'tfl' উপভাষা

টেনসরফ্লো লাইট উপভাষা।

এই উপভাষা TensorFlow Lite ক্রিয়াকলাপগুলির মানচিত্র।

অপরিবর্তনীয়:

• সমস্ত মান টেনসর প্রকারের (বিশেষত, স্কেলারগুলি শূন্য-মাত্রিক টেনসর ব্যবহার করে উপস্থাপন করা হয়);

অপারেশন

tfl.abs (TFL::AbsOp)

পরম মান অপারেটর

একটি টেনসর x দেওয়া হলে, এই অপারেশনটি x এ প্রতিটি উপাদানের পরম মান ধারণকারী একটি টেনসর প্রদান করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি x একটি ইনপুট উপাদান এবং y একটি আউটপুট উপাদান, এই অপারেশন গণনা করে \(y = |x|\).

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait ইমপ্লট্রেট , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape আকৃতি

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
x	16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট ফ্লোট বা QI8 প্রকার বা QI16 টাইপ মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
y	16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট ফ্লোট বা QI8 প্রকার বা QI16 টাইপ মানগুলির টেনসর

tfl.add (TFL::AddOp)

সংযোজন অপারেটর

উপাদান অনুযায়ী সংযোজন অপারেশন.

বৈশিষ্ট্য: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , QuantizableResult রেজাল্ট , ResultsBroadcastableShape আকৃতি

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	স্ট্রিং অ্যাট্রিবিউট যার মান NONE, বা RELU, বা RELU_N1_TO_1, বা RELU6, বা TANH, বা SIGN_BIT

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
lhs	32-বিট ফ্লোট বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা QI8 প্রকার বা QUI8 প্রকার বা QI16 টাইপ মানগুলির টেনসর
rhs	32-বিট ফ্লোট বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা QI8 প্রকার বা QUI8 প্রকার বা QI16 টাইপ মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা QI8 প্রকার বা QUI8 প্রকার বা QI16 টাইপ মানগুলির টেনসর

tfl.add_n (TFL::AddNOp)

_অপারেটর যোগ করুন

উপাদান অনুসারে সমস্ত ইনপুট টেনসর যোগ করে।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale এবং রেজাল্টস্কেল , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
inputs	যেকোনো ধরনের মানের টেনসরের বৈচিত্র্য

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
sum	32-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর

tfl.arg_max (TFL::ArgMaxOp)

ArgMax অপারেটর

একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে সবচেয়ে বড় মান সহ সূচকটি প্রদান করে।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait ইমপ্লট্রেট, QuantizableResult

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
output_type	::mlir::অ্যাট্রিবিউট	প্রাপ্ত বৈশিষ্ট্য

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	1-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা QI8 প্রকার বা QUI8 টাইপ মানগুলির টেনসর
dim	32/64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32/64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর

tfl.arg_min (TFL::ArgMinOp)

ArgMin অপারেটর

একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে ক্ষুদ্রতম মান সহ সূচকটি প্রদান করে। a = [1, 10, 26.9, 2.8, 166.32, 62.3] b = tf.math.argmin(ইনপুট = a) c = tf.keras.backend.eval(b)

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait ইমপ্লট্রেট, QuantizableResult

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
output_type	::mlir::অ্যাট্রিবিউট	প্রাপ্ত বৈশিষ্ট্য

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	1-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা QI8 প্রকার বা QUI8 টাইপ মানগুলির টেনসর
dim	32/64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32/64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর

tfl.assign_variable (TFL::AssignVariableOp)

একটি ভেরিয়েবলে একটি নতুন মান বরাদ্দ করে।

এই অপের উপর নিয়ন্ত্রণ নির্ভরতা সহ যেকোন ReadVariableOp এই মান বা ভেরিয়েবলের পরবর্তী নতুন মান ফেরত দেওয়ার গ্যারান্টিযুক্ত।

ইন্টারফেস: TflRuntimeVerifyOpInterface

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
resource_id	সম্পদ মান টেনসর
value	32-বিট ফ্লোট বা 64-বিট ফ্লোট বা 1-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা QI8 প্রকার বা QUI8 প্রকার বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা QI16 প্রকার অথবা 32-বিট ফ্লোট উপাদান সহ জটিল প্রকার বা 64-বিট ফ্লোট উপাদান সহ জটিল প্রকার মান

tfl.atan2 (TFL::Atan2Op)

Atan2 অপারেশন

"atan2" অপারেশনটি আর্গুমেন্টের চিহ্নকে সম্মান করে, y/x উপাদান-ভিত্তিক আর্কট্যাঞ্জেন্ট গণনা করে।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType , SameOperandsAndResultShape

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
y	32-বিট ফ্লোট বা 64-বিট ফ্লোট মানগুলির টেনসর
x	32-বিট ফ্লোট বা 64-বিট ফ্লোট মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা 64-বিট ফ্লোট মানগুলির টেনসর

tfl.average_pool_2d (TFL::AveragePool2DOp)

_Average_pool 2d অপারেটর

ইনপুটে গড়-পুলিং অপারেশন সম্পাদন করে।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait ইমপ্লট্রেট, QuantizableResult

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale এবং রেজাল্টস্কেল , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
filter_height	::mlir::IntegerAttr	32-বিট সাইনলেস ইন্টিজার অ্যাট্রিবিউট
filter_width	::mlir::IntegerAttr	32-বিট সাইনলেস ইন্টিজার অ্যাট্রিবিউট
padding	::mlir::StringAttr	স্ট্রিং অ্যাট্রিবিউট যার মান একই, বা বৈধ
stride_h	::mlir::IntegerAttr	32-বিট সাইনলেস ইন্টিজার অ্যাট্রিবিউট
stride_w	::mlir::IntegerAttr	32-বিট সাইনলেস ইন্টিজার অ্যাট্রিবিউট
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	স্ট্রিং অ্যাট্রিবিউট যার মান NONE, বা RELU, বা RELU_N1_TO_1, বা RELU6, বা TANH, বা SIGN_BIT

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	32-বিট ফ্লোট বা QI8 টাইপ বা QUI8 টাইপ বা QI16 টাইপের মানের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা QI8 টাইপ বা QUI8 টাইপ বা QI16 টাইপের মানের টেনসর

tfl.basic_lstm (TFL::BasicLSTMOp)

মৌলিক lstm অপারেটর

মৌলিক LSTM সেল অপারেটর।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait ইমপ্লট্রেট, QuantizableResult

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	স্ট্রিং অ্যাট্রিবিউট যার মান NONE, বা RELU, বা RELU_N1_TO_1, বা RELU6, বা TANH, বা SIGN_BIT
cell_clip	::mlir::FloatAttr	32-বিট ফ্লোট বৈশিষ্ট্য যার মান অ-নেতিবাচক
proj_clip	::mlir::FloatAttr	32-বিট ফ্লোট বৈশিষ্ট্য যার মান অ-নেতিবাচক
kernel_type	::mlir::TFL::LSTMKernelTypeAttr	lstm_kernel_type যার মান হল mlir::TFL::LSTMKernelType::BASIC

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
data_input	32-বিট ফ্লোট বা QUI8 টাইপের মানের টেনসর
prev_activ_input	32-বিট ফ্লোট বা QUI8 টাইপের মানের টেনসর
weights_input	32-বিট ফ্লোট বা QUI8 টাইপের মানের টেনসর
biases_input	32-বিট ফ্লোট বা QI32 টাইপের মানের টেনসর
prev_state_input	32-বিট ফ্লোট বা QI16 টাইপের মানের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
activ_output	যেকোনো ধরনের মানের 2D টেনসর
state_output	যেকোনো ধরনের মানের 2D টেনসর
concat_temp	যেকোনো ধরনের মানের 2D টেনসর
activ_temp	যেকোনো ধরনের মানের 2D টেনসর

tfl.batch_matmul (TFL::BatchMatMulOp)

ব্যাচ ম্যাট্রিক্স মাল্টিপ্লাই অপারেটর

ইনপুটগুলিতে একটি ব্যাচড ম্যাট্রিক্স গুণন সম্পাদন করে। ব্যাচের মাত্রা এবং সম্প্রচারে অজানা মাত্রার সমর্থন সহ TensorFlow BatchMatMulV2-এর নিয়মগুলি অনুসরণ করে৷

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)

বৈশিষ্ট্য: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
adj_x	::mlir::BoolAttr	bool বৈশিষ্ট্য
adj_y	::mlir::BoolAttr	bool বৈশিষ্ট্য
asymmetric_quantize_inputs	::mlir::BoolAttr	bool বৈশিষ্ট্য

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
x	32-বিট ফ্লোট বা QI8 টাইপ বা QI16 টাইপ বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর
y	32-বিট ফ্লোট বা QI8 টাইপ বা QI16 টাইপ বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা QI8 টাইপ বা QI16 টাইপ বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর

tfl.batch_to_space_nd (TFL::BatchToSpaceNdOp)

BatchToSpaceNd অপারেটর

এই ক্রিয়াকলাপটি "ব্যাচ" মাত্রা 0 কে স্থানের মাত্রায় পরিবর্তন করে।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait ইমপ্লট্রেট, QuantizableResult

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale এবং রেজাল্টস্কেল , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা QI8 প্রকার বা QUI8 প্রকার বা QI16 প্রকারের মানগুলির টেনসর
block_shape	32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর
indices	32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা QI8 প্রকার বা QUI8 প্রকার বা QI16 প্রকারের মানগুলির টেনসর

tfl.bidirectional_sequence_lstm (TFL::BidirectionalSequenceLSTMOp)

দ্বিমুখী ক্রম lstm অপারেটর

দ্বিমুখী lstm মূলত দুটি lstms, একটি এগিয়ে চলেছে এবং অন্যটি পিছনে চলছে। এবং আউটপুট হল দুটি lstms এর সংযোগ।

বৈশিষ্ট্য: QuantizableResult

ইন্টারফেস: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	স্ট্রিং অ্যাট্রিবিউট যার মান NONE, বা RELU, বা RELU_N1_TO_1, বা RELU6, বা TANH, বা SIGN_BIT
cell_clip	::mlir::FloatAttr	32-বিট ফ্লোট বৈশিষ্ট্য যার মান অ-নেতিবাচক
proj_clip	::mlir::FloatAttr	32-বিট ফ্লোট বৈশিষ্ট্য যার মান অ-নেতিবাচক
merge_outputs	::mlir::BoolAttr	bool বৈশিষ্ট্য
time_major	::mlir::BoolAttr	bool বৈশিষ্ট্য
asymmetric_quantize_inputs	::mlir::BoolAttr	bool বৈশিষ্ট্য

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর
fw_input_to_input_weights	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর
fw_input_to_forget_weights	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর
fw_input_to_cell_weights	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর
fw_input_to_output_weights	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর
fw_recurrent_to_input_weights	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর
fw_recurrent_to_forget_weights	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর
fw_recurrent_to_cell_weights	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর
fw_recurrent_to_output_weights	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর
fw_cell_to_input_weights	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর
fw_cell_to_forget_weights	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর
fw_cell_to_output_weights	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর
fw_input_gate_bias	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর
fw_forget_gate_bias	32-বিট ফ্লোট মানের টেনসর
fw_cell_bias	32-বিট ফ্লোট মানের টেনসর
fw_output_gate_bias	32-বিট ফ্লোট মানের টেনসর
fw_projection_weights	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর
fw_projection_bias	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর
bw_input_to_input_weights	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর
bw_input_to_forget_weights	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর
bw_input_to_cell_weights	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর
bw_input_to_output_weights	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর
bw_recurrent_to_input_weights	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর
bw_recurrent_to_forget_weights	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর
bw_recurrent_to_cell_weights	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর
bw_recurrent_to_output_weights	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর
bw_cell_to_input_weights	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর
bw_cell_to_forget_weights	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর
bw_cell_to_output_weights	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর
bw_input_gate_bias	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর
bw_forget_gate_bias	32-বিট ফ্লোট মানের টেনসর
bw_cell_bias	32-বিট ফ্লোট মানের টেনসর
bw_output_gate_bias	32-বিট ফ্লোট মানের টেনসর
bw_projection_weights	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর
bw_projection_bias	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর
fw_input_activation_state	রাষ্ট্রীয় টেনসর
fw_input_cell_state	রাষ্ট্রীয় টেনসর
bw_input_activation_state	রাষ্ট্রীয় টেনসর
bw_input_cell_state	রাষ্ট্রীয় টেনসর
aux_input	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর
fw_aux_input_to_input_weights	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর
fw_aux_input_to_forget_weights	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর
fw_aux_input_to_cell_weights	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর
fw_aux_input_to_output_weights	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর
bw_aux_input_to_input_weights	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর
bw_aux_input_to_forget_weights	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর
bw_aux_input_to_cell_weights	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর
bw_aux_input_to_output_weights	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
fw_output	যেকোন ধরনের মানের টেনসর
bw_output	যেকোন ধরনের মানের টেনসর

tfl.bitcast (TFL::BitcastOp)

বিটকাস্ট অপারেটর

একটি টেনসরকে এক প্রকার থেকে অন্য প্রকারে বিটকাস্ট করে।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	যেকোন ধরনের মানের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	যেকোন ধরনের মানের টেনসর

tfl.bitwise_xor (TFL::BitwiseXorOp)

Bitwise Xor অপারেটর

Elementwise lhs এবং rhs এর বিটওয়াইজ XOR গণনা করে।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait ইমপ্লট্রেট , Commutative , ResultsBroadcastableShape , SameOperandsAndResultElementType ফলাফল উপাদানের প্রকার

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
lhs	8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা মানগুলির টেনসর
rhs	8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা মানগুলির টেনসর

tfl.broadcast_args (TFL::BroadcastArgsOp)

সম্প্রচার সহ s0 op s1 এর আকৃতি ফিরিয়ে দিন।

প্রদত্ত s0 এবং s1 , টেনসর যা আকারগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে, r0 গণনা করে, সম্প্রচারিত আকৃতি। s0 , s1 এবং r0 সব পূর্ণসংখ্যা ভেক্টর।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
s0	32/64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর
s1	32/64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
r0	32/64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর

tfl.broadcast_to (TFL::BroadcastToOp)

একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ আকৃতির জন্য একটি অ্যারে সম্প্রচার করুন।

সম্প্রচার হল গাণিতিক ক্রিয়াকলাপের জন্য সামঞ্জস্যপূর্ণ আকারের জন্য অ্যারে তৈরির প্রক্রিয়া। দুটি আকার সামঞ্জস্যপূর্ণ যদি প্রতিটি মাত্রা জোড়ার জন্য তারা হয় সমান বা তাদের মধ্যে একটি এক হয়। একটি টেনসরকে একটি আকারে সম্প্রচার করার চেষ্টা করার সময়, এটি পিছনের মাত্রা দিয়ে শুরু হয় এবং এটি এগিয়ে যাওয়ার পথে কাজ করে।

যেমন,

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]], আকৃতি=(3, 3), dtype=int32)

উপরের উদাহরণে, [1, 3] আকৃতির ইনপুট টেনসরটি [3, 3] আকৃতির আউটপুট টেনসরে সম্প্রচার করা হয়।

যখন সম্প্রচারিত ক্রিয়াকলাপগুলি করা হয় যেমন একটি স্কেলার দ্বারা একটি টেনসরকে গুণ করা, সম্প্রচার করা (সাধারণত) কিছু সময় বা স্থান সুবিধা প্রদান করে, কারণ সম্প্রচারিত টেনসর কখনই বাস্তবায়িত হয় না।

যাইহোক, broadcast_to এর সাথে এমন কোন সুবিধা বহন করে না। সদ্য নির্মিত টেনসর সম্প্রচারিত আকারের সম্পূর্ণ স্মৃতি গ্রহণ করে। (একটি গ্রাফ প্রসঙ্গে, broadcast_to পরবর্তী অপারেশনে মিশে যেতে পারে এবং তারপরে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে।)

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait ইমপ্লট্রেট, QuantizableResult

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	32-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 1-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 4-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা QI8 প্রকার বা 8-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা QUI8 প্রকার বা 16 -বিট সাইনলেস ইন্টিজার বা QI16 টাইপ বা 64-বিট সাইনলেস ইন্টিজার বা 32-বিট ফ্লোট উপাদান মান সহ জটিল প্রকার
shape	32/64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 1-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 4-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা QI8 প্রকার বা 8-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা QUI8 প্রকার বা 16 -বিট সাইনলেস ইন্টিজার বা QI16 টাইপ বা 64-বিট সাইনলেস ইন্টিজার বা 32-বিট ফ্লোট উপাদান মান সহ জটিল প্রকার

tfl.bucketize (TFL::BucketizeOp)

'সীমানা' এর উপর ভিত্তি করে 'ইনপুট' বাকেটাইজ করে।

উদাহরণ:

যদি ইনপুটগুলি boundaries = [0, 10, 100] এবং input = [[-5, 10000][150, 10][5, 100]] , তাহলে আউটপুট হবে output = [[0, 3][3, 2][1, 3]] ।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait ইমপ্লট্রেট , SameOperandsAndResultShape

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
boundaries	::mlir::ArrayAttr	32-বিট ফ্লোট অ্যারে অ্যাট্রিবিউট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	32-বিট ফ্লোট বা 64-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর

tfl.call_once (TFL::CallOnceOp)

একটি প্রারম্ভিক ফাংশন আহ্বান করে

এই ক্রিয়াকলাপটি টিএফ সংরক্ষিত মডেল উপভাষায় সেশন ইনিশিয়ালাইজারের জন্য প্রদত্ত প্রারম্ভিক ফাংশনকে আহ্বান করে।

ইন্টারফেস: TflRuntimeVerifyOpInterface

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
session_init_function	::mlir::StringAttr	স্ট্রিং বৈশিষ্ট্য

tfl.cast (TFL::CastOp)

কাস্ট অপারেটর

ইনপুট টাইপ থেকে আউটপুট টাইপে ইনপুট কাস্ট করে।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait ইমপ্লট্রেট , SameOperandsAndResultShape

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড

বর্ণনা

input

16-বিট ফ্লোট বা bfloat16 টাইপ বা 32-বিট ফ্লোট বা 64-বিট ফ্লোট বা 1-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 4-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা TFLite quint8 প্রকার বা 8-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট ফ্লোট উপাদানের মান সহ জটিল প্রকার

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	16-বিট ফ্লোট বা bfloat16 টাইপের টেনসর বা 32-বিট ফ্লোট বা 64-বিট ফ্লোট বা 1-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা TFLite quint8 প্রকার বা 8-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট ফ্লোট উপাদানগুলির মান সহ জটিল প্রকার

tfl.ceil (TFL::CeilOp)

সিল অপারেটর

ইনপুটের উপাদান-ভিত্তিক সিল মান প্রদান করে।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
x	32-বিট ফ্লোট মানের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
y	32-বিট ফ্লোট মানের টেনসর

tfl.complex_abs (TFL::ComplexAbsOp)

একটি টেনসরের জটিল পরম মান গণনা করে।

জটিল সংখ্যার একটি টেনসর x দেওয়া হলে, এই ক্রিয়াকলাপটি float বা double একটি টেনসর প্রদান করে যা x এ প্রতিটি উপাদানের পরম মান। x এর সমস্ত উপাদান অবশ্যই ফর্মের জটিল সংখ্যা হতে হবে \(a + bj\). পরম মান হিসাবে গণনা করা হয় \( \sqrt{a^2 + b^2}\).

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait ইমপ্লট্রেট , SameOperandsAndResultShape

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	32-বিট ফ্লোট উপাদান সহ জটিল ধরণের টেনসর বা 64-বিট ফ্লোট উপাদানগুলির মান সহ জটিল ধরণের

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা 64-বিট ফ্লোট মানগুলির টেনসর

tfl.concatenation (TFL::ConcatenationOp)

সংযোগ অপারেটর

এক মাত্রা বরাবর টেনসর সংযুক্ত করে

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait ইমপ্লট্রেট, QuantizableResult

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale এবং রেজাল্টস্কেল , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
axis	::mlir::IntegerAttr	32-বিট সাইনলেস ইন্টিজার অ্যাট্রিবিউট
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	স্ট্রিং অ্যাট্রিবিউট যার মান NONE, বা RELU, বা RELU_N1_TO_1, বা RELU6, বা TANH, বা SIGN_BIT

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
values	যেকোনো ধরনের মানের টেনসরের বৈচিত্র্য

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা QI8 প্রকার বা QUI8 প্রকার বা 8-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা 1 -বিট সংকেতহীন পূর্ণসংখ্যার মান

tfl.control_node (TFL::ControlNodeOp)

TFL.control_node অপারেশন কন্ট্রোল প্রান্ত সংযুক্ত করার জন্য একক-ব্লক অপারেশন মোড়ানো হয়।

এটি অঞ্চলগুলিকে মোড়ানো এবং তাদের সাথে নিয়ন্ত্রণ নির্ভরতা সংযুক্ত করতে ব্যবহৃত হয়। সাধারণত, ফ্ল্যাটবাফার মডেল নির্গত করার আগে শেষ ধাপগুলির একটিতে এটি ঘটবে অপ্টিমাইজেশানগুলিকে সক্ষম করার জন্য যা একটি নির্দিষ্ট ক্রিয়াকলাপের উপর নির্ভর করে (যেমন পুনঃম্যাটেরিয়ালাইজেশন।) ফ্ল্যাটবাফার রপ্তানিকারক মোড়ানো অঞ্চলটি খুলবে এবং মেটাডেটা সহ জেনারেট করা মডেলটিকে টীকা করবে যেমন যে কোনো রানটাইম পুনঃক্রম নিয়ন্ত্রণ নির্ভরতা দ্বারা প্রদত্ত আদেশকে সম্মান করবে।

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

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
controlInputs	নিয়ন্ত্রণের বৈচিত্র্যময়

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
outputs	যেকোনো ধরনের মানের টেনসরের বৈচিত্র্য
control	নিয়ন্ত্রণ

tfl.conv_2d (TFL::Conv2DOp)

কনভোলিউশন অপারেটর

ইনপুট নেভিগেশন convolution অপারেশন সঞ্চালন.

ইনপুট: inputs[0] : প্রয়োজনীয়: ইনপুট অ্যাক্টিভেশন টেনসর inputs[1] : প্রয়োজনীয়: ফিল্টার ওজন টেনসর inputs[2] : ঐচ্ছিক: বায়াস টেনসর

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

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
dilation_h_factor	::mlir::IntegerAttr	32-বিট সাইনলেস ইন্টিজার অ্যাট্রিবিউট
dilation_w_factor	::mlir::IntegerAttr	32-বিট সাইনলেস ইন্টিজার অ্যাট্রিবিউট
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	স্ট্রিং অ্যাট্রিবিউট যার মান NONE, বা RELU, বা RELU_N1_TO_1, বা RELU6, বা TANH, বা SIGN_BIT
padding	::mlir::StringAttr	স্ট্রিং অ্যাট্রিবিউট যার মান একই, বা বৈধ
stride_h	::mlir::IntegerAttr	32-বিট সাইনলেস ইন্টিজার অ্যাট্রিবিউট
stride_w	::mlir::IntegerAttr	32-বিট সাইনলেস ইন্টিজার অ্যাট্রিবিউট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	32-বিট ফ্লোট বা QI8 টাইপ বা QUI8 টাইপ বা QI16 টাইপের মানের টেনসর
filter	32-বিট ফ্লোট বা QI4 টাইপ বা QI8 টাইপ বা QUI8 টাইপের মানের টেনসর
bias	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা QI8 টাইপ বা QUI8 টাইপ বা QI16 টাইপের মানের টেনসর

tfl.conv_3d (TFL::Conv3DOp)

কনভোলিউশন 3D অপারেটর

3D ইনপুটগুলিতে কনভোলিউশন অপারেশন সঞ্চালন করে। ইনপুট: inputs[0] : প্রয়োজনীয়: ইনপুট অ্যাক্টিভেশন টেনসর inputs[1] : প্রয়োজনীয়: ফিল্টার ওজন টেনসর inputs[2] : ঐচ্ছিক: বায়াস টেনসর

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

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
dilation_d_factor	::mlir::IntegerAttr	32-বিট সাইনলেস ইন্টিজার অ্যাট্রিবিউট
dilation_h_factor	::mlir::IntegerAttr	32-বিট সাইনলেস ইন্টিজার অ্যাট্রিবিউট
dilation_w_factor	::mlir::IntegerAttr	32-বিট সাইনলেস ইন্টিজার অ্যাট্রিবিউট
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	স্ট্রিং অ্যাট্রিবিউট যার মান NONE, বা RELU, বা RELU_N1_TO_1, বা RELU6, বা TANH, বা SIGN_BIT
padding	::mlir::StringAttr	স্ট্রিং অ্যাট্রিবিউট যার মান একই, বা বৈধ
stride_d	::mlir::IntegerAttr	32-বিট সাইনলেস ইন্টিজার অ্যাট্রিবিউট
stride_h	::mlir::IntegerAttr	32-বিট সাইনলেস ইন্টিজার অ্যাট্রিবিউট
stride_w	::mlir::IntegerAttr	32-বিট সাইনলেস ইন্টিজার অ্যাট্রিবিউট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	32-বিট ফ্লোট মানের টেনসর
filter	32-বিট ফ্লোট মানের টেনসর
bias	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট মানের টেনসর

tfl.conv_3d_transpose (TFL::Conv3DTtransposeOp)

ট্রান্সপোজড কনভোলিউশন 3D অপারেটর

3D ইনপুটগুলিতে ট্রান্সপোজড কনভোলিউশন অপারেশন করে। ইনপুট: inputs[0] : প্রয়োজনীয়: আউটপুট টেনসর inputs[1] : প্রয়োজনীয়: ফিল্টার ওজন টেনসর inputs[2] : প্রয়োজনীয়: ইনপুট অ্যাক্টিভেশন টেনসর inputs[3] : ঐচ্ছিক: বায়াস টেনসর

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

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
dilation_d_factor	::mlir::IntegerAttr	32-বিট সাইনলেস ইন্টিজার অ্যাট্রিবিউট
dilation_h_factor	::mlir::IntegerAttr	32-বিট সাইনলেস ইন্টিজার অ্যাট্রিবিউট
dilation_w_factor	::mlir::IntegerAttr	32-বিট সাইনলেস ইন্টিজার অ্যাট্রিবিউট
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	স্ট্রিং অ্যাট্রিবিউট যার মান NONE, বা RELU, বা RELU_N1_TO_1, বা RELU6, বা TANH, বা SIGN_BIT
padding	::mlir::StringAttr	স্ট্রিং অ্যাট্রিবিউট যার মান একই, বা বৈধ
stride_d	::mlir::IntegerAttr	32-বিট সাইনলেস ইন্টিজার অ্যাট্রিবিউট
stride_h	::mlir::IntegerAttr	32-বিট সাইনলেস ইন্টিজার অ্যাট্রিবিউট
stride_w	::mlir::IntegerAttr	32-বিট সাইনলেস ইন্টিজার অ্যাট্রিবিউট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
output_shape	32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর
filter	32-বিট ফ্লোট মানের টেনসর
input	32-বিট ফ্লোট মানের টেনসর
bias	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট মানের টেনসর

tfl.cos (TFL::CosOp)

কোসাইন অপারেটর

ইনপুটের উপাদান-ভিত্তিক কোসাইন গণনা করে

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
x	32-বিট ফ্লোট মানের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
y	32-বিট ফ্লোট মানের টেনসর

tfl.cumsum (TFL::CumsumOp)

কামসাম অপারেটর

অক্ষ বরাবর টেনসর x এর ক্রমবর্ধমান সমষ্টি গণনা করুন।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
exclusive	::mlir::BoolAttr	bool বৈশিষ্ট্য
reverse	::mlir::BoolAttr	bool বৈশিষ্ট্য

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	32-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর
axis	32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর

tfl.custom (TFL::CustomOp)

কাস্টম অপশন

যেকোন TFLite কাস্টম অপারেশনের জন্য একটি জেনেরিক অপশন।

ইনপুট: মূল অপশনে ইনপুটগুলির একটি তালিকা। custom_code: এই অপটি ঠিক কোনটি তা সনাক্ত করতে ব্যবহৃত একটি স্ট্রিং, যা ফ্ল্যাটবাফারে operator_codes.custom_code এর সাথে মিলে যায়। custom_option: বাইট ফ্যাশনে অপ এট্রিবিউট সংরক্ষণ করার জন্য একটি ধারক। আউটপুট: আসল অপশনে আউটপুটগুলির একটি তালিকা।

ইন্টারফেস: TflRuntimeVerifyOpInterface

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
custom_code	::mlir::StringAttr	স্ট্রিং বৈশিষ্ট্য
custom_option	::mlir::TFL::ConstBytesAttr	কম্পাইল করা বাইটের একটি স্ট্রিং অ্যাট্রিবিউট উপস্থাপনা

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসরের বৈচিত্র্যময়

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	যেকোনো ধরনের মানের টেনসরের বৈচিত্র্য

tfl.custom_tf (TFL::CustomTfOp)

TF কাস্টম অপ্স জন্য মোড়ক অপ.

যে কোন কাস্টম TF অপের চারপাশে একটি মোড়ক অপশন. এর মধ্যে রয়েছে custom_opdefs ব্যবহার করে সংজ্ঞায়িত করা বা লিঙ্ক করা যা TF উপভাষায় সংজ্ঞায়িত নয়। এই অপটি শুধুমাত্র একটি অঞ্চলের ভিতরে কাস্টম অপটি মোড়ানো হয়। দ্রষ্টব্য #1, এই অপের মধ্যে কাস্টমঅপ ব্যবহার করে সংজ্ঞায়িত TF Lite কাস্টম অপস অন্তর্ভুক্ত থাকবে না। দ্রষ্টব্য #2, এই অপটি কনভার্টারের অভ্যন্তরীণ উপস্থাপনা এবং মডেলটি যখন ফ্ল্যাটবাফারে রপ্তানি করা হয় তখন উন্মুক্ত/রপ্তানি করা হয় না।

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

ইন্টারফেস: InferTypeOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসরের বৈচিত্র্যময়

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	যেকোনো ধরনের মানের টেনসরের বৈচিত্র্য

tfl.densify (TFL::DensifyOp)

ঘনত্ব অপারেটর

স্পার্স টেনসরকে ঘন বিন্যাসে রূপান্তর করে।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর

tfl.depth_to_space (TFL::DepthToSpaceOp)

DepthToSpace অপারেটর

স্থানিক ডেটার ব্লকগুলিতে গভীরতা থেকে ডেটা পুনর্বিন্যাস করে। এটি SpaceToDepth এর বিপরীত রূপান্তর। আরও নির্দিষ্টভাবে, এই অপটি ইনপুট টেনসরের একটি অনুলিপি আউটপুট করে যেখানে depth মাত্রা থেকে মানগুলি স্থানিক ব্লকে height এবং width মাত্রায় সরানো হয়। attr block_size ইনপুট ব্লকের আকার এবং কিভাবে ডেটা সরানো হয় তা নির্দেশ করে।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait ইমপ্লট্রেট, QuantizableResult

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale এবং রেজাল্টস্কেল , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
block_size	::mlir::IntegerAttr	32-বিট সাইনলেস ইন্টিজার অ্যাট্রিবিউট যার মান ধনাত্মক

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা TFLite quint8 প্রকার বা 8-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা QI8 প্রকার বা QUI8 প্রকারের মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা TFLite quint8 প্রকার বা 8-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা QI8 প্রকার বা QUI8 প্রকারের মানগুলির টেনসর

tfl.depthwise_conv_2d (TFL::DepthwiseConv2DOp)

গভীরভাবে-বিভাজ্য কনভোলিউশন অপারেটর

ইনপুট নেভিগেশন convolution অপারেশন সঞ্চালন.

ইনপুট: inputs[0] : প্রয়োজনীয়: ইনপুট অ্যাক্টিভেশন টেনসর inputs[1] : প্রয়োজনীয়: ফিল্টার ওজন টেনসর inputs[2] : ঐচ্ছিক: বায়াস টেনসর

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

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
dilation_h_factor	::mlir::IntegerAttr	32-বিট সাইনলেস ইন্টিজার অ্যাট্রিবিউট
dilation_w_factor	::mlir::IntegerAttr	32-বিট সাইনলেস ইন্টিজার অ্যাট্রিবিউট
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	স্ট্রিং অ্যাট্রিবিউট যার মান NONE, বা RELU, বা RELU_N1_TO_1, বা RELU6, বা TANH, বা SIGN_BIT
padding	::mlir::StringAttr	স্ট্রিং অ্যাট্রিবিউট যার মান একই, বা বৈধ
stride_h	::mlir::IntegerAttr	32-বিট সাইনলেস ইন্টিজার অ্যাট্রিবিউট
stride_w	::mlir::IntegerAttr	32-বিট সাইনলেস ইন্টিজার অ্যাট্রিবিউট
depth_multiplier	::mlir::IntegerAttr	32-বিট সাইনলেস ইন্টিজার অ্যাট্রিবিউট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	32-বিট ফ্লোট বা QI8 টাইপ বা QUI8 টাইপ বা QI16 টাইপের মানের টেনসর
filter	32-বিট ফ্লোট বা QI4 টাইপ বা QI8 টাইপ বা QUI8 টাইপের মানের টেনসর
bias	যে কোনো ধরনের মান বা কোনো প্রকারের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা QI8 টাইপ বা QUI8 টাইপ বা QI16 টাইপের মানের টেনসর

tfl.dequantize (TFL::DequantizeOp)

অপারেটর ডিকুয়ান্টাইজ করুন

কোয়ান্টাইজেশন প্যারামিটার অনুযায়ী পূর্ণসংখ্যার পরিমাপকৃত অ্যারেকে ফ্লোটিং-পয়েন্টে রূপান্তর করে।

ইন্টারফেস: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	QI4 প্রকার বা QI8 প্রকার বা QUI8 প্রকার বা QI16 প্রকার বা 16-বিট ফ্লোট মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট মানের টেনসর

tfl.dilate (TFL::DilateOp)

প্রসারণ অপারেটর

বিদ্যমান উপাদানগুলির মধ্যে নতুন উপাদান যোগ করে একটি টেনসর প্রসারিত করে।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট ফ্লোট বা 64-বিট ফ্লোট মান
dilations	32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর
padding_value	যেকোনো ধরনের মানের 0D টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট ফ্লোট বা 64-বিট ফ্লোট মান

tfl.div (TFL::DivOp)

বিভাগ অপারেটর

উপাদান অনুযায়ী বিভাগ অপারেশন.

বৈশিষ্ট্য: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	স্ট্রিং অ্যাট্রিবিউট যার মান NONE, বা RELU, বা RELU_N1_TO_1, বা RELU6, বা TANH, বা SIGN_BIT

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
lhs	32-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা QUI8 টাইপ মানগুলির টেনসর
rhs	32-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা QUI8 টাইপ মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা QUI8 টাইপ মানগুলির টেনসর

tfl.dynamic_update_slice (TFL::DynamicUpdateSliceOp)

ডাইনামিকআপডেট স্লাইস।

DynamicUpdateSlice op যেটির XLA DynamicUpdateSlice-এর সাথে একই শব্দার্থ আছে। একটি ফলাফল তৈরি করে যা ইনপুট অ্যারে অপারেন্ডের মান, একটি স্লাইস আপডেট start_indices এ ওভাররাইট করা হয়।

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

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
operand	1-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট ফ্লোট বা 16-বিট ফ্লোট মানগুলির টেনসর
update	1-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট ফ্লোট বা 16-বিট ফ্লোট মানগুলির টেনসর
start_indices	32/64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	1-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট ফ্লোট বা 16-বিট ফ্লোট মানগুলির টেনসর

tfl.elu (TFL::EluOp)

সূচকীয় লিনিয়ার ইউনিট অপারেটর

সূচকীয় রৈখিক f(x) -> exp(x) - 1 এর জন্য x < 0, x এর জন্য x >= 0। উপাদান অনুসারে গণনা করে।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait ইমপ্লট্রেট , SameOperandsAndResultShape

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
x	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
y	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর

tfl.embedding_lookup (TFL::EmbeddingLookupOp)

এম্বেডিং লুকআপ অপারেটর

এম্বেডিং টেনসরগুলির একটি তালিকায় আইডিগুলি দেখায়৷

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait ইমপ্লট্রেট, QuantizableResult

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
lookup	32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর
value	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা QI8 প্রকার বা QUI8 প্রকার বা QI4 প্রকারের মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা মানের টেনসর

tfl.equal (TFL::EqualOp)

সমান অপারেটর

x == y উপাদান-ভিত্তিক সত্য উপাদান প্রদান করে

বৈশিষ্ট্য: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , QuantizableResult রেজাল্ট , ResultsBroadcastableShape আকৃতি

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
x	1-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট ফ্লোট বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা QI8 টাইপ বা QUI8 প্রকার বা 8-বিট আনসাইনড ইন্টিজার বা TFLite স্ট্রিং টাইপ মানগুলির টেনসর
y	1-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট ফ্লোট বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা কিউআই 8 টাইপ বা কুই 8 টাইপ বা 8-বিট স্বাক্ষরযুক্ত পূর্ণসংখ্যা বা টিফ্লাইট স্ট্রিং টাইপের মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	1-বিট সাইনহীন পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

tfl.exp (tfl :: expop)

প্রাকৃতিক এক্সপেনশনেশন অপারেটর

ইনপুটটিতে উপাদান-ভিত্তিক প্রাকৃতিক এক্সপেনশনিয়েশন অপারেশন সম্পাদন করে।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

TflRuntimeVerifyOpInterface NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
x	32-বিট ফ্লোট বা কিউআই 8 টাইপ বা কিউআই 16 টাইপ মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
y	32-বিট ফ্লোট বা কিউআই 8 টাইপ বা কিউআই 16 টাইপ মানগুলির টেনসর

tfl.expand_dims (টিএফএল :: এক্সপ্যান্ডডিমসপ)

একটি টেনসারের আকারে 1 এর একটি মাত্রা সন্নিবেশ করে।

একটি টেনসর input দেওয়া, এই অপারেশনটি input আকারের মাত্রা সূচক axis 1 এর একটি মাত্রা সন্নিবেশ করে। মাত্রা সূচক axis শূন্য থেকে শুরু হয়; আপনি যদি axis জন্য একটি নেতিবাচক সংখ্যা নির্দিষ্ট করেন তবে এটি শেষ থেকে পিছনে গণনা করা হয়।

আপনি যদি কোনও একক উপাদানটিতে ব্যাচের মাত্রা যুক্ত করতে চান তবে এই অপারেশনটি কার্যকর। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার আকারের একক চিত্র থাকে [height, width, channels] , আপনি এটিকে expand_dims(image, 0) সহ 1 টি চিত্রের একটি ব্যাচ তৈরি করতে পারেন, যা আকারটি তৈরি করবে [1, height, width, channels] .

অন্যান্য উদাহরণ:

# '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]

এই অপারেশনটি যে প্রয়োজন:

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

এই অপারেশনটি squeeze() এর সাথে সম্পর্কিত, যা আকারের 1 এর মাত্রাগুলি সরিয়ে দেয়।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

SameOperandsAndResultsScale NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	যেকোন ধরনের মানের টেনসর
dim	32/64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	যেকোন ধরনের মানের টেনসর

tfl.external_const (tfl :: বহিরাগত কনস্টপ)

বাহ্যিক কনস্ট অপ।

বাহ্যিক কনস্ট ওপিতে একটি buffer_index রয়েছে যা ফ্ল্যাটবফারটিতে একটি ধ্রুবককে নির্দেশ করে।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

TflRuntimeVerifyOpInterface NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
buffer_index	:: mlir :: integerattr	32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বৈশিষ্ট্য

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	যেকোন ধরনের মানের টেনসর

tfl.fake_quant (tfl :: neckantop)

জাল অপারেটর

ইনপুটগুলির মতো একই আকারের টেনসরকে ফ্লোট স্কেলারস ন্যূনতম এবং সর্বোচ্চের মাধ্যমে ফ্লোটের টাইপ ফ্লোটের 'ইনপুটস' টেনসরকে নকল-কোয়ান্টাইজ করুন।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

TflRuntimeVerifyOpInterface NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
min	:: mlir :: ফ্লোট্যাটার	32-বিট ফ্লোট অ্যাট্রিবিউট
max	:: mlir :: ফ্লোট্যাটার	32-বিট ফ্লোট অ্যাট্রিবিউট
num_bits	:: mlir :: integerattr	32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যার বৈশিষ্ট্য যার ন্যূনতম মান 2 যার সর্বোচ্চ মান 16
narrow_range	:: mlir :: Boolattr	বুল অ্যাট্রিবিউট যার মান মিথ্যা

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	32-বিট ফ্লোট মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট মানগুলির টেনসর

tfl.fill (tfl :: ফিলপ)

প্রদত্ত মান দিয়ে টেনসর পূরণ করুন।

প্রদত্ত মান দিয়ে টেনসর পূরণ করুন।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

SameOperandsAndResultsScale NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
dims	32/64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর
input	32-বিট ফ্লোট বা 16-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 1-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা কিউআই 8 টাইপ বা কিউআই 16 টাইপ বা টিফ্লাইট স্ট্রিং টাইপ মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
result	32-বিট ফ্লোট বা 16-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 1-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা কিউআই 8 টাইপ বা কিউআই 16 টাইপ বা টিফ্লাইট স্ট্রিং টাইপ মানগুলির টেনসর

tfl.floor (tfl :: ফ্লোরপ)

মেঝে অপারেটর

ইনপুটটির উপাদান-ভিত্তিক মেঝে মান ফেরত দেয়।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait স্পেকুলেটেবলআইএমপিএলটিআরআইটি, InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

InferShapedTypeOpInterface InferTypeOpInterface ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
x	32-বিট ফ্লোট মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
y	32-বিট ফ্লোট মানগুলির টেনসর

tfl.floor_div (tfl :: florordivop)

ফ্লোর ডিভ অপারেটর

উপাদান অনুসারে মেঝে ডিভ অপারেশন।

বৈশিষ্ট্য: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait ইমপ্লিট্রাইট, ResultsBroadcastableShape

TflRuntimeVerifyOpInterface NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
lhs	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর
rhs	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

tfl.floor_mod (tfl :: ফ্লোরমোডপ)

বিভাগ অনুস্মারক

উপাদান ভিত্তিক বিভাগ অনুস্মারক অপারেশন।

বৈশিষ্ট্য: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait ইমপ্লিট্রেট, ResultsBroadcastableShape

TflRuntimeVerifyOpInterface NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
lhs	8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট ফ্লোট মানগুলির টেনসর
rhs	8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট ফ্লোট মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট ফ্লোট মানগুলির টেনসর

tfl.fully_connected (tfl :: সম্পূর্ণ সংযোগযুক্তপ)

সম্পূর্ণ সংযুক্ত অপ

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

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
fused_activation_function	:: mlir :: স্ট্রিংএটিআর	স্ট্রিং অ্যাট্রিবিউট যার মান কোনও নয়, বা রিলু, বা relu_n1_to_1, বা relu6, বা তানহ, বা সাইন_বিট
weights_format	:: mlir :: স্ট্রিংএটিআর	স্ট্রিং অ্যাট্রিবিউট যার মান ডিফল্ট, বা শ্যাফলড 4x16int8
keep_num_dims	:: mlir :: Boolattr	বুল বৈশিষ্ট্য
asymmetric_quantize_inputs	:: mlir :: Boolattr	বুল বৈশিষ্ট্য

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	32-বিট ফ্লোট বা কিউআই 8 টাইপ বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 16 টাইপ বা কুই 16 টাইপ মানগুলির টেনসর
filter	32-বিট ফ্লোট বা কিউআই 4 টাইপ বা কিউআই 8 টাইপ বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 16 টাইপ মানগুলির টেনসর
bias	যে কোনও ধরণের মান বা কোনও প্রকারের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	যে কোনও ধরণের মানগুলির টেনসারের ভেরিয়াদিক

tfl.gather (tfl :: A, gaterop)

অপারেটর সংগ্রহ করুন

indices অনুসারে params অক্ষ axis থেকে স্লাইসগুলি সংগ্রহ করুন।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) DynamicRangeQuantizedOpInterface ConditionallySpeculatable SameOperandsAndResultsScale TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
axis	:: mlir :: integerattr	32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বৈশিষ্ট্য
batch_dims	:: mlir :: integerattr	32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বৈশিষ্ট্য

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
params	32-বিট ফ্লোট বা 1-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 4-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা টিফ্লাইট স্ট্রিং টাইপ বা 8-বিট এর টেনসর স্বাক্ষরযুক্ত পূর্ণসংখ্যা বা কিউ 8 টাইপ বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 16 প্রকারের মান
indices	16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা 1-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 4-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা টিফ্লাইট স্ট্রিং টাইপ বা 8-বিট এর টেনসর স্বাক্ষরযুক্ত পূর্ণসংখ্যা বা কিউ 8 টাইপ বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 16 প্রকারের মান

tfl.gather_nd (tfl :: gatherndop)

_Gather nd অপারেটর

indices দ্বারা নির্দিষ্ট আকারের সাথে params থেকে টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

SameOperandsAndResultsScale NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
params	32-বিট ফ্লোট বা 1-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা কিউআই 8 টাইপ বা টিফ্লাইট স্ট্রিং টাইপ মান বা টিফ্লাইট স্ট্রিং টাইপ মান
indices	16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা 1-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা কিউআই 8 টাইপ বা টিফ্লাইট স্ট্রিং টাইপ মান বা টিফ্লাইট স্ট্রিং টাইপ মান

tfl.gelu (tfl :: geluop)

জেলু অ্যাক্টিভেশন ফাংশন।

জেলু অ্যাক্টিভেশন ফাংশন উপাদান ভিত্তিক গণনা।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

TflRuntimeVerifyOpInterface NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
approximate	:: mlir :: Boolattr	বুল বৈশিষ্ট্য

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	32-বিট ফ্লোট বা কিউআই 8 টাইপ বা কুই 8 টাইপ মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা কিউআই 8 টাইপ বা কুই 8 টাইপ মানগুলির টেনসর

tfl.greater (tfl :: গ্রেটারোপ)

বৃহত্তর অপারেটর

উপাদান অনুসারে বৃহত্তর অপারেশন।

বৈশিষ্ট্য: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait স্পেকুলেটেবলআইএমপিএলটিআরআইটি, QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape

TflRuntimeVerifyOpInterface NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
lhs	32-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 8 টাইপ বা টিফ্লাইট কুইন্ট 8 টাইপ মানগুলির টেনসর
rhs	32-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 8 টাইপ বা টিফ্লাইট কুইন্ট 8 টাইপ মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	1-বিট সাইনহীন পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

tfl.greater_equal (tfl :: গ্রেটারেক্যালপ)

_ গ্রেটার সমান অপারেটর

উপাদান ভিত্তিক বৃহত্তর_কুইয়াল অপারেশন।

বৈশিষ্ট্য: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait স্পেকুলেটেবলআইএমপিএলটিআরআইটি, QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape

TflRuntimeVerifyOpInterface NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
lhs	32-বিট ফ্লোট বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 8 টাইপ মানগুলির টেনসর
rhs	32-বিট ফ্লোট বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 8 টাইপ মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	1-বিট সাইনহীন পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

tfl.hard_swish (tfl :: হার্ডসওয়িশপ)

হার্ডসুইশ অ্যাক্টিভেশন ফাংশন।

হার্ড-সুইশ অ্যাক্টিভেশন ফাংশন f (x)-> (x * relu6 (x+3))/6 উপাদান-ভিত্তিক গণনা করে।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

TflRuntimeVerifyOpInterface NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	32-বিট ফ্লোট বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 8 টাইপ মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 8 টাইপ মানগুলির টেনসর

tfl.hashtable (tfl :: হ্যাশটেবলপ)

একটি অনিশ্চিত হ্যাশ টেবিল তৈরি করে।

এই ওপি একটি হ্যাশ টেবিল তৈরি করে, এর কী এবং মানগুলির ধরণ নির্দিষ্ট করে। টেবিলটি ব্যবহার করার আগে আপনাকে এটি আরম্ভ করতে হবে। সূচনা করার পরে টেবিলটি অপরিবর্তনীয় হবে।

ইন্টারফেস: TflRuntimeVerifyOpInterface

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
table_id	:: mlir :: integerattr	32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বৈশিষ্ট্য
key_dtype	:: mlir :: tipeattr	যে কোনও ধরণের বৈশিষ্ট্য
value_dtype	:: mlir :: tipeattr	যে কোনও ধরণের বৈশিষ্ট্য

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
out	রিসোর্স মানগুলির টেনসর

tfl.hashtable_find (tfl :: হ্যাশটেবলফাইন্ডপ)

একটি টেবিলের কীগুলি সন্ধান করে, সংশ্লিষ্ট মানগুলি আউটপুট করে।

টেনসর keys অবশ্যই টেবিলের কীগুলির মতো একই ধরণের। আউটপুট values টেবিলের মানগুলির ধরণের।

স্কেলার default_value হ'ল সারণীতে উপস্থিত না থাকা কীগুলির জন্য মান আউটপুট। এটি অবশ্যই টেবিলের মানগুলির মতো একই ধরণের হতে হবে।

ইন্টারফেস: TflRuntimeVerifyOpInterface

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
hash_table	রিসোর্স মানগুলির টেনসর
keys	32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা টিফ্লাইট স্ট্রিং টাইপ বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর
default_value	32-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা টিফ্লাইট স্ট্রিং টাইপ বা 64-বিট সাইনহীন পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
out	32-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা টিফ্লাইট স্ট্রিং টাইপ বা 64-বিট সাইনহীন পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

tfl.hashtable_import (tfl :: Hashtableimportop)

টেবিলের সামগ্রীগুলি নির্দিষ্ট কী এবং মানগুলির সাথে প্রতিস্থাপন করে।

টেনসর keys অবশ্যই টেবিলের কীগুলির মতো একই ধরণের হতে হবে। টেনসর values অবশ্যই টেবিলের মানগুলির ধরণের হতে হবে।

ইন্টারফেস: TflRuntimeVerifyOpInterface

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
hash_table	রিসোর্স মানগুলির টেনসর
keys	32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা টিফ্লাইট স্ট্রিং টাইপ বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর
values	32-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা টিফ্লাইট স্ট্রিং টাইপ বা 64-বিট সাইনহীন পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

tfl.hashtable_size (tfl :: Hashtablesiseop)

প্রদত্ত সারণীতে উপাদানগুলির সংখ্যা গণনা করে।

ইন্টারফেস: TflRuntimeVerifyOpInterface

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
hash_table	রিসোর্স মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
out	64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

tfl.if (tfl :: ifop)

যদি-তাহলে-অন্যথায় অপারেশন

tfl.if অপারেশনটি শর্তসাপেক্ষে কোডের দুটি অঞ্চল সম্পাদন করার জন্য একটি আইএফ-তবে-এলস কনস্ট্রাক্টের প্রতিনিধিত্ব করে। একটি যদি অপারেশনের অপারেন্ড একটি বুলিয়ান মান। যেমন:

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

tfl.if এছাড়াও এর অঞ্চলগুলিতে সংজ্ঞায়িত ফলাফলগুলিও ফিরিয়ে দিতে পারে। সংজ্ঞায়িত মানগুলি নির্ধারণ করা হয় কোন কার্যকর করার পথটি নেওয়া হয়।

উদাহরণ:

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

tfl.if অঞ্চলগুলি সর্বদা "tfl.yeld" দিয়ে সমাপ্ত হয়। যদি "tfl.if" কোনও মান নির্ধারণ করে না, তবে "tfl.yeld" বাদ দেওয়া যেতে পারে এবং স্পষ্টভাবে serted োকানো হবে। অন্যথায়, এটা স্পষ্ট হতে হবে. এছাড়াও, যদি "tfl.if" এক বা একাধিক মান সংজ্ঞায়িত করে তবে 'অন্য' ব্লকটি বাদ দেওয়া যায় না।

উদাহরণ:

tfl.if %b  {
  ...
}

বৈশিষ্ট্য: NoRegionArguments , RecursiveMemoryEffects , SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

ইন্টারফেস: RegionBranchOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
cond	1-বিট সাইনহীন পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
results	যে কোনও ধরণের মানগুলির টেনসারের ভেরিয়াদিক

tfl.imag (tfl :: ইমেজপ)

একটি জটিল সংখ্যার কাল্পনিক অংশ প্রদান করে।

জটিল সংখ্যার একটি টেনসর input দেওয়া, এই অপারেশনটি টাইপ float একটি টেনসর দেয় যা input প্রতিটি উপাদানের কাল্পনিক অংশ। input সমস্ত উপাদান অবশ্যই ফর্মের জটিল সংখ্যা হতে হবে \(a + bj\), যেখানে একটি আসল অংশ এবং বি এই অপারেশন দ্বারা ফিরে আসা কাল্পনিক অংশ।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

TflRuntimeVerifyOpInterface NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	32-বিট ফ্লোট উপাদানগুলির সাথে জটিল ধরণের টেনসর বা 64-বিট ফ্লোট উপাদানগুলির মানগুলির সাথে জটিল প্রকার

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা 64-বিট ফ্লোট মানগুলির টেনসর

tfl.l2_normalization (tfl :: L2Normalizationop)

L2 অপারেটরকে স্বাভাবিক করুন

L2normalization অপ

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

FixedOutputRangeInterface NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable TflArithmeticCountOpInterface TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
fused_activation_function	:: mlir :: স্ট্রিংএটিআর	স্ট্রিং অ্যাট্রিবিউট যার মান কোনও নয়, বা রিলু, বা relu_n1_to_1, বা relu6, বা তানহ, বা সাইন_বিট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	32-বিট ফ্লোট বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 8 টাইপ বা কুই 16 টাইপ বা কিউআই 16 টাইপ বা 8-বিট সাইনহীন পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 8 টাইপ বা কুই 16 টাইপ বা কিউআই 16 টাইপ বা 8-বিট সাইনহীন পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

tfl.leaky_relu (tfl :: leakireluop)

ফাঁস রিলু অপারেটর

উপাদান -ভিত্তিক ফাঁস রিলু অপারেটর x -> x> = 0? এক্স: (আলফা * এক্স)

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

TflRuntimeVerifyOpInterface NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
alpha	:: mlir :: ফ্লোট্যাটার	32-বিট ফ্লোট অ্যাট্রিবিউট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	32-বিট ফ্লোট বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 8 টাইপ বা টিফ্লাইট কুইন্ট 8 টাইপ বা কিউআই 16 প্রকারের মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 8 টাইপ বা টিফ্লাইট কুইন্ট 8 টাইপ বা কিউআই 16 প্রকারের মানগুলির টেনসর

tfl.less (tfl :: lissop)

কম অপারেটর

উপাদান অনুসারে কম অপারেশন।

বৈশিষ্ট্য: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait স্পেকুলেটেবলআইএমপিএলটিআরআইটি, QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape

TflRuntimeVerifyOpInterface NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
lhs	32-বিট ফ্লোট বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 8 টাইপ বা টিফ্লাইট কুইন্ট 8 প্রকারের মানগুলির টেনসর
rhs	32-বিট ফ্লোট বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 8 টাইপ বা টিফ্লাইট কুইন্ট 8 প্রকারের মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	1-বিট সাইনহীন পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

tfl.less_equal (tfl :: কমক্যালপ)

_বিহীন সমান অপারেটর

উপাদান ভিত্তিক কম_কুইয়াল অপারেশন।

বৈশিষ্ট্য: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait স্পেকুলেটেবলআইএমপিএলটিআরআইটি, QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape

TflRuntimeVerifyOpInterface NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
lhs	32-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা কিউ 8 টাইপ বা কুই 8 টাইপ মানগুলির টেনসর
rhs	32-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা কিউ 8 টাইপ বা কুই 8 টাইপ মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	1-বিট সাইনহীন পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

tfl.local_response_normalization (tfl :: লোকাল রিপ্রেসনরমালাইজেশনপ)

স্থানীয় প্রতিক্রিয়া স্বাভাবিককরণ।

4-ডি input টেনসরকে 1-ডি ভেক্টর (শেষ মাত্রা বরাবর) এর 3-ডি অ্যারে হিসাবে বিবেচনা করা হয় এবং প্রতিটি ভেক্টর স্বাধীনভাবে স্বাভাবিক করা হয়। প্রদত্ত ভেক্টরের মধ্যে, প্রতিটি উপাদান depth_radius মধ্যে ভারী, স্কোয়ার যোগের যোগফল দ্বারা বিভক্ত হয়। বিস্তারিতভাবে,

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

বিশদগুলির জন্য, ক্রিজেভস্কি এট আল।, গভীর সমঝোতা নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে ইমেজেনেট শ্রেণিবিন্যাস (এনআইপিএস 2012) দেখুন।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait স্পেকুলেটেবলআইএমপিএলটিআরআইটি, InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

InferShapedTypeOpInterface InferTypeOpInterface ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
radius	:: mlir :: integerattr	32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বৈশিষ্ট্য
bias	:: mlir :: ফ্লোট্যাটার	32-বিট ফ্লোট অ্যাট্রিবিউট
alpha	:: mlir :: ফ্লোট্যাটার	32-বিট ফ্লোট অ্যাট্রিবিউট
beta	:: mlir :: ফ্লোট্যাটার	32-বিট ফ্লোট অ্যাট্রিবিউট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	32-বিট ফ্লোট মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট মানগুলির টেনসর

tfl.log (tfl :: লোগোপ)

প্রাকৃতিক লগারিদম অপারেটর

ইনপুটটিতে উপাদান-ভিত্তিক প্রাকৃতিক লোগারিদম অপারেশন সম্পাদন করে।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

TflRuntimeVerifyOpInterface NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
x	32-বিট ফ্লোট বা কিউ 8 টাইপ মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
y	32-বিট ফ্লোট বা কিউ 8 টাইপ মানগুলির টেনসর

tfl.log_softmax (tfl :: লগসফটম্যাক্সপ)

লগ সফটম্যাক্স অপারেটর

নিম্নলিখিত সূত্রের সাথে উপাদান-ভিত্তিক লগ সফটম্যাক্স অ্যাক্টিভেশনগুলি গণনা করে

ইনপুট - লগ (হ্রাস_সাম (এক্সপ্রেস (ইনপুট), ম্লান))

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

FixedOutputRangeInterface NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable TflArithmeticCountOpInterface TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	32-বিট ফ্লোট বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 8 টাইপ বা টিফ্লাইট কুইন্ট 8 টাইপ মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 8 টাইপ বা টিফ্লাইট কুইন্ট 8 টাইপ মানগুলির টেনসর

tfl.logical_and (tfl :: লজিকালএপপ)

লজিক্যাল এবং অপারেটর

উপাদান ভিত্তিক যৌক্তিক এবং অপারেশন।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait স্পেকুলেটেবলআইএমপিএলটিআর্ট, ResultsBroadcastableShape

TflRuntimeVerifyOpInterface NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
lhs	1-বিট সাইনহীন পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর
rhs	1-বিট সাইনহীন পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	1-বিট সাইনহীন পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

tfl.logical_not (টিএফএল :: লজিকাল নটপ)

লজিক্যাল নয় অপারেটর

উপাদান অনুসারে লজিক্যাল অপারেশন নয়।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

TflRuntimeVerifyOpInterface NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
lhs	1-বিট সাইনহীন পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	1-বিট সাইনহীন পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

tfl.logical_or (tfl :: লজিকালোরপ)

লজিক্যাল বা অপারেটর

উপাদান ভিত্তিক যৌক্তিক বা অপারেশন।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait স্পেকুলেটেবলআইএমপিএলটিআর্ট, ResultsBroadcastableShape

TflRuntimeVerifyOpInterface NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
lhs	1-বিট সাইনহীন পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর
rhs	1-বিট সাইনহীন পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	1-বিট সাইনহীন পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

tfl.logistic (tfl :: লজিস্টিকপ)

লজিস্টিক অপারেটর

ইনপুটটির উপাদান অনুসারে সিগময়েড গণনা করে

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

FixedOutputRangeInterface NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable TflArithmeticCountOpInterface TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
x	32-বিট ফ্লোট বা কিউআই 8 টাইপ বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 16 টাইপ বা টিফ্লাইট কুইন্ট 8 টাইপ মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
y	32-বিট ফ্লোট বা কিউ 8 টাইপ বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 16 টাইপ বা টিফ্লাইট কুইন্ট 8 টাইপ মানগুলির টেনসর

tfl.lstm (tfl :: lstmop)

পুরো এলএসটিএম অপারেটর

দীর্ঘ স্বল্প-মেয়াদী মেমরি ইউনিট (এলএসটিএম) পুনরাবৃত্ত নেটওয়ার্ক স্তর। ডিফল্ট নন-পেফোল বাস্তবায়ন ভিত্তিক: http://depelarning.cs.cmu.edu/pdfs/hochreiter97_lstm.pdf এস। 'দীর্ঘ স্বল্পমেয়াদী স্মৃতি'। নিউরাল গণনা, 9 (8): 1735-1780, 1997। পিফোল বাস্তবায়ন ভিত্তিক: https://research.google.com/pubs/archive/43905.pdf হাসিম সাক, অ্যান্ড্রু সিনিয়র এবং ফ্রাঙ্কোইস বিউফেস। 'দীর্ঘ স্কেল অ্যাকোস্টিক মডেলিংয়ের জন্য দীর্ঘ স্বল্প-মেয়াদী মেমরি পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার' ' ইন্টারস্পিচ, ২০১৪। ইনপুট এবং ফিজ গেট (সিআইএফজি) এর সংযুক্তি ভিত্তিক: http://arxiv.org/pdf/1503.04069.pdf গ্রেফ এট আল। 'এলএসটিএম: একটি অনুসন্ধান স্পেস ওডিসি' স্তরটি সাধারণীকরণ ভিত্তিক: https://arxiv.org/pdf/1607.06450.pdf বা এট আল। 'স্তর স্বাভাবিককরণ'

বৈশিষ্ট্য: QuantizableResult

ইন্টারফেস: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
fused_activation_function	:: mlir :: স্ট্রিংএটিআর	স্ট্রিং অ্যাট্রিবিউট যার মান কোনও নয়, বা রিলু, বা relu_n1_to_1, বা relu6, বা তানহ, বা সাইন_বিট
cell_clip	:: mlir :: ফ্লোট্যাটার	32-বিট ফ্লোট অ্যাট্রিবিউট যার মান অ-নেতিবাচক
proj_clip	:: mlir :: ফ্লোট্যাটার	32-বিট ফ্লোট অ্যাট্রিবিউট যার মান অ-নেতিবাচক
kernel_type	:: mlir :: tfl :: lstmkerneltypeattr	lstm_kernel_type যার মান mlir :: tfl :: lstmkerneltype :: পূর্ণ
asymmetric_quantize_inputs	:: mlir :: Boolattr	বুল বৈশিষ্ট্য
input_to_input_intermediate	:: mlir :: tipeattr	যে কোনও ধরণের বৈশিষ্ট্য
input_to_forget_intermediate	:: mlir :: tipeattr	যে কোনও ধরণের বৈশিষ্ট্য
input_to_cell_intermediate	:: mlir :: tipeattr	যে কোনও ধরণের বৈশিষ্ট্য
input_to_output_intermediate	:: mlir :: tipeattr	যে কোনও ধরণের বৈশিষ্ট্য
effective_hidden_scale_intermediate	:: mlir :: tipeattr	যে কোনও ধরণের বৈশিষ্ট্য

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	32-বিট ফ্লোট বা কিউআই 8 টাইপ বা কিউআই 16 টাইপ মানগুলির টেনসর
input_to_input_weights	যে কোনও ধরণের মান বা কোনও প্রকারের টেনসর
input_to_forget_weights	32-বিট ফ্লোট বা কিউ 8 টাইপ মানগুলির টেনসর
input_to_cell_weights	32-বিট ফ্লোট বা কিউ 8 টাইপ মানগুলির টেনসর
input_to_output_weights	32-বিট ফ্লোট বা কিউ 8 টাইপ মানগুলির টেনসর
recurrent_to_input_weights	যে কোনও ধরণের মান বা কোনও প্রকারের টেনসর
recurrent_to_forget_weights	32-বিট ফ্লোট বা কিউ 8 টাইপ মানগুলির টেনসর
recurrent_to_cell_weights	32-বিট ফ্লোট বা কিউ 8 টাইপ মানগুলির টেনসর
recurrent_to_output_weights	32-বিট ফ্লোট বা কিউ 8 টাইপ মানগুলির টেনসর
cell_to_input_weights	যে কোনও ধরণের মান বা কোনও প্রকারের টেনসর
cell_to_forget_weights	যে কোনও ধরণের মান বা কোনও প্রকারের টেনসর
cell_to_output_weights	যে কোনও ধরণের মান বা কোনও প্রকারের টেনসর
input_gate_bias	যে কোনও ধরণের মান বা কোনও প্রকারের টেনসর
forget_gate_bias	32-বিট ফ্লোট বা কিউআই 32 টাইপ মানগুলির টেনসর
cell_bias	32-বিট ফ্লোট বা কিউআই 32 টাইপ মানগুলির টেনসর
output_gate_bias	32-বিট ফ্লোট বা কিউআই 32 টাইপ মানগুলির টেনসর
projection_weights	যে কোনও ধরণের মান বা কোনও প্রকারের টেনসর
projection_bias	যে কোনও ধরণের মান বা কোনও প্রকারের টেনসর
input_activation_state	রাষ্ট্রীয় টেনসর
input_cell_state	রাষ্ট্রীয় টেনসর
input_layer_norm_coefficients	যে কোনও ধরণের মান বা কোনও প্রকারের টেনসর
forget_layer_norm_coefficients	যে কোনও ধরণের মান বা কোনও প্রকারের টেনসর
cell_layer_norm_coefficients	যে কোনও ধরণের মান বা কোনও প্রকারের টেনসর
output_layer_norm_coefficients	যে কোনও ধরণের মান বা কোনও প্রকারের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	যেকোন ধরনের মানের টেনসর

tfl.matrix_diag (tfl :: ম্যাট্রিক্সডিয়াগপ)

প্রদত্ত তির্যক এবং জিরো দিয়ে প্যাডযুক্ত সমস্ত কিছু দিয়ে একটি টেনসর ফেরত দেয়।

একটি তির্যক দেওয়া, তির্যক এবং জিরো দিয়ে প্যাড করা সমস্ত কিছু দিয়ে একটি টেনসর ফেরত দেয়। ধরুন ডায়াগোনালের কে মাত্রা রয়েছে [I, J, K, ..., N] , তারপরে আউটপুটটি মাত্রা সহ [I, J, K, ..., N, N] র‌্যাঙ্ক k+1 এর একটি টেনসর যেখানে: output[i, j, k, ..., m, n] = 1{m=n} * diagonal[i, j, k, ..., n].

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

TflRuntimeVerifyOpInterface NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
diagonal	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 8 টাইপ বা টিএফএলাইট কুইন্ট 8 প্রকারের মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 8 টাইপ বা টিএফএলাইট কুইন্ট 8 প্রকারের মানগুলির টেনসর

tfl.matrix_set_diag (tfl :: ম্যাট্রিক্সসেটডিয়াগপ)

নতুন ব্যাচযুক্ত তির্যক মানগুলির সাথে একটি ব্যাচড ম্যাট্রিক্স টেনসর প্রদান করে।

input এবং diagonal দেওয়া, এই অপারেশনটি অন্তর্নিহিত ম্যাট্রিক্সের মূল তির্যক ব্যতীত একই আকার এবং input হিসাবে মানগুলির সাথে একটি টেনসর দেয়। এগুলি diagonal মান দ্বারা ওভাররাইট করা হবে।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

TflRuntimeVerifyOpInterface NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা কিউআই 8 টাইপ বা কিউআই 8 টাইপ বা কুই 8 টাইপ বা টিফ্লাইট কুইন্ট 8 টাইপ মান
diagonal	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা কিউ 8 টাইপ বা কিউআই 8 টাইপ বা কুই 8 টাইপ বা টিফ্লাইট কুইন্ট 8 টাইপ মান বা টিফ্লাইট কুইন্ট 8 টাইপ মান

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
result	32-বিট ফ্লোট বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা কিউআই 8 টাইপ বা কিউআই 8 টাইপ বা কুই 8 টাইপ বা টিফ্লাইট কুইন্ট 8 টাইপ মান

tfl.max_pool_2d (টিএফএল :: ম্যাক্সপুল 2 ডপ)

সর্বোচ্চ পুল 2 ডি ওপি

ইনপুটটিতে ম্যাক্স পুল 2 ডি সম্পাদন করে।

ইনপুট: inputs[0] : প্রয়োজনীয়: ইনপুট টেনসর

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

SameOperandsAndResultsScale NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable TflArithmeticCountOpInterface TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
padding	:: mlir :: স্ট্রিংএটিআর	স্ট্রিং অ্যাট্রিবিউট যার মান একই, বা বৈধ
stride_w	:: mlir :: integerattr	32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বৈশিষ্ট্য
stride_h	:: mlir :: integerattr	32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বৈশিষ্ট্য
filter_width	:: mlir :: integerattr	32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বৈশিষ্ট্য
filter_height	:: mlir :: integerattr	32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বৈশিষ্ট্য
fused_activation_function	:: mlir :: স্ট্রিংএটিআর	স্ট্রিং অ্যাট্রিবিউট যার মান কোনও নয়, বা রিলু, বা relu_n1_to_1, বা relu6, বা তানহ, বা সাইন_বিট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	32-বিট ফ্লোট বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 8 টাইপ বা কিউআই 16 প্রকার বা টিফ্লাইট কুইন্ট 8 টাইপ মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 8 টাইপ বা কিউআই 16 প্রকার বা টিফ্লাইট কুইন্ট 8 টাইপ মানগুলির টেনসর

tfl.maximum (tfl :: সর্বাধিকপ)

সর্বাধিক অপারেটর

উপাদান ভিত্তিক সর্বোচ্চ অপারেশন।

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

SameOperandsAndResultsScale NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
lhs	32-বিট ফ্লোট বা 32/64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা কিউআই 8 টাইপ বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 16 প্রকারের মানগুলির টেনসর
rhs	32-বিট ফ্লোট বা 32/64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা কিউআই 8 টাইপ বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 16 প্রকারের মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
max	32-বিট ফ্লোট বা 32/64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা কিউআই 8 টাইপ বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 16 প্রকারের মানগুলির টেনসর

tfl.mean (tfl :: meanop)

গড় অপারেটর

একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে উপাদানগুলির গড় গণনা করে। অক্ষগুলিতে প্রদত্ত মাত্রা বরাবর ইনপুট_টেনসর হ্রাস করে। কিপডিমস সত্য না হলে, অক্ষের প্রতিটি প্রবেশের জন্য টেনসারের পদমর্যাদা 1 দ্বারা হ্রাস করা হয়। যদি কিপডিমস সত্য হয় তবে হ্রাস মাত্রাগুলি দৈর্ঘ্য 1 দিয়ে ধরে রাখা হয়।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

TflRuntimeVerifyOpInterface NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
keep_dims	:: mlir :: Boolattr	বুল বৈশিষ্ট্য

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	32-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা কিউআই 8 টাইপ বা কুই 8 টাইপ বা 8-বিট স্বাক্ষরযুক্ত পূর্ণসংখ্যা বা কিউআই 16 প্রকারের মানগুলির টেনসর
axis	32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা কিউআই 8 টাইপ বা কুই 8 টাইপ বা 8-বিট স্বাক্ষরযুক্ত পূর্ণসংখ্যা বা কিউআই 16 প্রকারের মানগুলির টেনসর

tfl.minimum (tfl :: ন্যূনতমপ)

মিন অপারেটর

উপাদান ভিত্তিক ন্যূনতম অপারেশন।

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

SameOperandsAndResultsScale NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
lhs	32-বিট ফ্লোট বা 32/64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা কিউআই 8 টাইপ বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 16 প্রকারের মানগুলির টেনসর
rhs	32-বিট ফ্লোট বা 32/64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা কিউআই 8 টাইপ বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 16 প্রকারের মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
min	32-বিট ফ্লোট বা 32/64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা কিউআই 8 টাইপ বা কুই 8 টাইপ বা কিউআই 16 প্রকারের মানগুলির টেনসর

tfl.mirror_pad (tfl :: মিররপ্যাডপ)

মিররপ্যাড অপারেটর। মিররযুক্ত মানগুলির সাথে একটি টেনসর প্যাড করে।

এই অপারেশনটি আপনার নির্দিষ্ট করা প্যাডিংস অনুসারে মিররযুক্ত মানগুলির সাথে একটি ইনপুট প্যাড করে। প্যাডিংস হ'ল আকার [এন, 2] এর একটি পূর্ণসংখ্যা টেনসর, যেখানে এন ইনপুটটির পদমর্যাদা। ইনপুটটির প্রতিটি মাত্রা ডি এর জন্য, প্যাডিংস [ডি, 0] নির্দেশ করে যে সেই মাত্রায় ইনপুটটির সামগ্রীগুলির আগে কতগুলি মান যুক্ত করতে হবে এবং প্যাডিংস [ডি, 1] নির্দেশ করে যে সেই মাত্রায় ইনপুটটির সামগ্রীর পরে কতগুলি মান যুক্ত করতে হবে।

উভয় প্যাডিংস [ডি, 0] এবং প্যাডিংস [ডি, 1] অবশ্যই ইনপুট.ডিম_সাইজ (ডি) (বা ইনপুট.ডিম_সাইজ (ডি) - 1) এর চেয়ে বড় হতে হবে না যদি অনুলিপি_বার্ডার সত্য হয় (যথাক্রমে মিথ্যা হলে)।

আউটপুটটির প্রতিটি মাত্রা ডি এর প্যাডযুক্ত আকার হ'ল:

প্যাডিংস (ডি, 0) + ইনপুট.ডিম_সাইজ (ডি) + প্যাডিংস (ডি, 1)

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

SameOperandsAndResultsScale NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
mode	:: mlir :: tfl :: মিররপ্যাডিং টাইপট্রিটার	মিরর_প্যাড_নাম

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	32-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা কিউআই 8 টাইপ বা কিউআই 8 টাইপ বা কিউআই 16 প্রকারের মানগুলির টেনসর
pad	32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 8-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা কিউআই 8 টাইপ বা কিউআই 8 টাইপ বা কিউআই 16 প্রকারের মানগুলির টেনসর

tfl.mul (টিএফএল :: মুলপ)

গুন অপারেটর

উপাদান ভিত্তিক গুণ অপারেশন।

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

TflArithmeticCountOpInterface NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ConditionallySpeculatable TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
fused_activation_function	:: mlir :: স্ট্রিংএটিআর	স্ট্রিং অ্যাট্রিবিউট যার মান কোনও নয়, বা রিলু, বা relu_n1_to_1, বা relu6, বা তানহ, বা সাইন_বিট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
lhs	32-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস ইন্টিগার বা কিউআই 8 টাইপ বা কিউই 8 টাইপ বা কিউআই 16 প্রকার বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা জটিল প্রকারের 32-বিট ফ্লোট এলিমেন্টস মানগুলির সাথে টেনসর
rhs	32-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস ইন্টিগার বা কিউআই 8 টাইপ বা কিউই 8 টাইপ বা কিউআই 16 প্রকার বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা জটিল প্রকারের 32-বিট ফ্লোট এলিমেন্টস মানগুলির সাথে টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	32-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 32-বিট স্বাক্ষরবিহীন পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস ইন্টিগার বা কিউআই 8 টাইপ বা কিউই 8 টাইপ বা কিউআই 16 প্রকার বা 16-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা জটিল প্রকারের 32-বিট ফ্লোট এলিমেন্টস মানগুলির সাথে টেনসর

tfl.multinomial (tfl :: মাল্টিনোমিয়ালপ)

একটি শ্রেণিবদ্ধ বিতরণ থেকে নমুনা আঁকেন।

উত্পন্ন মানগুলির সমস্ত শ্রেণীর জন্য সরবরাহ করা logits বা অপ্রচলিত লগ-উপস্থাপকের উপর ভিত্তি করে একটি শ্রেণিবদ্ধ বিতরণ থাকবে।

ইন্টারফেস: TflRuntimeVerifyOpInterface

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
seed	:: mlir :: integerattr	64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যার বৈশিষ্ট্য
seed2	:: mlir :: integerattr	64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যার বৈশিষ্ট্য

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
logits	32-বিট ফ্লোট মানগুলির টেনসর
num_samples	32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
out	32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

tfl.neg (tfl :: নেগোপ)

নেগেশন অপারেটর

ইনপুট উপাদান ভিত্তিক অবহেলা গণনা

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait স্পেকুলেটেবলআইএমপিএলটিআরআইটি, InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

InferShapedTypeOpInterface InferTypeOpInterface ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
x	32-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
y	32-বিট ফ্লোট বা 32-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যা বা 64-বিট সাইনলেস পূর্ণসংখ্যার মানগুলির টেনসর

tfl.no_value (tfl :: novalueop)

ধ্রুবক কোনও মান উপস্থাপন করে।

কোন মান ধ্রুবক অপ।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait ইমপ্লট্রেইট, ConstantLike

NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) InferTypeOpInterface ConditionallySpeculatable

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
value	:: mlir :: unitattr	ইউনিট বৈশিষ্ট্য

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
none_val	কোন ধরণের

tfl.non_max_suppression_v4 (tfl :: no nomaxsupprionv4op)

লোভের সাথে স্কোরের অবতরণ ক্রমে বাউন্ডিং বাক্সগুলির একটি উপসেট নির্বাচন করে,

পূর্বে নির্বাচিত বাক্সগুলির সাথে উচ্চতর ছেদ-ওভার-ইউনিয়ন (আইইউ) ওভারল্যাপযুক্ত বাক্সগুলি ছাঁটাই করা। স্কোর সহ স্কোর সহ বক্সগুলি কম score_threshold সরানো হয়। বাউন্ডিং বাক্সগুলি [y1, x1, y2, x2] হিসাবে সরবরাহ করা হয়, যেখানে (y1, x1) এবং (y2, x2) বক্স কোণগুলির যে কোনও তির্যক জুটির স্থানাঙ্ক এবং স্থানাঙ্কগুলি সাধারণ হিসাবে সরবরাহ করা যেতে পারে (অর্থাত্, শুয়ে থাকা ব্যবধান [0, 1]) বা পরম। Note that this algorithm is agnostic to where the origin is in the coordinate system and more generally is invariant to orthogonal transformations and translations of the coordinate system; thus translating or reflections of the coordinate system result in the same boxes being selected by the algorithm. The output of this operation is a set of integers indexing into the input collection of bounding boxes representing the selected boxes. The bounding box coordinates corresponding to the selected indices can then be obtained using the tf.gather operation . For example: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
boxes	tensor of 32-bit float values
scores	tensor of 32-bit float values
max_output_size	tensor of 32-bit signless integer values
iou_threshold	tensor of 32-bit float values
score_threshold	tensor of 32-bit float values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
selected_indices	tensor of 32-bit signless integer values
valid_outputs	tensor of 32-bit signless integer values

tfl.non_max_suppression_v5 (TFL::NonMaxSuppressionV5Op)

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
boxes	tensor of 32-bit float values
scores	tensor of 32-bit float values
max_output_size	tensor of 32-bit signless integer values
iou_threshold	tensor of 32-bit float values
score_threshold	tensor of 32-bit float values
soft_nms_sigma	tensor of 32-bit float values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
selected_indices	tensor of 32-bit signless integer values
selected_scores	tensor of 32-bit float values
valid_outputs	tensor of 32-bit signless integer values

tfl.not_equal (TFL::NotEqualOp)

_Not equal operator

Element-wise not_equal operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

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

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of 1-bit signless integer values

tfl.NumericVerify (TFL::NumericVerifyOp)

Verifies the numericals of the two operands

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

Traits: QuantizableResult , SameOperandsShape

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
tolerance	::mlir::FloatAttr	32-bit float attribute
log_if_failed	::mlir::BoolAttr	bool attribute

অপারেন্ডস:

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

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of 32-bit float values

tfl.one_hot (TFL::OneHotOp)

OneHot operator

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
axis	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute

অপারেন্ডস:

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

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values

tfl.pack (TFL::PackOp)

Packs a list of tensors along a dimension into one tensor

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

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

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

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

যেমন:

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

This is the opposite of unpack .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
values_count	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose value is positive
axis	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
values	variadic of tensor of any type values

ফলাফল:

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

tfl.pad (TFL::PadOp)

Padding operator

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

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

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

যেমন:

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

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

ফলাফল:

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

tfl.padv2 (TFL::PadV2Op)

Padding operator v2

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

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

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

যেমন:

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

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

ফলাফল:

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

tfl.poly_call (TFL::PolyCallOp)

Poly call

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

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

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

Traits: SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

ইন্টারফেস: RegionBranchOpInterface

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	variadic of tensor of any type values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	variadic of tensor of any type values

tfl.pow (TFL::PowOp)

Power operator

Element-wise power operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
lhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
rhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.prelu (TFL::PReluOp)

Parameterized Relu operator

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

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

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
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

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

tfl.pseudo_const (TFL::ConstOp)

Constant pseudo op.

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , ConstantLike , FirstAttrDerivedResultType , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
value	::mlir::ElementsAttr	ধ্রুবক ভেক্টর/টেনসর বৈশিষ্ট্য

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	যেকোন ধরনের মানের টেনসর

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

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
qtype	::mlir::TypeAttr	Tensor type attribute
value	::mlir::ElementsAttr	ধ্রুবক ভেক্টর/টেনসর বৈশিষ্ট্য

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of QUI8 type or QI8 type or QI16 type or QUI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.pseudo_sparse_const (TFL::SparseConstOp)

Sparse constant pseudo op.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
value	::mlir::ElementsAttr	ধ্রুবক ভেক্টর/টেনসর বৈশিষ্ট্য
s_param	::mlir::TFL::SparsityParameterAttr	Sparsity parameter.
compressed_data	::mlir::ElementsAttr	ধ্রুবক ভেক্টর/টেনসর বৈশিষ্ট্য

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	যেকোন ধরনের মানের টেনসর

tfl.pseudo_sparse_qconst (TFL::SparseQConstOp)

Sparse quantized constant pseudo op

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
qtype	::mlir::TypeAttr	Tensor type attribute
value	::mlir::ElementsAttr	ধ্রুবক ভেক্টর/টেনসর বৈশিষ্ট্য
s_param	::mlir::TFL::SparsityParameterAttr	Sparsity parameter.
compressed_data	::mlir::ElementsAttr	ধ্রুবক ভেক্টর/টেনসর বৈশিষ্ট্য

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of QUI8 type or QI8 type or QI16 type or QUI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.quantize (TFL::QuantizeOp)

Quantize operator

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

Traits: FirstAttrDerivedResultType , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
qtype	::mlir::TypeAttr	Tensor type attribute

অপারেন্ডস:

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

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.random_standard_normal (TFL::RandomStandardNormalOp)

Outputs random values from a normal distribution.

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

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
seed	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute
seed2	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
shape	tensor of 32-bit signless integer values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
out	tensor of 32-bit float values

tfl.random_uniform (TFL::RandomUniformOp)

Outputs random values from a uniform distribution.

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

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
seed	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute
seed2	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
shape	tensor of 32-bit signless integer values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
out	tensor of 32-bit float values

tfl.range (TFL::RangeOp)

Range operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
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

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
result	tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values

tfl.rank (TFL::RankOp)

Rank operator.

Returns the rank of a tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	যেকোন ধরনের মানের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of any integer type

tfl.read_variable (TFL::ReadVariableOp)

Reads variable value.

Read variable data identified by 'resource_id'.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
resource_id	tensor of resource values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
result	tensor of 32-bit float or 64-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 8-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements মান

tfl.real (TFL::RealOp)

Returns the real part of a complex number.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	tensor of complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of 32-bit float or 64-bit float values

tfl.reduce_all (TFL::ReduceAllOp)

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	tensor of 1-bit signless integer values
reduction_indices	tensor of 32-bit signless integer values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of 1-bit signless integer values

tfl.reduce_any (TFL::ReduceAnyOp)

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	tensor of 1-bit signless integer values
reduction_indices	tensor of 32-bit signless integer values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of 1-bit signless integer values

tfl.reduce_max (TFL::ReduceMaxOp)

Max-reduction operator

Computes the max reduction along the specified axes

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

অপারেন্ডস:

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

ফলাফল:

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

tfl.reduce_min (TFL::ReduceMinOp)

Min-reduction operator

Computes the min reduction along the specified axes

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

অপারেন্ডস:

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

ফলাফল:

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

tfl.reduce_prod (TFL::ReduceProdOp)

Prod-reduction operator

Computes the product along the specified axes

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

অপারেন্ডস:

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

ফলাফল:

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

tfl.relu (TFL::ReluOp)

Relu operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
x	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
y	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

tfl.relu6 (TFL::Relu6Op)

Relu6 operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
x	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
y	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

tfl.relu_0_to_1 (TFL::Relu0To1Op)

Relu0To1 operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
x	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
y	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

tfl.relu_n1_to_1 (TFL::Relu1Op)

Relu1 operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
x	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
y	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

tfl.reshape (TFL::ReshapeOp)

Reshape operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	যেকোন ধরনের মানের টেনসর
shape	tensor of 32-bit signless integer values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	যেকোন ধরনের মানের টেনসর

tfl.resize_bilinear (TFL::ResizeBilinearOp)

ResizeBilinear Op

Resize images to size using bilinear interpolation.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
align_corners	::mlir::BoolAttr	bool attribute
half_pixel_centers	::mlir::BoolAttr	bool attribute

অপারেন্ডস:

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

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

tfl.resize_nearest_neighbor (TFL::ResizeNearestNeighborOp)

ResizeNearestNeighbor Op

Resize images to size using nearest neighbor interpolation.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
align_corners	::mlir::BoolAttr	bool attribute
half_pixel_centers	::mlir::BoolAttr	bool attribute

অপারেন্ডস:

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

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

tfl.reverse_sequence (TFL::ReverseSequenceOp)

Reverses variable length slices.

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

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
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

অপারেন্ডস:

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

ফলাফল:

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

tfl.reverse_v2 (TFL::ReverseV2Op)

ReverseV2 Operator

Reverses specific dimensions of a tensor.

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

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

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

ফলাফল:

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

tfl.rfft2d (TFL::RFFT2dOp)

2D real-valued fast Fourier transform.

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

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	tensor of 32-bit float values
fft_length	tensor of 32-bit signless integer values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of complex type with 32-bit float elements values

tfl.right_shift (TFL::RightShiftOp)

Right Shift operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
lhs	tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values
rhs	tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values

tfl.round (TFL::RoundOp)

Round operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
x	tensor of 32-bit float values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
y	tensor of 32-bit float values

tfl.rsqrt (TFL::RsqrtOp)

Reciprocal of square root operator

Computes element-wise reverse square root of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
x	tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
y	tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

tfl.scatter_nd (TFL::ScatterNdOp)

_Scatter nd operator

Scatter updates into a new tensor according to indices

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

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

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values

tfl.segment_sum (TFL::SegmentSumOp)

SegmentSum operator

Computes the sum along segments of a tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids	tensor of 32-bit signless integer values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.select (TFL::SelectOp)

অপারেটর নির্বাচন করুন

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
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

ফলাফল:

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

tfl.select_v2 (TFL::SelectV2Op)

SelectV2 operator

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

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

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

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
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

ফলাফল:

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

tfl.shape (TFL::ShapeOp)

আকৃতি অপারেটর

Returns the shape of a tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
out_type	::mlir::Attribute	derived attribute

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	যেকোন ধরনের মানের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

tfl.sign (TFL::SignOp)

Sign operation

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
x	tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.sin (TFL::SinOp)

Sine operator

Computes element-wise Sine of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
x	tensor of 32-bit float values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
y	tensor of 32-bit float values

tfl.slice (TFL::SliceOp)

Return a slice from 'input'.

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

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

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

ফলাফল:

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

tfl.softmax (TFL::SoftmaxOp)

Softmax operator

Computes element-wise softmax activations with the following formula

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
beta	::mlir::FloatAttr	32-bit float attribute

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.space_to_batch_nd (TFL::SpaceToBatchNdOp)

SpaceToBatchNd operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

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

ফলাফল:

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

tfl.space_to_depth (TFL::SpaceToDepthOp)

SpaceToDepth operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
block_size	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose value is positive

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
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

ফলাফল:

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

tfl.sparse_to_dense (TFL::SparseToDenseOp)

Converts a sparse representation into a dense tensor.

Builds an array dense with shape output_shape such that

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

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

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

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

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

ফলাফল:

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

tfl.split (TFL::SplitOp)

Splits a tensor into num_split tensors along one dimension.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
num_splits	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose value is positive

অপারেন্ডস:

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

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
outputs	variadic of tensor of any type values

tfl.split_v (TFL::SplitVOp)

Splits a tensor into num_split tensors along one dimension.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
num_splits	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose value is positive

অপারেন্ডস:

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

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
outputs	variadic of tensor of any type values

tfl.sqrt (TFL::SqrtOp)

Square root operator

Computes element-wise Square root of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
x	tensor of 32-bit float values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
y	tensor of 32-bit float values

tfl.square (TFL::SquareOp)

Square operator

Computes element-wise Square of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
x	tensor of 32-bit float values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
y	tensor of 32-bit float values

tfl.squared_difference (TFL::SquaredDifferenceOp)

Squared difference operator

Element-wise squared difference operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
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

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
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 .

যেমন:

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

Or, to remove specific size 1 dimensions:

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
squeeze_dims	::mlir::ArrayAttr	64-bit integer array attribute whose size is at most 8

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	যেকোন ধরনের মানের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	যেকোন ধরনের মানের টেনসর

tfl.strided_slice (TFL::StridedSliceOp)

StridedSlice Op

Return a strided slice from input .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
begin_mask	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute
end_mask	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute
ellipsis_mask	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute
new_axis_mask	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute
shrink_axis_mask	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute
offset	::mlir::BoolAttr	bool attribute

অপারেন্ডস:

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

ফলাফল:

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

tfl.sub (TFL::SubOp)

বিয়োগ অপারেটর

Element-wise subtraction operation.

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

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
lhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
rhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

ফলাফল:

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

tfl.sum (TFL::SumOp)

Sum operator

Computes the sum reduction along the specified axes

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

অপারেন্ডস:

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

ফলাফল:

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

tfl.svdf (TFL::SVDFOp)

Single value decomposition filter operator

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

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

Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

গুণাবলী:

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

অপারেন্ডস:

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

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of 32-bit float or QI8 type values

tfl.tanh (TFL::TanhOp)

Hyperbolic tangent operator

Computes element-wise Hyperbolic tangent of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.tile (TFL::TileOp)

Tile operator.

Constructs a tensor by tiling a given tensor.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

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

ফলাফল:

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

tfl.topk_v2 (TFL::TopKV2Op)

TopK operator

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

Results are always sorted in the descending order.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড	বর্ণনা
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

ফলাফল:

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

tfl.transpose (TFL::TransposeOp)

Transpose operator

Returns the Transpose of x

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

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

ফলাফল:

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

tfl.transpose_conv (TFL::TransposeConvOp)

Transpose convolution operator

Performs transpose convolution operation on input.

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

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

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

অপারেন্ডস:

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

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

tfl.unidirectional_sequence_lstm (TFL::UnidirectionalSequenceLSTMOp)

Unidirectional sequence lstm operator

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

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

Traits: QuantizableResult

Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , InferTypeOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

গুণাবলী:

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

Operands:

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

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of 32-bit float or QI8 type values

tfl.unidirectional_sequence_rnn (TFL::UnidirectionalSequenceRNNOp)

Unidirectional sequence rnn operator

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

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

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

Traits: QuantizableResult

Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
time_major	::mlir::BoolAttr	bool attribute
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT
asymmetric_quantize_inputs	::mlir::BoolAttr	bool attribute

অপারেন্ডস:

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

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of 32-bit float values

tfl.unique (TFL::UniqueOp)

Unique Op.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
idx_out_type	::mlir::Attribute	derived attribute

Operands:

Operand	বর্ণনা
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

ফলাফল:

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

tfl.unpack (TFL::UnpackOp)

Unpacks a tensor along a dimension into multiple tensors

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

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

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

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

This is the opposite of pack .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultElementType

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

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
num	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose value is non-negative
axis	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute

Operands:

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

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
outputs	variadic of tensor of any type values

tfl.unsorted_segment_max (TFL::UnsortedSegmentMaxOp)

UnsortedSegmentMax operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	বর্ণনা
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids	tensor of 32-bit signless integer values
num_segments	tensor of 32-bit signless integer values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.unsorted_segment_min (TFL::UnsortedSegmentMinOp)

UnsortedSegmentMin operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	বর্ণনা
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids	tensor of 32-bit signless integer values
num_segments	tensor of 32-bit signless integer values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.unsorted_segment_prod (TFL::UnsortedSegmentProdOp)

UnsortedSegmentProd operator

Computes the product along segments of a tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	বর্ণনা
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids	tensor of 32-bit signless integer values
num_segments	tensor of 32-bit signless integer values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.unsorted_segment_sum (TFL::UnsortedSegmentSumOp)

UnsortedSegmentSum operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

Operand	বর্ণনা
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids	tensor of 32-bit signless integer values
num_segments	tensor of 32-bit signless integer values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.var_handle (TFL::VarHandleOp)

Returns a handle to a variable resource from its name.

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

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
container	::mlir::StringAttr	string attribute
shared_name	::mlir::StringAttr	string attribute

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
resource_handle	tensor of resource values

tfl.where (TFL::WhereOp)

Returns locations of nonzero / true values in a tensor.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	বর্ণনা
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

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
index	tensor of 64-bit signless integer values

tfl.while (TFL::WhileOp)

যখন লুপ

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

গুণাবলী:

বৈশিষ্ট্য	MLIR প্রকার	বর্ণনা
is_stateless	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

Operand	বর্ণনা
input	variadic of tensor of any type values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	variadic of tensor of any type values

tfl.yield (TFL::YieldOp)

Yield operation

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , Terminator

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand	বর্ণনা
"নামহীন"	variadic of any type

tfl.zeros_like (TFL::ZerosLikeOp)

ZerosLike operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

অপারেন্ড	বর্ণনা
input	tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values

ফলাফল:

ফলাফল	বর্ণনা
output	tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values

গুণাবলী

DimensionMetadataAttr

Dimension metadata.

সিনট্যাক্স:

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

পরামিতি:

প্যারামিটার	C++ প্রকার	বর্ণনা
বিন্যাস	::mlir::TFL::DimensionTypeAttr	মাত্রা_প্রকার
dense_size	int32_t
সেগমেন্ট	::llvm::ArrayRef<int32_t>
সূচক	::llvm::ArrayRef<int32_t>

SparsityParameterAttr

Sparsity parameter.

সিনট্যাক্স:

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

পরামিতি:

প্যারামিটার	C++ প্রকার	বর্ণনা
traversal_order	::llvm::ArrayRef<int32_t>
block_map	::llvm::ArrayRef<int32_t>
dim_metadata	::llvm::ArrayRef<DimensionMetadataAttr>

ConstBytesAttr

A string attribute representation of compiled bytes

Syntax Examples:

#tfl<const_bytes : "0xDEADBEEF">

পরামিতি:

প্যারামিটার	C++ প্রকার	বর্ণনা
মান	::llvm::StringRef

DimensionTypeAttr

মাত্রা_প্রকার

সিনট্যাক্স:

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

এনাম কেস:

• DENSE ( DENSE )
• SPARSE_CSR ( SPARSE_CSR )

পরামিতি:

প্যারামিটার	C++ প্রকার	বর্ণনা
মান	::mlir::TFL::DimensionType	an enum of type DimensionType

LSTMKernelTypeAttr

lstm_kernel_type

সিনট্যাক্স:

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

এনাম কেস:

• FULL ( FULL )
• BASIC ( BASIC )

পরামিতি:

প্যারামিটার	C++ প্রকার	বর্ণনা
মান	::mlir::TFL::LSTMKernelType	an enum of type LSTMKernelType

MirrorPaddingTypeAttr

mirror_pad_enum

সিনট্যাক্স:

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

এনাম কেস:

• REFLECT ( REFLECT )
• SYMMETRIC ( SYMMETRIC )

পরামিতি:

প্যারামিটার	C++ প্রকার	বর্ণনা
মান	::mlir::TFL::MirrorPaddingType	an enum of type MirrorPaddingType

Enums

DimensionType

মাত্রা_প্রকার

মামলা:

প্রতীক	মান	স্ট্রিং
ঘন	0	ঘন
SPARSE_CSR	1	SPARSE_CSR

LSTMKernelType

lstm_kernel_type

মামলা:

প্রতীক	মান	স্ট্রিং
পূর্ণ	0	পূর্ণ
বেসিক	1	বেসিক

MirrorPaddingType

mirror_pad_enum

মামলা:

প্রতীক	মান	স্ট্রিং
প্রতিফলিত করুন	0	প্রতিফলিত করুন
সিমেট্রিক	1	সিমেট্রিক