع غير رمزي

نتائج:

نتيجة	وصف
output	متغيرات من موتر من أي نوع غير رمزي

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

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	وصف
«unnamed»	variadic of any non-token type

tfl.zeros_like (TFL::ZerosLikeOp)

ZerosLike operator

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

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، SameOperandsAndResultType

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، InferTypeOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل	وصف
input	tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values

نتائج:

نتيجة	وصف
output	tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values

صفات

DimensionMetadataAttr

Dimension metadata.

بناء الجملة:

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

حدود:

المعلمة	C++ type	وصف
شكل	::mlir::TFL::DimensionTypeAttr	dimension_type
dense_size	int32_t
القطاعات	::llvm::ArrayRef<int32_t>
المؤشرات	::llvm::ArrayRef<int32_t>

SparsityParameterAttr

Sparsity parameter.

بناء الجملة:

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

حدود:

المعلمة	C++ type	وصف
traversal_order	::llvm::ArrayRef<int32_t>
block_map	::llvm::ArrayRef<int32_t>
dim_metadata	::llvm::ArrayRef<DimensionMetadataAttr>

ConstBytesAttr

تمثيل سلسلة نصية للبايتات المُجمَّعة

Syntax Examples:

#tfl<const_bytes : "0xDEADBEEF">

حدود:

المعلمة	C++ type	وصف
قيمة	::llvm::StringRef

DimensionTypeAttr

_Dimension type

بناء الجملة:

#tfl.dimension_type_attr<
  `DENSE` | `SPARSE_CSR`   # value
>

حدود:

المعلمة	C++ type	وصف
قيمة	::mlir::TFL::DimensionType	an enum of type DimensionType

ExternalBufferAttr

Flatbuffer external buffer metadata.

بناء الجملة:

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

حدود:

المعلمة	C++ type	وصف
group_name	::mlir::StringAttr
إزاحة	uint64_t
طول	uint64_t
التعبئة والتغليف	::mlir::StringAttr

LSTMKernelTypeAttr

_Lstm_kernel type

بناء الجملة:

#tfl.lstm_kernel_type_attr<
  `FULL` | `BASIC`   # value
>

حدود:

المعلمة	C++ type	وصف
قيمة	::mlir::TFL::LSTMKernelType	an enum of type LSTMKernelType

MirrorPaddingTypeAttr

_Mirror_pad enum

بناء الجملة:

#tfl.mirror_pad_attr<
  `REFLECT` | `SYMMETRIC`   # value
>

حدود:

المعلمة	C++ type	وصف
قيمة	::mlir::TFL::MirrorPaddingType	an enum of type MirrorPaddingType

التعدادات

DimensionType

_Dimension type

حالات:

رمز	قيمة	خيط
كثيف	0	كثيف
SPARSE_CSR	1	SPARSE_CSR

LSTMKernelType

_Lstm_kernel type

حالات:

رمز	قيمة	خيط
ممتلىء	0	ممتلىء
أساسي	1	أساسي

MirrorPaddingType

_Mirror_pad enum

حالات:

رمز	قيمة	خيط
يعكس	0	يعكس
متماثل	1	متماثل