「tfl」方言

TensorFlow Lite の方言。

この方言は TensorFlow Lite 操作にマップされます。

不変条件:

• すべての値は Tensor 型です (特に、スカラーは 0 次元の tensor を使用して表現されます)。

運営

tfl.abs (TFL::AbsOp)

絶対値演算子

テンソルxを指定すると、この演算はxの各要素の絶対値を含むテンソルを返します。たとえば、x が入力要素、y が出力要素の場合、この操作は次のように計算します。 \(y = |x|\)。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult 、 SameOperandsAndResultShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
x	16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、32 ビット浮動小数点、QI8 型、または QI16 型値のテンソル

結果：

結果	説明
y	16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、32 ビット浮動小数点、QI8 型、または QI16 型値のテンソル

tfl.add (TFL::AddOp)

加算演算子

要素ごとの加算演算。

特性: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait 、 AlwaysSpeculatableImplTrait 、 Commutative 、 QuantizableResult 、 ResultsBroadcastableShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflArithmeticCountOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性

オペランド:

オペランド	説明
lhs	32 ビット浮動小数点、16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数、または QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル
rhs	32 ビット浮動小数点、16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数、または QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット浮動小数点、16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数、または QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル

tfl.add_n (TFL::AddNOp)

_Add n 演算子

すべての入力テンソルを要素ごとに追加します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 Commutative

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflArithmeticCountOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
inputs	任意の型値のテンソルの可変個引数

結果：

結果	説明
sum	32 ビット浮動小数点数または 32 ビット符号なし整数値のテンソル

tfl.arg_max (TFL::ArgMaxOp)

ArgMax 演算子

テンソルの次元全体で最大値を持つインデックスを返します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
output_type	::mlir::属性	派生属性

オペランド:

オペランド	説明
input	1 ビット符号なし整数、32 ビット浮動小数点、32 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、または QI8 型、または QUI8 型値のテンソル
dim	32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル

tfl.arg_min (TFL::ArgMinOp)

ArgMin 演算子

テンソルの次元全体で最小値を持つインデックスを返します。 a = [1, 10, 26.9, 2.8, 166.32, 62.3] b = tf.math.argmin(input = a) c = tf.keras.backend.eval(b)

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
output_type	::mlir::属性	派生属性

オペランド:

オペランド	説明
input	1 ビット符号なし整数、32 ビット浮動小数点、32 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、または QI8 型、または QUI8 型値のテンソル
dim	32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル

tfl.assign_variable (TFL::AssignVariableOp)

変数に新しい値を代入します。

この操作に対するコントロールの依存関係を持つ ReadVariableOp は、この値またはその後の変数の新しい値を返すことが保証されます。

インターフェイス: TflRuntimeVerifyOpInterface

オペランド:

オペランド	説明
resource_id	リソース値のテンソル
value	32 ビット float、64 ビット float、1 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、QI8 型、QUI8 型、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、または QI16 型のテンソルまたは 32 ビット float 要素を含む複合型、または 64 ビット float 要素値を含む複合型

tfl.atan2 (TFL::Atan2Op)

Atan2の動作

「atan2」演算は、引数の符号を考慮して、要素ごとに y/x の逆正接を計算します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 SameOperandsAndResultElementType 、 SameOperandsAndResultShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
y	32 ビット float または 64 ビット float 値のテンソル
x	32 ビット float または 64 ビット float 値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット float または 64 ビット float 値のテンソル

tfl.average_pool_2d (TFL::AveragePool2DOp)

_Average_pool 2D オペレーター

入力に対して平均プーリング操作を実行します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflArithmeticCountOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
filter_height	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
filter_width	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
padding	::mlir::StringAttr	値が SAME または VALID である文字列属性
stride_h	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
stride_w	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット float、QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット float、QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル

tfl.basic_lstm (TFL::BasicLSTMOp)

基本的な lstm 演算子

基本的な LSTM セル オペレーター。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性
cell_clip	::mlir::FloatAttr	値が負でない 32 ビット float 属性
proj_clip	::mlir::FloatAttr	値が負でない 32 ビット float 属性
kernel_type	::mlir::TFL::LSTMKernelTypeAttr	lstm_kernel_type (値は mlir::TFL::LSTMKernelType::BASIC)

オペランド:

オペランド	説明
data_input	32 ビット float または QUI8 型値のテンソル
prev_activ_input	32 ビット float または QUI8 型値のテンソル
weights_input	32 ビット float または QUI8 型値のテンソル
biases_input	32 ビット float または QI32 型値のテンソル
prev_state_input	32 ビット float または QI16 型値のテンソル

結果：

結果	説明
activ_output	任意の型の値の 2D テンソル
state_output	任意の型の値の 2D テンソル
concat_temp	任意の型の値の 2D テンソル
activ_temp	任意の型の値の 2D テンソル

tfl.batch_matmul (TFL::BatchMatMulOp)

バッチ行列乗算演算子

入力に対してバッチ行列乗算を実行します。 TensorFlow BatchMatMulV2 の規則に従い、バッチ ディメンションおよびブロードキャストにおける未知のディメンションをサポートします。

Inputs:
  `inputs[0]`: required: input LHS
  `inputs[1]`: required: input RHS
  `adjoint_lhs`: optional: Transpose LHS (default false)
  `adjoint_rhs`: optional: Transpose RHS (default false)

特性: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait 、 AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 DynamicRangeQuantizedOpInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
adj_x	::mlir::BoolAttr	ブール属性
adj_y	::mlir::BoolAttr	ブール属性
asymmetric_quantize_inputs	::mlir::BoolAttr	ブール属性

オペランド:

オペランド	説明
x	32 ビット float、QI8 型、QI16 型、または 8 ビット符号なし整数値のテンソル
y	32 ビット float、QI8 型、QI16 型、または 8 ビット符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット float、QI8 型、QI16 型、または 32 ビット符号なし整数値のテンソル

tfl.batch_to_space_nd (TFL::BatchToSpaceNdOp)

BatchToSpaceNd 演算子

この操作により、「バッチ」次元 0 が空間次元に再形成されます。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット浮動小数点、8 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル
block_shape	32 ビットの符号なし整数値のテンソル
indices	32 ビットの符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット浮動小数点数、16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル

tfl.bidirectional_sequence_lstm (TFL::BidirectionSequenceLSTMOp)

双方向シーケンス lstm 演算子

双方向 lstm は基本的に 2 つの lstm で、1 つは前方に実行され、もう 1 つは後方に実行されます。そして出力は 2 つの lstms を連結したものになります。

特性: QuantizableResult

インターフェイス: DynamicRangeQuantizedOpInterface 、 TFL_StatefulOp 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性
cell_clip	::mlir::FloatAttr	値が負でない 32 ビット float 属性
proj_clip	::mlir::FloatAttr	値が負でない 32 ビット float 属性
merge_outputs	::mlir::BoolAttr	ブール属性
time_major	::mlir::BoolAttr	ブール属性
asymmetric_quantize_inputs	::mlir::BoolAttr	ブール属性

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル
fw_input_to_input_weights	任意の型値または型なしのテンソル
fw_input_to_forget_weights	32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル
fw_input_to_cell_weights	32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル
fw_input_to_output_weights	32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル
fw_recurrent_to_input_weights	任意の型値または型なしのテンソル
fw_recurrent_to_forget_weights	32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル
fw_recurrent_to_cell_weights	32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル
fw_recurrent_to_output_weights	32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル
fw_cell_to_input_weights	任意の型値または型なしのテンソル
fw_cell_to_forget_weights	任意の型値または型なしのテンソル
fw_cell_to_output_weights	任意の型値または型なしのテンソル
fw_input_gate_bias	任意の型値または型なしのテンソル
fw_forget_gate_bias	32 ビット浮動小数点値のテンソル
fw_cell_bias	32 ビット浮動小数点値のテンソル
fw_output_gate_bias	32 ビット浮動小数点値のテンソル
fw_projection_weights	任意の型値または型なしのテンソル
fw_projection_bias	任意の型値または型なしのテンソル
bw_input_to_input_weights	任意の型値または型なしのテンソル
bw_input_to_forget_weights	32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル
bw_input_to_cell_weights	32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル
bw_input_to_output_weights	32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル
bw_recurrent_to_input_weights	任意の型値または型なしのテンソル
bw_recurrent_to_forget_weights	32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル
bw_recurrent_to_cell_weights	32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル
bw_recurrent_to_output_weights	32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル
bw_cell_to_input_weights	任意の型値または型なしのテンソル
bw_cell_to_forget_weights	任意の型値または型なしのテンソル
bw_cell_to_output_weights	任意の型値または型なしのテンソル
bw_input_gate_bias	任意の型値または型なしのテンソル
bw_forget_gate_bias	32 ビット浮動小数点値のテンソル
bw_cell_bias	32 ビット浮動小数点値のテンソル
bw_output_gate_bias	32 ビット浮動小数点値のテンソル
bw_projection_weights	任意の型値または型なしのテンソル
bw_projection_bias	任意の型値または型なしのテンソル
fw_input_activation_state	ステートフルテンソル
fw_input_cell_state	ステートフルテンソル
bw_input_activation_state	ステートフルテンソル
bw_input_cell_state	ステートフルテンソル
aux_input	任意の型値または型なしのテンソル
fw_aux_input_to_input_weights	任意の型値または型なしのテンソル
fw_aux_input_to_forget_weights	任意の型値または型なしのテンソル
fw_aux_input_to_cell_weights	任意の型値または型なしのテンソル
fw_aux_input_to_output_weights	任意の型値または型なしのテンソル
bw_aux_input_to_input_weights	任意の型値または型なしのテンソル
bw_aux_input_to_forget_weights	任意の型値または型なしのテンソル
bw_aux_input_to_cell_weights	任意の型値または型なしのテンソル
bw_aux_input_to_output_weights	任意の型値または型なしのテンソル

結果：

結果	説明
fw_output	任意の型の値のテンソル
bw_output	任意の型の値のテンソル

tfl.bitcast (TFL::BitcastOp)

ビットキャスト演算子

テンソルをある型から別の型にビットキャストします。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
input	任意の型の値のテンソル

結果：

結果	説明
output	任意の型の値のテンソル

tfl.bitwise_xor (TFL::BitwiseXorOp)

ビットごとの Xor 演算子

Elementwise は、 lhsとrhsのビットごとの XOR を計算します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 Commutative 、 ResultsBroadcastableShape 、 SameOperandsAndResultElementType

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
lhs	8 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数値のテンソル
rhs	8 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	8 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数値のテンソル

tfl.broadcast_args (TFL::BroadcastArgsOp)

s0 op s1 の形状をブロードキャストで返します。

形状を表すテンソルであるs0とs1与えられると、ブロードキャストされた形状であるr0が計算されます。 s0 、 s1 、およびr0はすべて整数ベクトルです。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
s0	32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル
s1	32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
r0	32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル

tfl.broadcast_to (TFL::BroadcastToOp)

互換性のある形状の配列をブロードキャストします。

ブロードキャストは、算術演算に互換性のある形状を持つ配列を作成するプロセスです。 2 つの形状は、各次元のペアが等しいか、どちらかが 1 である場合に互換性があります。 Tensor をシェイプにブロードキャストしようとすると、後続のディメンションから開始され、前方に向かって処理が行われます。

例えば、

x = tf.constant([1, 2, 3]) y = tf.broadcast_to(x, [3, 3]) print(y) tf.Tensor( [[1 2 3] [1 2 3] [1 2] 3]]、形状=(3, 3)、dtype=int32)

上記の例では、 [1, 3]の形状を持つ入力 Tensor は[3, 3]の形状を持つ出力 Tensor にブロードキャストされます。

テンソルにスカラーを乗算するなどのブロードキャスト操作を行う場合、ブロードキャストされたテンソルは決して実体化されないため、ブロードキャストによって (通常は) 時間または空間の利点が得られます。

ただし、 broadcast_toにはそのような利点はありません。新しく作成されたテンソルは、ブロードキャストされた形状の完全なメモリを取得します。 (ただし、グラフのコンテキストでは、 broadcast_to後続の操作に融合され、最適化されて取り除かれる可能性があります。)

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット浮動小数点、32 ビット符号なし整数、または 1 ビット符号なし整数、または 4 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または QI8 型、または 8 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または QUI8 型、または 16 のテンソル-bit 符号なし整数、QI16 型、または 64 ビット符号なし整数、または 32 ビット浮動小数点要素値を持つ複素数型
shape	32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット浮動小数点、32 ビット符号なし整数、または 1 ビット符号なし整数、または 4 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または QI8 型、または 8 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または QUI8 型、または 16 のテンソル-bit 符号なし整数、QI16 型、または 64 ビット符号なし整数、または 32 ビット浮動小数点要素値を持つ複素数型

tfl.bucketize (TFL::BucketizeOp)

「境界」に基づいて「入力」をバケット化します。

例：

入力がboundaries = [0, 10, 100]およびinput = [[-5, 10000][150, 10][5, 100]]の場合、出力はoutput = [[0, 3][3, 2][1, 3]]になります。 output = [[0, 3][3, 2][1, 3]] 。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 SameOperandsAndResultShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
boundaries	::mlir::ArrayAttr	32ビット浮動小数点配列属性

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット float または 64 ビット float または 32 ビット符号なし整数または 64 ビット符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビットの符号なし整数値のテンソル

tfl.call_once (TFL::CallOnceOp)

初期化関数を呼び出します

この操作は、tf 保存モデル言語のセッション初期化子に指定された初期化関数を呼び出します。

インターフェイス: TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
session_init_function	::mlir::StringAttr	文字列属性

tfl.cast (TFL::CastOp)

キャストオペレーター

入力を入力型から出力型にキャストします。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 SameOperandsAndResultShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
input	16 ビット float または bfloat16 型、32 ビット float または 64 ビット float または 1 ビット符号なし整数または 4 ビット符号なし整数または 16 ビット符号なし整数または 16 ビット符号なし整数または 32 ビット符号なし整数のテンソル、または32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、または TFLite quint8 型、または 8 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または 32 ビット浮動小数点要素値を持つ複素数型

結果：

結果	説明
output	16 ビット float または bfloat16 型または 32 ビット float または 64 ビット float または 1 ビット符号なし整数または 16 ビット符号なし整数または 16 ビット符号なし整数または 32 ビット符号なし整数または 32 ビット符号なし整数のテンソル、または64 ビット符号なし整数、TFLite quint8 型、または 8 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、または 32 ビット浮動小数点要素値を持つ複素数型

tfl.ceil (TFL::CeilOp)

天井オペレーター

入力の要素ごとの ceil 値を返します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 InferTensorType 、 TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 InferShapedTypeOpInterface 、 InferTypeOpInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
x	32 ビット浮動小数点値のテンソル

結果：

結果	説明
y	32 ビット浮動小数点値のテンソル

tfl.complex_abs (TFL::ComplexAbsOp)

テンソルの複素絶対値を計算します。

複素数のテンソルx指定すると、この演算はxの各要素の絶対値であるfloatまたはdouble型のテンソルを返します。 xのすべての要素は次の形式の複素数でなければなりません \(a + bj\)。絶対値は次のように計算されます。 \( \sqrt{a^2 + b^2}\)。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 SameOperandsAndResultShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット float 要素を含む複合型、または 64 ビット float 要素値を含む複合型のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット float または 64 ビット float 値のテンソル

tfl.concatenation (TFL::ConcatenationOp)

連結演算子

テンソルを 1 次元に沿って連結します

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
axis	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性

オペランド:

オペランド	説明
values	任意の型値のテンソルの可変個引数

結果：

結果	説明
output	32 ビット浮動小数点、64 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または QI8 型、または QUI8 型、または 8 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 1 のテンソル-bit 符号なし整数値

tfl.control_node (TFL::ControlNodeOp)

TFL.control_node操作は、制御エッジを接続するために単一ブロック操作をラップします。

これは、領域をラップし、それらにコントロールの依存関係をアタッチするために使用されます。通常、これは、固定順序の操作 (再実体化など) に依存する最適化を有効にするために、フラットバッファ モデルを出力する前の最後のステップの 1 つで行われます。フラットバッファ エクスポータは、ラップされた領域をアンラップし、生成されたモデルにメタデータで注釈を付けます。実行時の並べ替えでは、コントロールの依存関係によって指定された順序が尊重されます。

特性: HasParent<mlir::func::FuncOp> 、 RecursiveMemoryEffects 、 SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> 、 SingleBlock

オペランド:

オペランド	説明
controlInputs	制御の可変個引数

結果：

結果	説明
outputs	任意の型値のテンソルの可変個引数
control	コントロール

tfl.conv_2d (TFL::Conv2DOp)

畳み込み演算子

入力に対して畳み込み演算を実行します。

入力: inputs[0] : 必須: 入力アクティベーション テンソルinputs[1] : 必須: フィルター重みテンソルinputs[2] : オプション: バイアス テンソル

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

インターフェイス: AffineQuantizedOpInterface 、 ConditionallySpeculatable 、 DynamicRangeQuantizedOpInterface 、 InferTypeOpInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TFL_SparseOp 、 TflArithmeticCountOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
dilation_h_factor	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
dilation_w_factor	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性
padding	::mlir::StringAttr	値が SAME または VALID である文字列属性
stride_h	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
stride_w	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット float、QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル
filter	32 ビット float、QI4 型、QI8 型、または QUI8 型値のテンソル
bias	任意の型値または型なしのテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット float、QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル

tfl.conv_3d (TFL::Conv3DOp)

コンボリューション 3D オペレーター

3D 入力に対して畳み込み演算を実行します。入力: inputs[0] : 必須: 入力アクティベーション テンソルinputs[1] : 必須: フィルター重みテンソルinputs[2] : オプション: バイアス テンソル

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
dilation_d_factor	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
dilation_h_factor	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
dilation_w_factor	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性
padding	::mlir::StringAttr	値が SAME または VALID である文字列属性
stride_d	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
stride_h	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
stride_w	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット浮動小数点値のテンソル
filter	32 ビット浮動小数点値のテンソル
bias	任意の型値または型なしのテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット浮動小数点値のテンソル

tfl.conv_3d_transpose (TFL::Conv3DTransposeOp)

転置畳み込み 3D オペレーター

3D 入力に対して転置畳み込み演算を実行します。入力: inputs[0] : 必須: 出力テンソルの形状inputs[1] : 必須: フィルター重みテンソルinputs[2] : 必須: 入力活性化テンソルinputs[3] : オプション: バイアス テンソル

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
dilation_d_factor	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
dilation_h_factor	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
dilation_w_factor	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性
padding	::mlir::StringAttr	値が SAME または VALID である文字列属性
stride_d	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
stride_h	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
stride_w	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性

オペランド:

オペランド	説明
output_shape	32 ビットの符号なし整数値のテンソル
filter	32 ビット浮動小数点値のテンソル
input	32 ビット浮動小数点値のテンソル
bias	任意の型値または型なしのテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット浮動小数点値のテンソル

tfl.cos (TFL::CosOp)

コサイン演算子

入力の要素ごとのコサインを計算します

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 InferTensorType 、 TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 InferShapedTypeOpInterface 、 InferTypeOpInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
x	32 ビット浮動小数点値のテンソル

結果：

結果	説明
y	32 ビット浮動小数点値のテンソル

tfl.cumsum (TFL::CumsumOp)

合計演算子

軸に沿ったテンソル x の累積和を計算します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
exclusive	::mlir::BoolAttr	ブール属性
reverse	::mlir::BoolAttr	ブール属性

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数値のテンソル
axis	32 ビットの符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数値のテンソル

tfl.custom (TFL::CustomOp)

カスタムオペレーション

任意の TFLite カスタム操作の汎用操作。

input: 元の操作の入力のリスト。 custom_code: この操作が正確にどれであるかを識別するために使用される文字列。これは、フラットバッファーの Operator_codes.custom_code に対応します。 Custom_option: op 属性をバイト形式で保存するためのホルダー。出力: 元の操作の出力のリスト。

インターフェイス: TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
custom_code	::mlir::StringAttr	文字列属性
custom_option	::mlir::TFL::ConstBytesAttr	コンパイルされたバイトの文字列属性表現

オペランド:

オペランド	説明
input	任意の型値または型なしのテンソルの可変長引数

結果：

結果	説明
output	任意の型値のテンソルの可変個引数

tfl.custom_tf (TFL::CustomTfOp)

TF カスタム Op のラッパー Op。

カスタム TF オペレーションのラッパー オペレーション。これらには、custom_opdefs を使用して定義された操作、または TF 言語で定義されていないリンクされた操作が含まれます。この Op は、カスタム Op をリージョン内にラップするだけです。注 #1、この Op には、CustomOp を使用して定義された TF Lite カスタム Op は含まれません。注 #2、この操作はコンバーター内の単なる内部表現であり、モデルが Flatbuffer にエクスポートされるときに公開/エクスポートされません。

特性: IsolatedFromAbove 、 RecursiveMemoryEffects 、 SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> 、 SingleBlock

インターフェイス: InferTypeOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

オペランド:

オペランド	説明
input	任意の型値または型なしのテンソルの可変長引数

結果：

結果	説明
output	任意の型値のテンソルの可変個引数

tfl.densify (TFL::DensifyOp)

高密度化オペレータ

スパース テンソルをデンス形式に変換します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル

tfl.depth_to_space (TFL::DepthToSpaceOp)

DepthToSpace 演算子

データを深度から空間データのブロックに再配置します。これは、SpaceToDepth の逆変換です。より具体的には、この操作は、 depth次元の値が空間ブロックでheightおよびwidth次元に移動される入力テンソルのコピーを出力します。 attr block_sizeは、入力ブロック サイズとデータの移動方法を示します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
block_size	::mlir::IntegerAttr	値が正の 32 ビットの符号なし整数属性

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット float または 8 ビット符号なし整数または 32 ビット符号なし整数または 64 ビット符号なし整数または TFLite quint8 型または 8 ビット符号なし整数または QI8 型または QUI8 型値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット float または 8 ビット符号なし整数または 32 ビット符号なし整数または 64 ビット符号なし整数または TFLite quint8 型または 8 ビット符号なし整数または QI8 型または QUI8 型値のテンソル

tfl.depthwise_conv_2d (TFL::DepthwiseConv2DOp)

深さ方向に分離可能な畳み込み演算子

入力に対して畳み込み演算を実行します。

入力: inputs[0] : 必須: 入力アクティベーション テンソルinputs[1] : 必須: フィルター重みテンソルinputs[2] : オプション: バイアス テンソル

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

インターフェイス: AffineQuantizedOpInterface 、 ConditionallySpeculatable 、 DynamicRangeQuantizedOpInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TFL_SparseOp 、 TflArithmeticCountOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
dilation_h_factor	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
dilation_w_factor	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性
padding	::mlir::StringAttr	値が SAME または VALID である文字列属性
stride_h	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
stride_w	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性
depth_multiplier	::mlir::IntegerAttr	32 ビットの符号なし整数属性

オペランド:

オペランド	説明
input	32 ビット float、QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル
filter	32 ビット float、QI4 型、QI8 型、または QUI8 型値のテンソル
bias	任意の型値または型なしのテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット float、QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル

tfl.dequantize (TFL::DequantizeOp)

逆量子化演算子

量子化パラメータに従って、量子化された整数配列を浮動小数点に変換します。

インターフェイス: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
input	QI4 型、QI8 型、QUI8 型、QI16 型、または 16 ビット浮動小数点値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット浮動小数点値のテンソル

tfl.dilate (TFL::DilateOp)

膨張演算子

既存の要素の間に新しい要素を追加してテンソルを拡張します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
input	8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数のテンソル、または32 ビット浮動小数点値または 64 ビット浮動小数点値
dilations	32 ビットの符号なし整数値のテンソル
padding_value	任意の型値の 0D テンソル

結果：

結果	説明
output	8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数のテンソル、または32 ビット浮動小数点値または 64 ビット浮動小数点値

tfl.div (TFL::DivOp)

除算演算子

要素ごとの除算演算。

特性: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait 、 AlwaysSpeculatableImplTrait 、 ResultsBroadcastableShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflArithmeticCountOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性

オペランド:

オペランド	説明
lhs	32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、または QUI8 型値のテンソル
rhs	32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、または QUI8 型値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、または QUI8 型値のテンソル

tfl.dynamic_update_slice (TFL::DynamicUpdateSliceOp)

動的更新スライス。

XLA DynamicUpdateSlice と同じセマンティクスを持つ DynamicUpdateSlice 演算子。 start_indices で上書きされたスライス更新を使用して、入力配列オペランドの値である結果を生成します。

https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice を参照してください。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait

インターフェイス: ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド	説明
operand	1 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、32 ビット浮動小数点、または 16 ビット浮動小数点値のテンソル
update	1 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、32 ビット浮動小数点、または 16 ビット浮動小数点値のテンソル
start_indices	32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	1ビットのサインレス整数または8ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または32ビットフロートまたは16ビットフロート値のテンソル

tfl.elu （tfl :: eluop）

指数線形ユニット演算子

指数線形f（x） - > exp（x） - 1を計算しますx <0の場合はx、x for x> = 0。要素ごと。

特性： AlwaysSpeculatableImplTrait yimpltrait、 SameOperandsAndResultShape

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

オペランド：

オペランド	説明
x	32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数値のテンソル

結果：

結果	説明
y	32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数値のテンソル

tfl.embedding_lookup （tfl :: embeddinglookupop）

ルックアップオペレーターの埋め込み

埋め込みテンソルのリストでIDを調べます。

特性： AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス： AffineQuantizedOpInterface 、 ConditionallySpeculatable 、 DynamicRangeQuantizedOpInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

オペランド：

オペランド	説明
lookup	32ビットのサインレス整数値のテンソル
value	32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または8ビットの符号なし整数またはQI8タイプまたはQi8タイプまたはQI4タイプのテンソル

結果：

結果	説明
output	32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または8ビットの符号なし整数値のテンソル

tfl.equal （tfl :: equalop）

平等な演算子

x == y要素ごとの真実要素を返します

特性::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait 、 AlwaysSpeculatableImplTrait speculatableimpltrait、 Commutative 、 QuantizableResult 、 ResultsBroadcastableShape

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

オペランド：

オペランド	説明
x	1ビットのサインレス整数または32ビットフロートまたは16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQi8タイプまたはQui8タイプまたは8ビットの符号なし整数またはTflite文字列タイプの値のテンソル
y	1ビットのサインレス整数または32ビットフロートまたは16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQi8タイプまたはQui8タイプまたは8ビットの符号なし整数またはTflite文字列タイプの値のテンソル

結果：

結果	説明
output	1ビットのサインレス整数値のテンソル

tfl.exp （tfl :: expop）

自然の指数オペレーター

入力で要素ごとの自然指数操作を実行します。

特性： AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

オペランド：

オペランド	説明
x	32ビットフロートまたはQI8タイプまたはQI16タイプのテンソル

結果：

結果	説明
y	32ビットフロートまたはQI8タイプまたはQI16タイプのテンソル

tfl.expand_dims （tfl :: ExpandDimsop）

1の寸法をテンソルの形状に挿入します。

テンソルinputが与えられた場合、この操作は、 inputの形状の寸法インデックスaxisに1の寸法を挿入します。ディメンションインデックスaxisゼロから始まります。 axisの負の数を指定すると、端から後方にカウントされます。

この操作は、単一の要素にバッチディメンションを追加する場合に役立ちます。たとえば、形状の単一の画像[高さ、幅、 [1, height, width, channels] [height, width, channels]がある場合、 expand_dims(image, 0)を使用して1つの画像のバッチにすることができます。 。

他の例:

# '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]

この操作には次のことが必要です。

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

この操作は、サイズ1の寸法を削除するsqueeze()に関連しています。

特性： AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

オペランド：

オペランド	説明
input	任意のタイプ値のテンソル
dim	32/64ビットのサインレス整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	任意のタイプ値のテンソル

tfl.external_const （tfl :: externalConstop）

外部const op。

外部const opは、フラットバッファの定数を指すbuffer_indexを保持します。

特性： AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
buffer_index	:: mlir :: integerattr	32ビットサインレス整数属性

結果：

結果	説明
output	任意のタイプ値のテンソル

tfl.fake_quant （tfl :: fakequantop）

偽のオペレーター

Float Scalars MinとMaxを介してフロートの「入力」テンソルを「入力」テンソルを入力と同じ形状の「出力」テンソルに偽造します。

特性： AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
min	:: mlir :: floatattr	32ビットフロート属性
max	:: mlir :: floatattr	32ビットフロート属性
num_bits	:: mlir :: integerattr	最小値が16である32ビットサインレス整数属性の属性
narrow_range	:: MLIR :: BOOLATTR	値が間違っているブール属性

オペランド：

オペランド	説明
input	32ビットフロート値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32ビットフロート値のテンソル

tfl.fill （tfl :: fillop）

与えられた値でテンソルを埋めます。

与えられた値でテンソルを埋めます。

特性： AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

オペランド：

オペランド	説明
dims	32/64ビットのサインレス整数値のテンソル
input	32ビットフロートまたは16ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または1ビットサインレス整数またはQI8タイプまたはQI16タイプまたはTflite文字列タイプのテンソル

結果：

結果	説明
result	32ビットフロートまたは16ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または1ビットサインレス整数またはQI8タイプまたはQI16タイプまたはTflite文字列タイプのテンソル

tfl.floor （tfl :: floorop）

フロアオペレーター

入力の要素ごとのフロア値を返します。

特性： AlwaysSpeculatableImplTrait 、 InferTensorType 、 TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 InferShapedTypeOpInterface 、 InferTypeOpInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

オペランド：

オペランド	説明
x	32ビットフロート値のテンソル

結果：

結果	説明
y	32ビットフロート値のテンソル

tfl.floor_div （tfl :: floordivop）

フロアディブオペレーター

要素ごとのフロアdiv操作。

特性::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait 、 AlwaysSpeculatableImplTrait 、 ResultsBroadcastableShape

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

オペランド：

オペランド	説明
lhs	32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数値のテンソル
rhs	32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数値のテンソル

tfl.floor_mod （tfl :: floormodop）

部門のリマインダー

要素ごとのディビジョンリマインダー操作。

特性::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait 、 AlwaysSpeculatableImplTrait 、 ResultsBroadcastableShape

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

オペランド：

オペランド	説明
lhs	8ビットサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または32ビットフロート値のテンソル
rhs	8ビットサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または32ビットフロート値のテンソル

結果：

結果	説明
output	8ビットサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または32ビットフロート値のテンソル

tfl.fully_connected （tfl :: fullyconnectedop）

完全に接続されたOP

特性： AlwaysSpeculatableImplTrait speculatableimpltrait、 QuantizableResult 、 quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1> 、 quant::AffineOpCoefficient<0, 1>

インターフェイス： AffineQuantizedOpInterface 、 ConditionallySpeculatable 、 DynamicRangeQuantizedOpInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TFL_SparseOp 、 TflArithmeticCountOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
fused_activation_function	:: mlir :: stringattr	値がない文字列属性、またはrelu、またはrelu_n1_to_1、またはrelu6、またはtanh、またはsign_bit
weights_format	:: mlir :: stringattr	値がデフォルトである、またはshuffled4x16int8の文字列属性
keep_num_dims	:: MLIR :: BOOLATTR	ブール属性
asymmetric_quantize_inputs	:: MLIR :: BOOLATTR	ブール属性

オペランド：

オペランド	説明
input	32ビットフロートまたはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプまたはQui16タイプのテンソル
filter	32ビットフロートまたはQI4タイプまたはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプの値のテンソル
bias	任意の型値のテンソルまたは型のテンソル

結果：

結果	説明
output	任意の型値のテンソルの変数

tfl.gather （tfl ::集まり）

オペレーターを集めます

indicesに従って、 params axisからスライスを収集します。

特性： AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 DynamicRangeQuantizedOpInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
axis	:: mlir :: integerattr	32ビットサインレス整数属性
batch_dims	:: mlir :: integerattr	32ビットサインレス整数属性

オペランド：

オペランド	説明
params	32ビットフロートまたは1ビットのサインレス整数または4ビットサインレス整数または8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはTflite文字列タイプまたは8ビットのテンソル符号なしの整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプの値
indices	16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32ビットフロートまたは1ビットのサインレス整数または4ビットサインレス整数または8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはTflite文字列タイプまたは8ビットのテンソル符号なしの整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプの値

tfl.gather_nd （tfl :: gatherndop）

_gather ndオペレーター

indicesで指定された形状のあるparamsからテンソルにスライスを収集します。

特性： AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

オペランド：

オペランド	説明
params	32ビットフロートまたは1ビットのサインレス整数または8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または8ビットの符号なし整数またはQI8タイプまたはTflite文字列タイプの値値のテンソル
indices	16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32ビットフロートまたは1ビットのサインレス整数または8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または8ビットの符号なし整数またはQI8タイプまたはTflite文字列タイプの値値のテンソル

tfl.gelu （tfl :: geluop）

GELUアクティベーション関数。

geluアクティベーション関数要素を計算します。

特性： AlwaysSpeculatableImplTrait speculatableimpltrait、 QuantizableResult 、 SameOperandsAndResultShape

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
approximate	:: MLIR :: BOOLATTR	ブール属性

オペランド：

オペランド	説明
input	32ビットフロートまたはQI8タイプまたはQUI8タイプの値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32ビットフロートまたはQI8タイプまたはQUI8タイプの値のテンソル

tfl.greater （tfl :: greaterop）

より大きなオペレーター

要素ごとのより大きな操作。

特性::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait 、 AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult 、 ResultsBroadcastableShape

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

オペランド：

オペランド	説明
lhs	32ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQui8タイプまたはQi8タイプまたはTflite Quint8タイプの値のテンソル
rhs	32ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQui8タイプまたはQi8タイプまたはTflite Quint8タイプの値のテンソル

結果：

結果	説明
output	1ビットのサインレス整数値のテンソル

tfl.greater_equal （tfl :: greaterequalop）

_グレーター等しい演算子

要素ごとのgreate_equal操作。

特性::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait 、 AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult 、 ResultsBroadcastableShape

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

オペランド：

オペランド	説明
lhs	32ビットフロートまたは16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQui8タイプまたはQI8タイプの値のテンソル
rhs	32ビットフロートまたは16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQui8タイプまたはQI8タイプの値のテンソル

結果：

結果	説明
output	1ビットのサインレス整数値のテンソル

tfl.hard_swish （tfl :: hardswishop）

ハードスイスアクティベーション関数。

ハードスイッシュアクティベーション関数f（x） - >（x * relu6（x+3））/6要素を計算します。

特性： AlwaysSpeculatableImplTrait speculatableimpltrait、 QuantizableResult 、 SameOperandsAndResultShape

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

オペランド：

オペランド	説明
input	32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQI8タイプの値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQI8タイプの値のテンソル

tfl.hashtable （tfl :: hashtableop）

非初期化ハッシュテーブルを作成します。

このOPは、ハッシュテーブルを作成し、キーと値のタイプを指定します。テーブルを使用する前に、初期化する必要があります。初期化後、テーブルは不変になります。

インターフェイス： TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
table_id	:: mlir :: integerattr	32ビットサインレス整数属性
key_dtype	:: mlir :: typeattr	任意の型属性
value_dtype	:: mlir :: typeattr	任意の型属性

結果：

結果	説明
out	リソース値のテンソル

tfl.hashtable_find （tfl :: hashtablefindop）

テーブルのキーを検索し、対応する値を出力します。

テンソルkeysテーブルのキーと同じタイプでなければなりません。出力valuesは、テーブル値のタイプです。

スカラーdefault_valueは、テーブルに存在しないキーの値出力です。また、テーブル値と同じタイプでなければなりません。

インターフェイス： TflRuntimeVerifyOpInterface

オペランド：

オペランド	説明
hash_table	リソース値のテンソル
keys	32ビットのサインレス整数またはTflite文字列タイプまたは64ビットのサインレス整数値のテンソル
default_value	32ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数またはTflite文字列タイプまたは64ビットのサインレス整数値のテンソル

結果：

結果	説明
out	32ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数またはTflite文字列タイプまたは64ビットのサインレス整数値のテンソル

tfl.hashtable_import （tfl :: hashtableimportop）

テーブルの内容を指定されたキーと値に置き換えます。

テンソルkeysテーブルのキーと同じタイプでなければなりません。テンソルvalues 、テーブル値のタイプでなければなりません。

インターフェイス： TflRuntimeVerifyOpInterface

オペランド：

オペランド	説明
hash_table	リソース値のテンソル
keys	32ビットのサインレス整数またはTflite文字列タイプまたは64ビットのサインレス整数値のテンソル
values	32ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数またはTflite文字列タイプまたは64ビットのサインレス整数値のテンソル

tfl.hashtable_size （tfl :: hashtablesizeop）

指定されたテーブル内の要素の数を計算します。

インターフェイス： TflRuntimeVerifyOpInterface

オペランド：

オペランド	説明
hash_table	リソース値のテンソル

結果：

結果	説明
out	64ビットのサインレス整数値のテンソル

tfl.if （tfl :: ifop）

if-then-else操作

tfl.if操作は、2つのコード領域を条件付けて実行するためのif-then-elseコンストラクトを表します。 IF操作へのオペランドはブール値です。例えば：

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

tfl.ifその地域で定義されている結果を返すこともあります。定義された値は、実行パスがどのように実行されるかによって決定されます。

例：

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

tfl.if領域は常に「Tfl.yield」で終了します。 「tfl.if」が値を定義しない場合、「tfl.yield」を除外することができ、暗黙的に挿入されます。それ以外の場合は、明示的でなければなりません。また、「tfl.if」が1つ以上の値を定義する場合、「else」ブロックは省略できません。

例：

tfl.if %b  {
  ...
}

特性： NoRegionArguments 、 RecursiveMemoryEffects 、 SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> 、 SingleBlock

インターフェイス： RegionBranchOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

オペランド：

オペランド	説明
cond	1ビットのサインレス整数値のテンソル

結果：

結果	説明
results	任意の型値のテンソルの変数

tfl.imag （tfl :: imagop）

複雑な数の想像上の部分を返します。

複雑な数値のテンソルinput与えられた場合、この操作は、 inputの各要素の想像上の部分であるタイプfloatのテンソルを返します。 inputのすべての要素は、形式の複雑な数でなければなりません \(a + bj\)、ここで、 Aは実際の部分であり、 Bはこの操作によって返される想像上の部分です。

特性： AlwaysSpeculatableImplTrait yimpltrait、 SameOperandsAndResultShape

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

オペランド：

オペランド	説明
input	32ビットフロート要素を備えた複雑なタイプのテンソルまたは64ビットフロート要素の複雑なタイプ値

結果：

結果	説明
output	32ビットフロートまたは64ビットフロート値のテンソル

tfl.l2_normalization （tfl :: l2normalizationop）

L2は演算子を正常化します

L2 -Normalization OP

特性： AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 FixedOutputRangeInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflArithmeticCountOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
fused_activation_function	:: mlir :: stringattr	値がない文字列属性、またはrelu、またはrelu_n1_to_1、またはrelu6、またはtanh、またはsign_bit

オペランド：

オペランド	説明
input	32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQi8タイプまたはQui16タイプまたはQi16タイプまたは8ビットのサインレス整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQi8タイプまたはQui16タイプまたはQi16タイプまたは8ビットのサインレス整数値のテンソル

tfl.leaky_relu （Tfl :: Leakyreluop）

漏れやすいReluオペレーター

要素ごとの漏れやすいReluオペレーターx - > x> = 0？ X：（alpha * x）

特性： AlwaysSpeculatableImplTrait speculatableimpltrait、 QuantizableResult 、 SameOperandsAndResultShape

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
alpha	:: mlir :: floatattr	32ビットフロート属性

オペランド：

オペランド	説明
input	32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQi8タイプまたはTflite Quint8タイプまたはQi16タイプの値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQi8タイプまたはTflite Quint8タイプまたはQi16タイプの値のテンソル

tfl.less （tfl :: lessop）

オペレーターが少ない

要素ごとに操作が少ない。

特性::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait 、 AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult 、 ResultsBroadcastableShape

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

オペランド：

オペランド	説明
lhs	32ビットフロートまたは16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQui8タイプまたはQi8タイプまたはTflite Quint8タイプの値のテンソル
rhs	32ビットフロートまたは16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQui8タイプまたはQi8タイプまたはTflite Quint8タイプの値のテンソル

結果：

結果	説明
output	1ビットのサインレス整数値のテンソル

tfl.less_equal （tfl :: lessequalop）

_レス等しい演算子

要素ごとの等式操作。

特性::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait 、 AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult 、 ResultsBroadcastableShape

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

オペランド：

オペランド	説明
lhs	32ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプのテンソル
rhs	32ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプのテンソル

結果：

結果	説明
output	1ビットのサインレス整数値のテンソル

tfl.local_response_normalization （tfl :: localresponsenormalizationop）

ローカル応答の正規化。

4-D inputテンソルは、3Dアレイの1-Dベクター（最後の次元に沿って）として扱われ、各ベクトルは独立して正規化されます。特定のベクトル内で、各コンポーネントは、 depth_radius内の入力の加重された四角の合計で分割されます。詳細には、

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

詳細については、 Krizhevsky et al。、ImagENet分類を参照してください。

特性： AlwaysSpeculatableImplTrait 、 InferTensorType 、 TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 InferShapedTypeOpInterface 、 InferTypeOpInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
radius	:: mlir :: integerattr	32ビットサインレス整数属性
bias	:: mlir :: floatattr	32ビットフロート属性
alpha	:: mlir :: floatattr	32ビットフロート属性
beta	:: mlir :: floatattr	32ビットフロート属性

オペランド：

オペランド	説明
input	32ビットフロート値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32ビットフロート値のテンソル

tfl.log （tfl :: logop）

ナチュラル対数演算子

入力で要素ごとの自然対数操作を実行します。

特性： AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

オペランド：

オペランド	説明
x	32ビットフロートまたはQI8タイプの値のテンソル

結果：

結果	説明
y	32ビットフロートまたはQI8タイプの値のテンソル

tfl.log_softmax （tfl :: logsoftmaxop）

ログSoftMaxオペレーター

次の式で要素ごとのログソフトマックスのアクティベーションを計算します

input -log（resid_sum（exp（input）、dim））

特性： AlwaysSpeculatableImplTrait speculatableimpltrait、 QuantizableResult 、 SameOperandsAndResultShape

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 FixedOutputRangeInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflArithmeticCountOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

オペランド：

オペランド	説明
input	32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQi8タイプまたはTflite Quint8タイプのテンソル

結果：

結果	説明
output	32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQi8タイプまたはTflite Quint8タイプのテンソル

tfl.logical_and （tfl :: logicalandop）

論理および演算子

要素ごとの論理と操作。

特性： AlwaysSpeculatableImplTrait 、 ResultsBroadcastableShape

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

オペランド：

オペランド	説明
lhs	1ビットのサインレス整数値のテンソル
rhs	1ビットのサインレス整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	1ビットのサインレス整数値のテンソル

tfl.logical_not （tfl :: logicalnotop）

論理的ではないオペレーター

要素ごとの論理操作ではありません。

特性： AlwaysSpeculatableImplTrait yimpltrait、 SameOperandsAndResultShape

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

オペランド：

オペランド	説明
lhs	1ビットのサインレス整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	1ビットのサインレス整数値のテンソル

tfl.logical_or （tfl :: logicalorop）

論理または演算子

要素ごとの論理または操作。

特性： AlwaysSpeculatableImplTrait 、 ResultsBroadcastableShape

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

オペランド：

オペランド	説明
lhs	1ビットのサインレス整数値のテンソル
rhs	1ビットのサインレス整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	1ビットのサインレス整数値のテンソル

tfl.logistic （tfl :: logisticop）

ロジスティック演算子

入力の要素ごとのシグモイドを計算します

特性： AlwaysSpeculatableImplTrait speculatableimpltrait、 QuantizableResult 、 SameOperandsAndResultShape

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 FixedOutputRangeInterface 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflArithmeticCountOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

オペランド：

オペランド	説明
x	32ビットフロートまたはQi8タイプまたはQi8タイプまたはQi16タイプまたはTflite Quint8タイプの値のテンソル

結果：

結果	説明
y	32ビットフロートまたはQi8タイプまたはQi8タイプまたはQi16タイプまたはTflite Quint8タイプの値のテンソル

tfl.lstm （tfl :: lstmop）

完全なLSTM演算子

長期の長期メモリユニット（LSTM）再発ネットワークレイヤー。デフォルトの非peephole実装は、 http ：//deeplearning.cs.cmu.edu/pdfs/hochreiter97_lstm.pdfに基づいています。 「長期的な記憶」。 Neural Computation、9（8）：1735-1780、1997。覗き穴の実装は、 https：//research.google.com/pubs/archive/43905.pdf hasim sak、andrew senior、およびfrancoise beaufaysに基づいています。 「大規模な音響モデリングのための長期の短期メモリ再発性ニューラルネットワークアーキテクチャ。」 speech、2014年。入力および忘却ゲート（CIFG）のカップリングは、 http ：//arxiv.org/pdf/1503.0404069.pdf Greff et alに基づいています。 'LSTM：検索スペースオデッセイ'レイヤー正規化は、https： //arxiv.org/pdf/1607.06450.pdf Ba et al。 「レイヤー正規化」

特性： QuantizableResult

インターフェイス： DynamicRangeQuantizedOpInterface 、 TFL_StatefulOp 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
fused_activation_function	:: mlir :: stringattr	値がない文字列属性、またはrelu、またはrelu_n1_to_1、またはrelu6、またはtanh、またはsign_bit
cell_clip	:: mlir :: floatattr	値が非陰性である32ビットフロート属性
proj_clip	:: mlir :: floatattr	値が非陰性である32ビットフロート属性
kernel_type	:: mlir :: tfl :: lstmkerneltypeattr	値がmlir :: tfl :: lstmkerneltype :: fullであるlstm_kernel_type
asymmetric_quantize_inputs	:: MLIR :: BOOLATTR	ブール属性
input_to_input_intermediate	:: mlir :: typeattr	任意の型属性
input_to_forget_intermediate	:: mlir :: typeattr	任意の型属性
input_to_cell_intermediate	:: mlir :: typeattr	任意の型属性
input_to_output_intermediate	:: mlir :: typeattr	任意の型属性
effective_hidden_scale_intermediate	:: mlir :: typeattr	任意の型属性

オペランド：

オペランド	説明
input	32ビットフロートまたはQI8タイプまたはQI16タイプのテンソル
input_to_input_weights	任意の型値のテンソルまたは型のテンソル
input_to_forget_weights	32ビットフロートまたはQI8タイプの値のテンソル
input_to_cell_weights	32ビットフロートまたはQI8タイプの値のテンソル
input_to_output_weights	32ビットフロートまたはQI8タイプの値のテンソル
recurrent_to_input_weights	任意の型値のテンソルまたは型のテンソル
recurrent_to_forget_weights	32ビットフロートまたはQI8タイプの値のテンソル
recurrent_to_cell_weights	32ビットフロートまたはQI8タイプの値のテンソル
recurrent_to_output_weights	32ビットフロートまたはQI8タイプの値のテンソル
cell_to_input_weights	任意の型値のテンソルまたは型のテンソル
cell_to_forget_weights	任意の型値のテンソルまたは型のテンソル
cell_to_output_weights	任意の型値のテンソルまたは型のテンソル
input_gate_bias	任意の型値のテンソルまたは型のテンソル
forget_gate_bias	32ビットフロートまたはQI32タイプの値のテンソル
cell_bias	32ビットフロートまたはQI32タイプの値のテンソル
output_gate_bias	32ビットフロートまたはQI32タイプの値のテンソル
projection_weights	任意の型値のテンソルまたは型のテンソル
projection_bias	任意の型値のテンソルまたは型のテンソル
input_activation_state	ステートフルなテンソル
input_cell_state	ステートフルなテンソル
input_layer_norm_coefficients	任意の型値のテンソルまたは型のテンソル
forget_layer_norm_coefficients	任意の型値のテンソルまたは型のテンソル
cell_layer_norm_coefficients	任意の型値のテンソルまたは型のテンソル
output_layer_norm_coefficients	任意の型値のテンソルまたは型のテンソル

結果：

結果	説明
output	任意のタイプ値のテンソル

tfl.matrix_diag （tfl :: matrixdiagop）

提供された対角線と他のすべてがゼロでパディングされたテンソルを返します。

対角線が与えられた場合、対角線でテンソルを返し、他のすべてがゼロでパディングされています。斜めの寸法がk寸法[I, J, K, ..., N]があると仮定し、出力は寸法を備えたランクk+1のテンソルです[I, J, K, ..., N, N]ここでoutput[i, j, k, ..., m, n] = 1{m=n} * diagonal[i, j, k, ..., n].

特性： AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

オペランド：

オペランド	説明
diagonal	32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または8ビットの符号なし整数またはQui8タイプまたはQi8タイプまたはQIINT8タイプの値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または8ビットの符号なし整数またはQui8タイプまたはQi8タイプまたはQIINT8タイプの値のテンソル

tfl.matrix_set_diag （tfl :: matrixsetdiagop）

新しいバッチ付き対角線値を使用して、バッチ付きマトリックステンソルを返します。

inputとdiagonalが与えられた場合、この操作は、最も内側のマトリックスの主な対角線を除き、 inputと同じ形状と値のテンソルを返します。これらは、 diagonalの値によって上書きされます。

特性： AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

オペランド：

オペランド	説明
input	32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または8ビットの符号なし整数またはQI8タイプまたはQI16タイプまたはQui8タイプまたはQuINT8タイプの値の値
diagonal	32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または8ビットの符号なし整数またはQI8タイプまたはQI16タイプまたはQui8タイプまたはQuINT8タイプの値の値

結果：

結果	説明
result	32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または8ビットの符号なし整数またはQI8タイプまたはQI16タイプまたはQui8タイプまたはQuINT8タイプの値の値

tfl.max_pool_2d （tfl :: maxpool2dop）

Max Pool 2d Op

入力で最大プール2dを実行します。

入力： inputs[0] ：必須：入力テンソル

特性： AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflArithmeticCountOpInterface 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
padding	:: mlir :: stringattr	値が同じ、または有効な文字列属性
stride_w	:: mlir :: integerattr	32ビットサインレス整数属性
stride_h	:: mlir :: integerattr	32ビットサインレス整数属性
filter_width	:: mlir :: integerattr	32ビットサインレス整数属性
filter_height	:: mlir :: integerattr	32ビットサインレス整数属性
fused_activation_function	:: mlir :: stringattr	値がない文字列属性、またはrelu、またはrelu_n1_to_1、またはrelu6、またはtanh、またはsign_bit

オペランド：

オペランド	説明
input	32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQi8タイプまたはQi16タイプまたはTflite Quint8タイプの値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQi8タイプまたはQi16タイプまたはTflite Quint8タイプの値のテンソル

tfl.maximum （tfl :: maximumop）

最大オペレーター

要素ごとの最大操作。

特性::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait 、 AlwaysSpeculatableImplTrait speculatableimpltrait、 Commutative 、 QuantizableResult 、 ResultsBroadcastableShape

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

オペランド：

オペランド	説明
lhs	32ビットフロートまたは32/64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプのテンソル
rhs	32ビットフロートまたは32/64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプのテンソル

結果：

結果	説明
max	32ビットフロートまたは32/64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプのテンソル

tfl.mean （tfl :: meanop）

平均演算子

テンソルの寸法にわたる要素の平均を計算します。軸で与えられた寸法に沿ってinput_tensorを減らします。 KeepDimsが真でない限り、テンソルのランクは、軸の各エントリごとに1だけ削減されます。 KeepDimsが真である場合、縮小寸法は長さ1で保持されます。

特性： AlwaysSpeculatableImplTrait 、 QuantizableResult

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIRタイプ	説明
keep_dims	:: MLIR :: BOOLATTR	ブール属性

オペランド：

オペランド	説明
input	32ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたは8ビットの符号なし整数またはQI16タイプの値のテンソル
axis	32ビットのサインレス整数値のテンソル

結果：

結果	説明
output	32ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたは8ビットの符号なし整数またはQI16タイプの値のテンソル

tfl.minimum （tfl :: minimumop）

最小オペレーター

要素ごとの最小操作。

特性::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait 、 AlwaysSpeculatableImplTrait speculatableimpltrait、 Commutative 、 QuantizableResult 、 ResultsBroadcastableShape

インターフェイス： ConditionallySpeculatable 、 NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) 、 SameOperandsAndResultsScale 、 TflRuntimeVerifyOpInterface

効果： MemoryEffects::Effect{}

オペランド：

オペランド	説明
lhs	32ビットフロートまたは32/64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプのテンソル
rhs	32ビットフロートまたは32/64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプのテンソル

結果：

結果	説明
min	32ビットフロートまたは32/64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプのテンソル

tfl.mirror_pad （tfl :: mirrirpadop）

MirrorPadオペレーター。ミラーリングされた値でテンソルをパッドします。

この操作は、指定したパディングに従って、ミラール値を使用して入力をパッドします。パディングは、形状[n、2]の整数テンソルで、nは入力のランクです。入力dの各寸法dについて、パディング[d、0]は、その次元の入力の内容の前に追加する値の数を示し、パディング[d、1]は、そのディメンションの入力の内容後に追加する値の数を示します。

パディング[d、0]とパディング[d、1]の両方は、input.dim_size（d）（またはinput.dim_size（d）-1）よりも大きくなければなりません。

出力の各寸法dのパッド付きサイズは次のとおりです。

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
mode	::mlir::TFL::MirrorPaddingTypeAttr	mirror_pad_enum

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
pad	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

結果：

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

tfl.mul (TFL::MulOp)

Multiplication operator

Element-wise multiplication operation.

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values
rhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values

結果：

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

tfl.multinomial (TFL::MultinomialOp)

Draws samples from a categorical distribution.

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

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIR Type	説明
seed	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute
seed2	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute

Operands:

オペランド	説明
logits	tensor of 32-bit float values
num_samples	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
out	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

tfl.neg (TFL::NegOp)

Negation operator

Computes element-wise negation of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

tfl.no_value (TFL::NoValueOp)

Constant representing no value.

No value constant op.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , ConstantLike

Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
value	::mlir::UnitAttr	unit attribute

結果：

結果	説明
none_val	none type

tfl.non_max_suppression_v4 (TFL::NonMaxSuppressionV4Op)

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
boxes	tensor of 32-bit float values
scores	tensor of 32-bit float values
max_output_size	tensor of 32-bit signless integer values
iou_threshold	tensor of 32-bit float values
score_threshold	tensor of 32-bit float values

結果：

結果	説明
selected_indices	tensor of 32-bit signless integer values
valid_outputs	tensor of 32-bit signless integer values

tfl.non_max_suppression_v5 (TFL::NonMaxSuppressionV5Op)

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
boxes	tensor of 32-bit float values
scores	tensor of 32-bit float values
max_output_size	tensor of 32-bit signless integer values
iou_threshold	tensor of 32-bit float values
score_threshold	tensor of 32-bit float values
soft_nms_sigma	tensor of 32-bit float values

結果：

結果	説明
selected_indices	tensor of 32-bit signless integer values
selected_scores	tensor of 32-bit float values
valid_outputs	tensor of 32-bit signless integer values

tfl.not_equal (TFL::NotEqualOp)

_Not equal operator

Element-wise not_equal operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or 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

結果：

結果	説明
output	tensor of 1-bit signless integer values

tfl.NumericVerify (TFL::NumericVerifyOp)

Verifies the numericals of the two operands

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

Traits: QuantizableResult , SameOperandsShape

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIR Type	説明
tolerance	::mlir::FloatAttr	32-bit float attribute
log_if_failed	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit float or TFLite quint8 type values
ref	tensor of 32-bit float values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float values

tfl.one_hot (TFL::OneHotOp)

OneHot operator

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
axis	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute

Operands:

オペランド	説明
indices	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values
depth	tensor of 32-bit signless integer values
on_value	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values
off_value	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values

tfl.pack (TFL::PackOp)

Packs a list of tensors along a dimension into one tensor

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

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

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

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

例えば：

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

This is the opposite of unpack .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
values	variadic of tensor of any type values

結果：

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

tfl.pad (TFL::PadOp)

Padding operator

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

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

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

例えば：

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
padding	tensor of 32/64-bit signless integer values

結果：

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

tfl.padv2 (TFL::PadV2Op)

Padding operator v2

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

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

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

例えば：

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 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

結果：

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

tfl.poly_call (TFL::PolyCallOp)

Poly call

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

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

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

Traits: SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

Interfaces: RegionBranchOpInterface

Operands:

オペランド	説明
input	variadic of tensor of any type values

結果：

結果	説明
output	variadic of tensor of any type values

tfl.pow (TFL::PowOp)

Power operator

Element-wise power operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
rhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.prelu (TFL::PReluOp)

Parameterized Relu operator

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

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values
alpha	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

tfl.pseudo_const (TFL::ConstOp)

Constant pseudo op.

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , ConstantLike , FirstAttrDerivedResultType , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
value	::mlir::ElementsAttr	constant vector/tensor attribute

結果：

結果	説明
output	tensor of any type values

tfl.pseudo_qconst (TFL::QConstOp)

Quantized constant pseudo op

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
qtype	::mlir::TypeAttr	Tensor type attribute
value	::mlir::ElementsAttr	constant vector/tensor attribute

結果：

結果	説明
output	tensor of QUI8 type or QI8 type or QI16 type or QUI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.pseudo_sparse_const (TFL::SparseConstOp)

Sparse constant pseudo op.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

結果：

結果	説明
output	tensor of any type values

tfl.pseudo_sparse_qconst (TFL::SparseQConstOp)

Sparse quantized constant pseudo op

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
qtype	::mlir::TypeAttr	Tensor type attribute
value	::mlir::ElementsAttr	constant vector/tensor attribute
s_param	::mlir::TFL::SparsityParameterAttr	Sparsity parameter.
compressed_data	::mlir::ElementsAttr	constant vector/tensor attribute

結果：

結果	説明
output	tensor of QUI8 type or QI8 type or QI16 type or QUI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.quantize (TFL::QuantizeOp)

Quantize operator

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

Traits: FirstAttrDerivedResultType , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
qtype	::mlir::TypeAttr	Tensor type attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.random_standard_normal (TFL::RandomStandardNormalOp)

Outputs random values from a normal distribution.

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

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIR Type	説明
seed	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute
seed2	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute

Operands:

オペランド	説明
shape	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
out	tensor of 32-bit float values

tfl.random_uniform (TFL::RandomUniformOp)

Outputs random values from a uniform distribution.

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

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIR Type	説明
seed	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute
seed2	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute

Operands:

オペランド	説明
shape	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
out	tensor of 32-bit float values

tfl.range (TFL::RangeOp)

Range operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
start	tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values
limit	tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values
delta	tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values

結果：

結果	説明
result	tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values

tfl.rank (TFL::RankOp)

Rank operator.

Returns the rank of a tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of any type values

結果：

結果	説明
output	tensor of any integer type

tfl.read_variable (TFL::ReadVariableOp)

Reads variable value.

Read variable data identified by 'resource_id'.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

Operands:

オペランド	説明
resource_id	tensor of resource values

結果：

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

tfl.real (TFL::RealOp)

Returns the real part of a complex number.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 64-bit float values

tfl.reduce_all (TFL::ReduceAllOp)

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 1-bit signless integer values
reduction_indices	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 1-bit signless integer values

tfl.reduce_any (TFL::ReduceAnyOp)

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 1-bit signless integer values
reduction_indices	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 1-bit signless integer values

tfl.reduce_max (TFL::ReduceMaxOp)

Max-reduction operator

Computes the max reduction along the specified axes

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
axes	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

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

tfl.reduce_min (TFL::ReduceMinOp)

Min-reduction operator

Computes the min reduction along the specified axes

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
axes	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

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

tfl.reduce_prod (TFL::ReduceProdOp)

Prod-reduction operator

Computes the product along the specified axes

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
axes	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

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

tfl.relu (TFL::ReluOp)

Relu operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

tfl.relu6 (TFL::Relu6Op)

Relu6 operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

tfl.relu_0_to_1 (TFL::Relu0To1Op)

Relu0To1 operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

tfl.relu_n1_to_1 (TFL::Relu1Op)

Relu1 operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

tfl.reshape (TFL::ReshapeOp)

Reshape operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of any type values
shape	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of any type values

tfl.resize_bilinear (TFL::ResizeBilinearOp)

ResizeBilinear Op

Resize images to size using bilinear interpolation.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
align_corners	::mlir::BoolAttr	bool attribute
half_pixel_centers	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values
size	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

tfl.resize_nearest_neighbor (TFL::ResizeNearestNeighborOp)

ResizeNearestNeighbor Op

Resize images to size using nearest neighbor interpolation.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
align_corners	::mlir::BoolAttr	bool attribute
half_pixel_centers	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values
size	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

tfl.reverse_sequence (TFL::ReverseSequenceOp)

Reverses variable length slices.

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

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
seq_dim	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose value is non-negative
batch_dim	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose value is non-negative

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values
seq_lengths	tensor of 32/64-bit signless integer values

結果：

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

tfl.reverse_v2 (TFL::ReverseV2Op)

ReverseV2 Operator

Reverses specific dimensions of a tensor.

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

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer values
axis	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

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

tfl.rfft2d (TFL::RFFT2dOp)

2D real-valued fast Fourier transform.

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

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float values
fft_length	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of complex type with 32-bit float elements values

tfl.right_shift (TFL::RightShiftOp)

Right Shift operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values
rhs	tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values

tfl.round (TFL::RoundOp)

Round operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float values

tfl.rsqrt (TFL::RsqrtOp)

Reciprocal of square root operator

Computes element-wise reverse square root of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

tfl.scatter_nd (TFL::ScatterNdOp)

_Scatter nd operator

Scatter updates into a new tensor according to indices

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
indices	tensor of 32-bit signless integer values
updates	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values
shape	1D tensor of any type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values

tfl.segment_sum (TFL::SegmentSumOp)

SegmentSum operator

Computes the sum along segments of a tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.select (TFL::SelectOp)

Select operator

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
condition	tensor of 1-bit signless integer values
x	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values
y	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

結果：

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

tfl.select_v2 (TFL::SelectV2Op)

SelectV2 operator

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

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

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
condition	tensor of 1-bit signless integer values
x	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values
y	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

結果：

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

tfl.shape (TFL::ShapeOp)

Shape operator

Returns the shape of a tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
out_type	::mlir::Attribute	派生属性

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of any type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

tfl.sign (TFL::SignOp)

Sign operation

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.sin (TFL::SinOp)

Sine operator

Computes element-wise Sine of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float values

tfl.slice (TFL::SliceOp)

Return a slice from 'input'.

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

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or 1-bit signless integer or TFLite string type or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
begin	tensor of 32/64-bit signless integer values
size	tensor of 32/64-bit signless integer values

結果：

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

tfl.softmax (TFL::SoftmaxOp)

Softmax operator

Computes element-wise softmax activations with the following formula

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
beta	::mlir::FloatAttr	32-bit float attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.space_to_batch_nd (TFL::SpaceToBatchNdOp)

SpaceToBatchNd operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
block_shape	tensor of 32-bit signless integer values
paddings	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

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

tfl.space_to_depth (TFL::SpaceToDepthOp)

SpaceToDepth operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

結果：

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

tfl.sparse_to_dense (TFL::SparseToDenseOp)

Converts a sparse representation into a dense tensor.

Builds an array dense with shape output_shape such that

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

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

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

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
sparse_indices	tensor of 32/64-bit signless integer values
output_shape	tensor of 32/64-bit signless integer values
sparse_values	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values
default_value	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values

結果：

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

tfl.split (TFL::SplitOp)

Splits a tensor into num_split tensors along one dimension.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
split_dim	tensor of 32-bit signless integer values
value	tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

結果：

結果	説明
outputs	variadic of tensor of any type values

tfl.split_v (TFL::SplitVOp)

Splits a tensor into num_split tensors along one dimension.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
value	tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
size_splits	1D tensor of 32-bit signless integer values
split_dim	0D tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
outputs	variadic of tensor of any type values

tfl.sqrt (TFL::SqrtOp)

Square root operator

Computes element-wise Square root of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float values

tfl.square (TFL::SquareOp)

Square operator

Computes element-wise Square of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float values

tfl.squared_difference (TFL::SquaredDifferenceOp)

Squared difference operator

Element-wise squared difference operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values
rhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values

tfl.squeeze (TFL::SqueezeOp)

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

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

例えば：

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

Or, to remove specific size 1 dimensions:

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of any type values

結果：

結果	説明
output	tensor of any type values

tfl.strided_slice (TFL::StridedSliceOp)

StridedSlice Op

Return a strided slice from input .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 1-bit signless integer or 16-bit signless integer or QI16 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values
begin	tensor of 32-bit signless integer values
end	tensor of 32-bit signless integer values
strides	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

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

tfl.sub (TFL::SubOp)

Subtraction operator

Element-wise subtraction operation.

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
rhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

結果：

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

tfl.sum (TFL::SumOp)

Sum operator

Computes the sum reduction along the specified axes

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
axes	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

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

tfl.svdf (TFL::SVDFOp)

Single value decomposition filter operator

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

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

Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or QI8 type values
feature_weights	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type values
time_weights	tensor of 32-bit float or QI16 type values
input_gate_bias	tensor of any type values or none type
activation_state	stateful tensor

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or QI8 type values

tfl.tanh (TFL::TanhOp)

Hyperbolic tangent operator

Computes element-wise Hyperbolic tangent of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.tile (TFL::TileOp)

Tile operator.

Constructs a tensor by tiling a given tensor.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite string type values
multiples	tensor of 32/64-bit signless integer values

結果：

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

tfl.topk_v2 (TFL::TopKV2Op)

TopK operator

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

Results are always sorted in the descending order.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values
k	tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values

結果：

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

tfl.transpose (TFL::TransposeOp)

Transpose operator

Returns the Transpose of x

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type values
perm	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

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

tfl.transpose_conv (TFL::TransposeConvOp)

Transpose convolution operator

Performs transpose convolution operation on input.

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
output_shape	tensor of 32-bit signless integer values
weights	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
input	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
bias	tensor of any type values or none type

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

tfl.unidirectional_sequence_lstm (TFL::UnidirectionalSequenceLSTMOp)

Unidirectional sequence lstm operator

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

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

Traits: QuantizableResult

Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , InferTypeOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

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

Operands:

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

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or QI8 type values

tfl.unidirectional_sequence_rnn (TFL::UnidirectionalSequenceRNNOp)

Unidirectional sequence rnn operator

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

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

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

Traits: QuantizableResult

Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float values
input_to_input_weights	tensor of 32-bit float or QI8 type values
recurrent_to_input_weights	tensor of 32-bit float or QI8 type values
input_gate_bias	tensor of 32-bit float values
hidden_state	stateful tensor

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float values

tfl.unique (TFL::UniqueOp)

Unique Op.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
idx_out_type	::mlir::Attribute	派生属性

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values

結果：

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

tfl.unpack (TFL::UnpackOp)

Unpacks a tensor along a dimension into multiple tensors

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

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

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

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

This is the opposite of pack .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultElementType

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type values

結果：

結果	説明
outputs	variadic of tensor of any type values

tfl.unsorted_segment_max (TFL::UnsortedSegmentMaxOp)

UnsortedSegmentMax operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids	tensor of 32-bit signless integer values
num_segments	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.unsorted_segment_min (TFL::UnsortedSegmentMinOp)

UnsortedSegmentMin operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids	tensor of 32-bit signless integer values
num_segments	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.unsorted_segment_prod (TFL::UnsortedSegmentProdOp)

UnsortedSegmentProd operator

Computes the product along segments of a tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids	tensor of 32-bit signless integer values
num_segments	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.unsorted_segment_sum (TFL::UnsortedSegmentSumOp)

UnsortedSegmentSum operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids	tensor of 32-bit signless integer values
num_segments	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.var_handle (TFL::VarHandleOp)

Returns a handle to a variable resource from its name.

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

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIR Type	説明
container	::mlir::StringAttr	string attribute
shared_name	::mlir::StringAttr	string attribute

結果：

結果	説明
resource_handle	tensor of resource values

tfl.where (TFL::WhereOp)

Returns locations of nonzero / true values in a tensor.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
condition	tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32/64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer values

結果：

結果	説明
index	tensor of 64-bit signless integer values

tfl.while (TFL::WhileOp)

While loop

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

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

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

Traits: SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

Interfaces: LoopLikeOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIR Type	説明
is_stateless	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	variadic of tensor of any type values

結果：

結果	説明
output	variadic of tensor of any type values

tfl.yield (TFL::YieldOp)

Yield operation

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , Terminator

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
«unnamed»	variadic of any type

tfl.zeros_like (TFL::ZerosLikeOp)

ZerosLike operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values

結果：

結果	説明
output	tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values

属性

DimensionMetadataAttr

Dimension metadata.

構文：

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

パラメータ:

パラメータ	C++ type	説明
形式	::mlir::TFL::DimensionTypeAttr	dimension_type
dense_size	int32_t
セグメント	::llvm::ArrayRef<int32_t>
インデックス	::llvm::ArrayRef<int32_t>

SparsityParameterAttr

Sparsity parameter.

構文：

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

パラメータ:

パラメータ	C++ type	説明
traversal_order	::llvm::ArrayRef<int32_t>
block_map	::llvm::ArrayRef<int32_t>
dim_metadata	::llvm::ArrayRef<DimensionMetadataAttr>

ConstBytesAttr

A string attribute representation of compiled bytes

Syntax Examples:

#tfl<const_bytes : "0xDEADBEEF">

パラメータ:

パラメータ	C++ type	説明
価値	::llvm::StringRef

DimensionTypeAttr

dimension_type

構文：

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

Enum cases:

• DENSE ( DENSE )
• SPARSE_CSR ( SPARSE_CSR )

パラメータ:

パラメータ	C++ type	説明
価値	::mlir::TFL::DimensionType	an enum of type DimensionType

LSTMKernelTypeAttr

lstm_kernel_type

構文：

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

Enum cases:

• FULL ( FULL )
• BASIC ( BASIC )

パラメータ:

パラメータ	C++ type	説明
価値	::mlir::TFL::LSTMKernelType	an enum of type LSTMKernelType

MirrorPaddingTypeAttr

mirror_pad_enum

構文：

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

Enum cases:

• REFLECT ( REFLECT )
• SYMMETRIC ( SYMMETRIC )

パラメータ:

パラメータ	C++ type	説明
価値	::mlir::TFL::MirrorPaddingType	an enum of type MirrorPaddingType

Enums

DimensionType

dimension_type

Cases:

シンボル	価値	弦
密集	0	密集
SPARSE_CSR	1	SPARSE_CSR

LSTMKernelType

lstm_kernel_type

Cases:

シンボル	価値	弦
満杯	0	満杯
ベーシック	1	ベーシック

MirrorPaddingType

mirror_pad_enum

Cases:

シンボル	価値	弦
反映する	0	反映する
SYMMETRIC	1	SYMMETRIC

、

The TensorFlow Lite dialect.

This dialect maps to TensorFlow Lite operations.

Invariants:

• All values are of Tensor type (in particular, scalars are represented using zero-dimensional tensors);

Operations

tfl.abs (TFL::AbsOp)

Absolute value operator

Given a tensor x , this operation returns a tensor containing the absolute value of each element in x . For example, if x is an input element and y is an output element, this operation computes \(y = |x|\)。

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

結果：

結果	説明
y	tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

tfl.add (TFL::AddOp)

Addition operator

Element-wise addition operation.

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
rhs	tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

tfl.add_n (TFL::AddNOp)

_Add n operator

Adds all input tensors element-wise.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
inputs	variadic of tensor of any type values

結果：

結果	説明
sum	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.arg_max (TFL::ArgMaxOp)

ArgMax operator

Returns the index with the largest value across dimensions of a tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
output_type	::mlir::Attribute	派生属性

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values
dim	tensor of 32/64-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32/64-bit signless integer values

tfl.arg_min (TFL::ArgMinOp)

ArgMin operator

Returns the index with the smallest value across dimensions of a tensor. a = [1, 10, 26.9, 2.8, 166.32, 62.3] b = tf.math.argmin(input = a) c = tf.keras.backend.eval(b)

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
output_type	::mlir::Attribute	派生属性

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values
dim	tensor of 32/64-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32/64-bit signless integer values

tfl.assign_variable (TFL::AssignVariableOp)

Assigns a new value to a variable.

Any ReadVariableOp with a control dependency on this op is guaranteed to return this value or a subsequent newer value of the variable.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

Operands:

オペランド	説明
resource_id	tensor of resource values
value	tensor of 32-bit float or 64-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 8-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values

tfl.atan2 (TFL::Atan2Op)

Atan2 operation

The "atan2" operation computes the arctangent of y/x element-wise, respecting signs of the arguments.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
y	tensor of 32-bit float or 64-bit float values
x	tensor of 32-bit float or 64-bit float values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 64-bit float values

tfl.average_pool_2d (TFL::AveragePool2DOp)

_Average_pool 2d operator

Performs average-pooling operation on input.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

tfl.basic_lstm (TFL::BasicLSTMOp)

The basic lstm operator

basic LSTM Cell Operator.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT
cell_clip	::mlir::FloatAttr	32-bit float attribute whose value is non-negative
proj_clip	::mlir::FloatAttr	32-bit float attribute whose value is non-negative
kernel_type	::mlir::TFL::LSTMKernelTypeAttr	lstm_kernel_type whose value is mlir::TFL::LSTMKernelType::BASIC

Operands:

オペランド	説明
data_input	tensor of 32-bit float or QUI8 type values
prev_activ_input	tensor of 32-bit float or QUI8 type values
weights_input	tensor of 32-bit float or QUI8 type values
biases_input	tensor of 32-bit float or QI32 type values
prev_state_input	tensor of 32-bit float or QI16 type values

結果：

結果	説明
activ_output	2D tensor of any type values
state_output	2D tensor of any type values
concat_temp	2D tensor of any type values
activ_temp	2D tensor of any type values

tfl.batch_matmul (TFL::BatchMatMulOp)

Batch Matrix Multiply Operator

Performs a batched matrix multiplication on the inputs. Follows the conventions of TensorFlow BatchMatMulV2, with support for unknown dimensions in the batch dimensions and broadcasting.

Inputs:
  `inputs[0]`: required: input LHS
  `inputs[1]`: required: input RHS
  `adjoint_lhs`: optional: Transpose LHS (default false)
  `adjoint_rhs`: optional: Transpose RHS (default false)

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
adj_x	::mlir::BoolAttr	bool attribute
adj_y	::mlir::BoolAttr	bool attribute
asymmetric_quantize_inputs	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type or 8-bit signless integer values
y	tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type or 8-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type or 32-bit signless integer values

tfl.batch_to_space_nd (TFL::BatchToSpaceNdOp)

BatchToSpaceNd operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
block_shape	tensor of 32-bit signless integer values
indices	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float 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 or QI16 type values

tfl.bidirectional_sequence_lstm (TFL::BidirectionalSequenceLSTMOp)

Bidirectional sequence lstm operator

Bidirectional lstm is essentially two lstms, one running forward & the other running backward. And the output is the concatenation of the two lstms.

Traits: QuantizableResult

Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIR Type	説明
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT
cell_clip	::mlir::FloatAttr	32-bit float attribute whose value is non-negative
proj_clip	::mlir::FloatAttr	32-bit float attribute whose value is non-negative
merge_outputs	::mlir::BoolAttr	bool attribute
time_major	::mlir::BoolAttr	bool attribute
asymmetric_quantize_inputs	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values
fw_input_to_input_weights	tensor of any type values or none type
fw_input_to_forget_weights	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values
fw_input_to_cell_weights	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values
fw_input_to_output_weights	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values
fw_recurrent_to_input_weights	tensor of any type values or none type
fw_recurrent_to_forget_weights	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values
fw_recurrent_to_cell_weights	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values
fw_recurrent_to_output_weights	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values
fw_cell_to_input_weights	tensor of any type values or none type
fw_cell_to_forget_weights	tensor of any type values or none type
fw_cell_to_output_weights	tensor of any type values or none type
fw_input_gate_bias	tensor of any type values or none type
fw_forget_gate_bias	tensor of 32-bit float values
fw_cell_bias	tensor of 32-bit float values
fw_output_gate_bias	tensor of 32-bit float values
fw_projection_weights	tensor of any type values or none type
fw_projection_bias	tensor of any type values or none type
bw_input_to_input_weights	tensor of any type values or none type
bw_input_to_forget_weights	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values
bw_input_to_cell_weights	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values
bw_input_to_output_weights	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values
bw_recurrent_to_input_weights	tensor of any type values or none type
bw_recurrent_to_forget_weights	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values
bw_recurrent_to_cell_weights	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values
bw_recurrent_to_output_weights	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values
bw_cell_to_input_weights	tensor of any type values or none type
bw_cell_to_forget_weights	tensor of any type values or none type
bw_cell_to_output_weights	tensor of any type values or none type
bw_input_gate_bias	tensor of any type values or none type
bw_forget_gate_bias	tensor of 32-bit float values
bw_cell_bias	tensor of 32-bit float values
bw_output_gate_bias	tensor of 32-bit float values
bw_projection_weights	tensor of any type values or none type
bw_projection_bias	tensor of any type values or none type
fw_input_activation_state	stateful tensor
fw_input_cell_state	stateful tensor
bw_input_activation_state	stateful tensor
bw_input_cell_state	stateful tensor
aux_input	tensor of any type values or none type
fw_aux_input_to_input_weights	tensor of any type values or none type
fw_aux_input_to_forget_weights	tensor of any type values or none type
fw_aux_input_to_cell_weights	tensor of any type values or none type
fw_aux_input_to_output_weights	tensor of any type values or none type
bw_aux_input_to_input_weights	tensor of any type values or none type
bw_aux_input_to_forget_weights	tensor of any type values or none type
bw_aux_input_to_cell_weights	tensor of any type values or none type
bw_aux_input_to_output_weights	tensor of any type values or none type

結果：

結果	説明
fw_output	tensor of any type values
bw_output	tensor of any type values

tfl.bitcast (TFL::BitcastOp)

Bitcast operator

Bitcasts a tensor from one type to another.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of any type values

結果：

結果	説明
output	tensor of any type values

tfl.bitwise_xor (TFL::BitwiseXorOp)

Bitwise Xor operator

Elementwise computes the bitwise XOR of lhs and rhs .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , ResultsBroadcastableShape , SameOperandsAndResultElementType

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values
rhs	tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values

tfl.broadcast_args (TFL::BroadcastArgsOp)

Return the shape of s0 op s1 with broadcast.

Given s0 and s1 , tensors that represent shapes, compute r0 , the broadcasted shape. s0 , s1 and r0 are all integer vectors.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
s0	tensor of 32/64-bit signless integer values
s1	tensor of 32/64-bit signless integer values

結果：

結果	説明
r0	tensor of 32/64-bit signless integer values

tfl.broadcast_to (TFL::BroadcastToOp)

Broadcast an array for a compatible shape.

Broadcasting is the process of making arrays to have compatible shapes for arithmetic operations. Two shapes are compatible if for each dimension pair they are either equal or one of them is one. When trying to broadcast a Tensor to a shape, it starts with the trailing dimensions, and works its way forward.

例えば、

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

In the above example, the input Tensor with the shape of [1, 3] is broadcasted to output Tensor with shape of [3, 3] .

When doing broadcasted operations such as multiplying a tensor by a scalar, broadcasting (usually) confers some time or space benefit, as the broadcasted tensor is never materialized.

However, broadcast_to does not carry with it any such benefits. The newly-created tensor takes the full memory of the broadcasted shape. (In a graph context, broadcast_to might be fused to subsequent operation and then be optimized away, however.)

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 1-bit signless integer or 4-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type or 64-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values
shape	tensor of 32/64-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 1-bit signless integer or 4-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type or 64-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values

tfl.bucketize (TFL::BucketizeOp)

Bucketizes 'input' based on 'boundaries'.

例：

If the inputs are boundaries = [0, 10, 100] and input = [[-5, 10000][150, 10][5, 100]] , then the output will be output = [[0, 3][3, 2][1, 3]] .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
boundaries	::mlir::ArrayAttr	32-bit float array attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit signless integer values

tfl.call_once (TFL::CallOnceOp)

Invokes an initialization function

This operation invokes the given initialization function for the session initializer in tf saved model dialect.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIR Type	説明
session_init_function	::mlir::StringAttr	string attribute

tfl.cast (TFL::CastOp)

Cast operator

Casts input from input type to output type.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 16-bit float or bfloat16 type or 32-bit float or 64-bit float or 1-bit signless integer or 4-bit signless integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or TFLite quint8 type or 8-bit unsigned integer or 8-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values

結果：

結果	説明
output	tensor of 16-bit float or bfloat16 type or 32-bit float or 64-bit float or 1-bit signless integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or TFLite quint8 type or 8-bit unsigned integer or 8-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values

tfl.ceil (TFL::CeilOp)

Ceil operator

Returns element-wise ceil value of the input.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float values

tfl.complex_abs (TFL::ComplexAbsOp)

Computes the complex absolute value of a tensor.

Given a tensor x of complex numbers, this operation returns a tensor of type float or double that is the absolute value of each element in x . All elements in x must be complex numbers of the form \(a + bj\)。 The absolute value is computed as \( \sqrt{a^2 + b^2}\)。

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 64-bit float values

tfl.concatenation (TFL::ConcatenationOp)

Concatenation operator

Concatenates tensors along one dimension

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
axis	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT

Operands:

オペランド	説明
values	variadic of tensor of any type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 16-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values

tfl.control_node (TFL::ControlNodeOp)

The TFL.control_node operation wraps single-block operations in order to attach control edges.

This is used to wrap regions and attach control dependencies to them. Typically, this will happen in one of the last steps before emitting the flatbuffer model in order to enable optimizations that rely on a fixed order of operations (such as rematerialization.) The flatbuffer exporter will unwrap the wrapped region and annotate the generated model with metadata such that any runtime reorderings will respect the order given by the control dependencies.

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

Operands:

オペランド	説明
controlInputs	variadic of control

結果：

結果	説明
outputs	variadic of tensor of any type values
control	コントロール

tfl.conv_2d (TFL::Conv2DOp)

Convolution operator

Performs convolution operation on inputs.

Inputs: inputs[0] : required: the input activation tensor inputs[1] : required: the filter weight tensor inputs[2] : optional: the bias tensor

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
filter	tensor of 32-bit float or QI4 type or QI8 type or QUI8 type values
bias	tensor of any type values or none type

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

tfl.conv_3d (TFL::Conv3DOp)

Convolution 3D operator

Performs convolution operation on 3D inputs. Inputs: inputs[0] : required: the input activation tensor inputs[1] : required: the filter weight tensor inputs[2] : optional: the bias tensor

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
dilation_d_factor	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute
dilation_h_factor	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute
dilation_w_factor	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT
padding	::mlir::StringAttr	string attribute whose value is SAME, or VALID
stride_d	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute
stride_h	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute
stride_w	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float values
filter	tensor of 32-bit float values
bias	tensor of any type values or none type

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float values

tfl.conv_3d_transpose (TFL::Conv3DTransposeOp)

Transposed Convolution 3D operator

Performs transposed convolution operation on 3D inputs. Inputs: inputs[0] : required: the shape of output tensor inputs[1] : required: the filter weight tensor inputs[2] : required: the input activation tensor inputs[3] : optional: the bias tensor

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
dilation_d_factor	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute
dilation_h_factor	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute
dilation_w_factor	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT
padding	::mlir::StringAttr	string attribute whose value is SAME, or VALID
stride_d	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute
stride_h	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute
stride_w	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute

Operands:

オペランド	説明
output_shape	tensor of 32-bit signless integer values
filter	tensor of 32-bit float values
input	tensor of 32-bit float values
bias	tensor of any type values or none type

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float values

tfl.cos (TFL::CosOp)

Cosine operator

Computes element-wise Cosine of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float values

tfl.cumsum (TFL::CumsumOp)

Cumsum operator

Compute the cumulative sum of the tensor x along axis.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
exclusive	::mlir::BoolAttr	bool attribute
reverse	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values
axis	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

tfl.custom (TFL::CustomOp)

Custom op

A generic op for any TFLite custom operation.

input: A list of inputs in the original op. custom_code: A string used to identify which exactly this op is, which corresponds to operator_codes.custom_code in the flatbuffer. custom_option: a holder to save the op attributes in bytes fashion. output: A list of outputs in the original op.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIR Type	説明
custom_code	::mlir::StringAttr	string attribute
custom_option	::mlir::TFL::ConstBytesAttr	A string attribute representation of compiled bytes

Operands:

オペランド	説明
input	variadic of tensor of any type values or none type

結果：

結果	説明
output	variadic of tensor of any type values

tfl.custom_tf (TFL::CustomTfOp)

Wrapper Op for TF custom ops.

A wrapper op around any Custom TF op. These includes ops defined using custom_opdefs or linked which are not defined in TF dialect. This Op just wraps the custom op inside a region. Note #1, this Op will not include TF Lite custom ops defined using CustomOp. Note #2, this op is just internal representation inside the converter and are not exposed/exported when the model is exported to Flatbuffer.

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

Interfaces: InferTypeOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Operands:

オペランド	説明
input	variadic of tensor of any type values or none type

結果：

結果	説明
output	variadic of tensor of any type values

tfl.densify (TFL::DensifyOp)

Densify operator

Converts sparse tensor to dense format.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values

tfl.depth_to_space (TFL::DepthToSpaceOp)

DepthToSpace operator

Rearranges data from depth into blocks of spatial data. This is the reverse transformation of SpaceToDepth. More specifically, this op outputs a copy of the input tensor where values from the depth dimension are moved in spatial blocks to the height and width dimensions. The attr block_size indicates the input block size and how the data is moved.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or TFLite quint8 type or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values

結果：

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

tfl.depthwise_conv_2d (TFL::DepthwiseConv2DOp)

Depthwise-separable convolution operator

Performs convolution operation on inputs.

Inputs: inputs[0] : required: the input activation tensor inputs[1] : required: the filter weight tensor inputs[2] : optional: the bias tensor

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
dilation_h_factor	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute
dilation_w_factor	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT
padding	::mlir::StringAttr	string attribute whose value is SAME, or VALID
stride_h	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute
stride_w	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute
depth_multiplier	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
filter	tensor of 32-bit float or QI4 type or QI8 type or QUI8 type values
bias	tensor of any type values or none type

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

tfl.dequantize (TFL::DequantizeOp)

Dequantize operator

Converts quantized array of integers to floating-points according to the quantization parameters.

Interfaces: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit float values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float values

tfl.dilate (TFL::DilateOp)

Dilation operator

Extends a tensor by adding new elements between the existing ones.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 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 16-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit unsigned integer or 32-bit float or 64-bit float values
dilations	tensor of 32-bit signless integer values
padding_value	0D tensor of any type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit unsigned integer or 32-bit float or 64-bit float values

tfl.div (TFL::DivOp)

Division operator

Element-wise division operation.

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QUI8 type values
rhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QUI8 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QUI8 type values

tfl.dynamic_update_slice (TFL::DynamicUpdateSliceOp)

DynamicUpdateSlice.

DynamicUpdateSlice op that have the same semantics with XLA DynamicUpdateSlice. Generates a result which is the value of the input array operand, with a slice update overwritten at start_indices.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
operand	tensor of 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float or 16-bit float values
update	tensor of 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float or 16-bit float values
start_indices	tensor of 32/64-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float or 16-bit float values

tfl.elu (TFL::EluOp)

Exponential Linear Unit operator

Computes the exponential linear f(x) -> exp(x) - 1 for x < 0, x for x >= 0. element-wise.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values

tfl.embedding_lookup (TFL::EmbeddingLookupOp)

Embedding lookup operator

Looks up ids in a list of embedding tensors.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
lookup	tensor of 32-bit signless integer values
value	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI4 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values

tfl.equal (TFL::EqualOp)

Equal operator

Returns the truth element of x == y element-wise

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 8-bit unsigned integer or TFLite string type values
y	tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 8-bit unsigned integer or TFLite string type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 1-bit signless integer values

tfl.exp (TFL::ExpOp)

Natural exponentiation operator

Performs element-wise natural exponentiation operation on input.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

tfl.expand_dims (TFL::ExpandDimsOp)

Inserts a dimension of 1 into a tensor's shape.

Given a tensor input , this operation inserts a dimension of 1 at the dimension index axis of input 's shape. The dimension index axis starts at zero; if you specify a negative number for axis it is counted backward from the end.

This operation is useful if you want to add a batch dimension to a single element. For example, if you have a single image of shape [height, width, channels] , you can make it a batch of 1 image with expand_dims(image, 0) , which will make the shape [1, height, width, channels] 。

他の例:

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

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

This operation requires that:

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

This operation is related to squeeze() , which removes dimensions of size 1.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of any type values
dim	tensor of 32/64-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of any type values

tfl.external_const (TFL::ExternalConstOp)

External const op.

External const op holds a buffer_index which points to a constant in the flatbuffer.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
buffer_index	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute

結果：

結果	説明
output	tensor of any type values

tfl.fake_quant (TFL::FakeQuantOp)

FakeQuant operator

Fake-quantize the 'inputs' tensor of type float via float scalars min and max to 'outputs' tensor of same shape as inputs.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
min	::mlir::FloatAttr	32-bit float attribute
max	::mlir::FloatAttr	32-bit float attribute
num_bits	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose minimum value is 2 whose maximum value is 16
narrow_range	::mlir::BoolAttr	bool attribute whose value is false

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float values

tfl.fill (TFL::FillOp)

Fill the tensor with given value.

Fill the tensor with given value.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
dims	tensor of 32/64-bit signless integer values
input	tensor of 32-bit float or 16-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or QI8 type or QI16 type or TFLite string type values

結果：

結果	説明
result	tensor of 32-bit float or 16-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or QI8 type or QI16 type or TFLite string type values

tfl.floor (TFL::FloorOp)

Floor operator

Returns element-wise floor value of the input.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float values

tfl.floor_div (TFL::FloorDivOp)

Floor div operator

Element-wise floor div operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values
rhs	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values

tfl.floor_mod (TFL::FloorModOp)

Division reminder

Element-wise division reminder operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values
rhs	tensor of 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values

結果：

結果	説明
output	tensor of 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values

tfl.fully_connected (TFL::FullyConnectedOp)

Fully connected op

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT
weights_format	::mlir::StringAttr	string attribute whose value is DEFAULT, or SHUFFLED4x16INT8
keep_num_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute
asymmetric_quantize_inputs	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or QUI16 type values
filter	tensor of 32-bit float or QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
bias	tensor of any type values or none type

結果：

結果	説明
output	variadic of tensor of any type values

tfl.gather (TFL::GatherOp)

Gather operator

Gather slices from params axis axis according to indices .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
axis	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute
batch_dims	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute

Operands:

オペランド	説明
params	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 4-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or TFLite string type or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
indices	tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 4-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or TFLite string type or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

tfl.gather_nd (TFL::GatherNdOp)

_Gather nd operator

Gather slices from params into a Tensor with shape specified by indices .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
params	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or TFLite string type values
indices	tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or TFLite string type values

tfl.gelu (TFL::GeluOp)

GELU activation function.

Computes GELU activation function element-wise.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
approximate	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type values

tfl.greater (TFL::GreaterOp)

Greater operator

Element-wise greater operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values
rhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 1-bit signless integer values

tfl.greater_equal (TFL::GreaterEqualOp)

_Greater equal operator

Element-wise greater_equal operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type values
rhs	tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 1-bit signless integer values

tfl.hard_swish (TFL::HardSwishOp)

Hardswish activation function.

Computes hard-swish activation function f(x) -> (x * relu6(x+3))/6 element-wise.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

tfl.hashtable (TFL::HashtableOp)

Creates a non-initialized hash table.

This op creates a hash table, specifying the type of its keys and values. Before using the table you will have to initialize it. After initialization the table will be immutable.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIR Type	説明
table_id	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute
key_dtype	::mlir::TypeAttr	any type attribute
value_dtype	::mlir::TypeAttr	any type attribute

結果：

結果	説明
out	tensor of resource values

tfl.hashtable_find (TFL::HashtableFindOp)

Looks up keys in a table, outputs the corresponding values.

The tensor keys must of the same type as the keys of the table. The output values is of the type of the table values.

The scalar default_value is the value output for keys not present in the table. It must also be of the same type as the table values.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

Operands:

オペランド	説明
hash_table	tensor of resource values
keys	tensor of 32-bit signless integer or TFLite string type or 64-bit signless integer values
default_value	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or TFLite string type or 64-bit signless integer values

結果：

結果	説明
out	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or TFLite string type or 64-bit signless integer values

tfl.hashtable_import (TFL::HashtableImportOp)

Replaces the contents of the table with the specified keys and values.

The tensor keys must be of the same type as the keys of the table. The tensor values must be of the type of the table values.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

Operands:

オペランド	説明
hash_table	tensor of resource values
keys	tensor of 32-bit signless integer or TFLite string type or 64-bit signless integer values
values	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or TFLite string type or 64-bit signless integer values

tfl.hashtable_size (TFL::HashtableSizeOp)

Computes the number of elements in the given table.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

Operands:

オペランド	説明
hash_table	tensor of resource values

結果：

結果	説明
out	tensor of 64-bit signless integer values

tfl.if (TFL::IfOp)

If-then-else operation

The tfl.if operation represents an if-then-else construct for conditionally executing two regions of code. The operand to an if operation is a boolean value.例えば：

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

tfl.if may also return results that are defined in its regions. The values defined are determined by which execution path is taken.

例：

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

tfl.if regions are always terminated with "tfl.yield". If "tfl.if" defines no values, the "tfl.yield" can be left out, and will be inserted implicitly. Otherwise, it must be explicit. Also, if "tfl.if" defines one or more values, the 'else' block cannot be omitted.

例：

tfl.if %b  {
  ...
}

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

Interfaces: RegionBranchOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Operands:

オペランド	説明
cond	tensor of 1-bit signless integer values

結果：

結果	説明
results	variadic of tensor of any type values

tfl.imag (TFL::ImagOp)

Returns the imaginary part of a complex number.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 64-bit float values

tfl.l2_normalization (TFL::L2NormalizationOp)

L2 Normalize Operator

L2Normalization Op

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QUI16 type or QI16 type or 8-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QUI16 type or QI16 type or 8-bit signless integer values

tfl.leaky_relu (TFL::LeakyReluOp)

Leaky Relu operator

Element-wise Leaky ReLU operator x -> x >= 0 ? x : (alpha * x)

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
alpha	::mlir::FloatAttr	32-bit float attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.less (TFL::LessOp)

Less operator

Element-wise less operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values
rhs	tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 1-bit signless integer values

tfl.less_equal (TFL::LessEqualOp)

_Less equal operator

Element-wise less_equal operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type values
rhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 1-bit signless integer values

tfl.local_response_normalization (TFL::LocalResponseNormalizationOp)

Local Response Normalization.

The 4-D input tensor is treated as a 3-D array of 1-D vectors (along the last dimension), and each vector is normalized independently. Within a given vector, each component is divided by the weighted, squared sum of inputs within depth_radius .詳細には、

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

For details, see Krizhevsky et al., ImageNet classification with deep convolutional neural networks (NIPS 2012) .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
radius	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute
bias	::mlir::FloatAttr	32-bit float attribute
alpha	::mlir::FloatAttr	32-bit float attribute
beta	::mlir::FloatAttr	32-bit float attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float values

tfl.log (TFL::LogOp)

Natural logarithm operator

Performs element-wise natural logarithm operation on input.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float or QI8 type values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float or QI8 type values

tfl.log_softmax (TFL::LogSoftmaxOp)

Log softmax operator

Computes element-wise log softmax activations with the following formula

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values

tfl.logical_and (TFL::LogicalAndOp)

Logical AND operator

Element-wise logical AND operation.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 1-bit signless integer values
rhs	tensor of 1-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 1-bit signless integer values

tfl.logical_not (TFL::LogicalNotOp)

Logical NOT operator

Element-wise logical NOT operation.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 1-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 1-bit signless integer values

tfl.logical_or (TFL::LogicalOrOp)

Logical OR operator

Element-wise logical OR operation.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 1-bit signless integer values
rhs	tensor of 1-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 1-bit signless integer values

tfl.logistic (TFL::LogisticOp)

Logistic operator

Computes element-wise Sigmoid of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.lstm (TFL::LSTMOp)

The full lstm operator

Long short-term memory unit (LSTM) recurrent network layer. The default non-peephole implementation is based on: http://deeplearning.cs.cmu.edu/pdfs/Hochreiter97_lstm.pdf S. Hochreiter and J. Schmidhuber. 'Long Short-Term Memory'. Neural Computation, 9(8):1735-1780, 1997. The peephole implementation is based on: https://research.google.com/pubs/archive/43905.pdf Hasim Sak, Andrew Senior, and Francoise Beaufays. 'Long short-term memory recurrent neural network architectures for large scale acoustic modeling.' INTERSPEECH, 2014. The coupling of input and forget gate (CIFG) is based on: http://arxiv.org/pdf/1503.04069.pdf Greff et al. 'LSTM: A Search Space Odyssey' The layer normalization is based on: https://arxiv.org/pdf/1607.06450.pdf Ba et al. 'Layer Normalization'

Traits: QuantizableResult

Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIR Type	説明
fused_activation_function	::mlir::StringAttr	string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT
cell_clip	::mlir::FloatAttr	32-bit float attribute whose value is non-negative
proj_clip	::mlir::FloatAttr	32-bit float attribute whose value is non-negative
kernel_type	::mlir::TFL::LSTMKernelTypeAttr	lstm_kernel_type whose value is mlir::TFL::LSTMKernelType::FULL
asymmetric_quantize_inputs	::mlir::BoolAttr	bool attribute
input_to_input_intermediate	::mlir::TypeAttr	any type attribute
input_to_forget_intermediate	::mlir::TypeAttr	any type attribute
input_to_cell_intermediate	::mlir::TypeAttr	any type attribute
input_to_output_intermediate	::mlir::TypeAttr	any type attribute
effective_hidden_scale_intermediate	::mlir::TypeAttr	any type attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values
input_to_input_weights	tensor of any type values or none type
input_to_forget_weights	tensor of 32-bit float or QI8 type values
input_to_cell_weights	tensor of 32-bit float or QI8 type values
input_to_output_weights	tensor of 32-bit float or QI8 type values
recurrent_to_input_weights	tensor of any type values or none type
recurrent_to_forget_weights	tensor of 32-bit float or QI8 type values
recurrent_to_cell_weights	tensor of 32-bit float or QI8 type values
recurrent_to_output_weights	tensor of 32-bit float or QI8 type values
cell_to_input_weights	tensor of any type values or none type
cell_to_forget_weights	tensor of any type values or none type
cell_to_output_weights	tensor of any type values or none type
input_gate_bias	tensor of any type values or none type
forget_gate_bias	tensor of 32-bit float or QI32 type values
cell_bias	tensor of 32-bit float or QI32 type values
output_gate_bias	tensor of 32-bit float or QI32 type values
projection_weights	tensor of any type values or none type
projection_bias	tensor of any type values or none type
input_activation_state	stateful tensor
input_cell_state	stateful tensor
input_layer_norm_coefficients	tensor of any type values or none type
forget_layer_norm_coefficients	tensor of any type values or none type
cell_layer_norm_coefficients	tensor of any type values or none type
output_layer_norm_coefficients	tensor of any type values or none type

結果：

結果	説明
output	tensor of any type values

tfl.matrix_diag (TFL::MatrixDiagOp)

Returns a tensor with the provided diagonal and everything else padded with zeros.

Given a diagonal, returns a tensor with the diagonal and everything else padded with zeros. Assume diagonal has k dimensions [I, J, K, ..., N] , then the output is a tensor of rank k+1 with dimensions [I, J, K, ..., N, N] where: output[i, j, k, ..., m, n] = 1{m=n} * diagonal[i, j, k, ..., n].

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
diagonal	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values

結果：

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

tfl.matrix_set_diag (TFL::MatrixSetDiagOp)

Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values.

Given input and diagonal , this operation returns a tensor with the same shape and values as input , except for the main diagonal of the innermost matrices. These will be overwritten by the values in diagonal .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values
diagonal	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

結果：

結果	説明
result	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

tfl.max_pool_2d (TFL::MaxPool2DOp)

Max Pool 2D op

Performs max pool 2D on input.

Inputs: inputs[0] : required: the input tensor

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.maximum (TFL::MaximumOp)

Max operator

Element-wise max operation.

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
rhs	tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

結果：

結果	説明
max	tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

tfl.mean (TFL::MeanOp)

Mean operator

Computes the mean of elements across dimensions of a tensor. Reduces input_tensor along the dimensions given in axis. Unless keepdims is true, the rank of the tensor is reduced by 1 for each entry in axis. If keepdims is true, the reduced dimensions are retained with length 1.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 8-bit unsigned integer or QI16 type values
axis	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

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

tfl.minimum (TFL::MinimumOp)

Min operator

Element-wise min operation.

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
rhs	tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

結果：

結果	説明
min	tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

tfl.mirror_pad (TFL::MirrorPadOp)

MirrorPad Operator. Pads a tensor with mirrored values.

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

Both paddings[D, 0] and paddings[D, 1] must be no greater than input.dim_size(D) (or input.dim_size(D) - 1) if copy_border is true (if false, respectively).

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
mode	::mlir::TFL::MirrorPaddingTypeAttr	mirror_pad_enum

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
pad	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

結果：

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

tfl.mul (TFL::MulOp)

Multiplication operator

Element-wise multiplication operation.

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values
rhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values

結果：

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

tfl.multinomial (TFL::MultinomialOp)

Draws samples from a categorical distribution.

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

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIR Type	説明
seed	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute
seed2	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute

Operands:

オペランド	説明
logits	tensor of 32-bit float values
num_samples	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
out	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

tfl.neg (TFL::NegOp)

Negation operator

Computes element-wise negation of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

tfl.no_value (TFL::NoValueOp)

Constant representing no value.

No value constant op.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , ConstantLike

Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
value	::mlir::UnitAttr	unit attribute

結果：

結果	説明
none_val	none type

tfl.non_max_suppression_v4 (TFL::NonMaxSuppressionV4Op)

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
boxes	tensor of 32-bit float values
scores	tensor of 32-bit float values
max_output_size	tensor of 32-bit signless integer values
iou_threshold	tensor of 32-bit float values
score_threshold	tensor of 32-bit float values

結果：

結果	説明
selected_indices	tensor of 32-bit signless integer values
valid_outputs	tensor of 32-bit signless integer values

tfl.non_max_suppression_v5 (TFL::NonMaxSuppressionV5Op)

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
boxes	tensor of 32-bit float values
scores	tensor of 32-bit float values
max_output_size	tensor of 32-bit signless integer values
iou_threshold	tensor of 32-bit float values
score_threshold	tensor of 32-bit float values
soft_nms_sigma	tensor of 32-bit float values

結果：

結果	説明
selected_indices	tensor of 32-bit signless integer values
selected_scores	tensor of 32-bit float values
valid_outputs	tensor of 32-bit signless integer values

tfl.not_equal (TFL::NotEqualOp)

_Not equal operator

Element-wise not_equal operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or 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

結果：

結果	説明
output	tensor of 1-bit signless integer values

tfl.NumericVerify (TFL::NumericVerifyOp)

Verifies the numericals of the two operands

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

Traits: QuantizableResult , SameOperandsShape

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIR Type	説明
tolerance	::mlir::FloatAttr	32-bit float attribute
log_if_failed	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit float or TFLite quint8 type values
ref	tensor of 32-bit float values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float values

tfl.one_hot (TFL::OneHotOp)

OneHot operator

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
axis	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute

Operands:

オペランド	説明
indices	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values
depth	tensor of 32-bit signless integer values
on_value	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values
off_value	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values

tfl.pack (TFL::PackOp)

Packs a list of tensors along a dimension into one tensor

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

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

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

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

例えば：

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

This is the opposite of unpack .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
values	variadic of tensor of any type values

結果：

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

tfl.pad (TFL::PadOp)

Padding operator

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

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

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

例えば：

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
padding	tensor of 32/64-bit signless integer values

結果：

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

tfl.padv2 (TFL::PadV2Op)

Padding operator v2

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

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

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

例えば：

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 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

結果：

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

tfl.poly_call (TFL::PolyCallOp)

Poly call

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

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

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

Traits: SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

Interfaces: RegionBranchOpInterface

Operands:

オペランド	説明
input	variadic of tensor of any type values

結果：

結果	説明
output	variadic of tensor of any type values

tfl.pow (TFL::PowOp)

Power operator

Element-wise power operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
rhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.prelu (TFL::PReluOp)

Parameterized Relu operator

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

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values
alpha	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

tfl.pseudo_const (TFL::ConstOp)

Constant pseudo op.

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , ConstantLike , FirstAttrDerivedResultType , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
value	::mlir::ElementsAttr	constant vector/tensor attribute

結果：

結果	説明
output	tensor of any type values

tfl.pseudo_qconst (TFL::QConstOp)

Quantized constant pseudo op

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
qtype	::mlir::TypeAttr	Tensor type attribute
value	::mlir::ElementsAttr	constant vector/tensor attribute

結果：

結果	説明
output	tensor of QUI8 type or QI8 type or QI16 type or QUI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.pseudo_sparse_const (TFL::SparseConstOp)

Sparse constant pseudo op.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

結果：

結果	説明
output	tensor of any type values

tfl.pseudo_sparse_qconst (TFL::SparseQConstOp)

Sparse quantized constant pseudo op

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
qtype	::mlir::TypeAttr	Tensor type attribute
value	::mlir::ElementsAttr	constant vector/tensor attribute
s_param	::mlir::TFL::SparsityParameterAttr	Sparsity parameter.
compressed_data	::mlir::ElementsAttr	constant vector/tensor attribute

結果：

結果	説明
output	tensor of QUI8 type or QI8 type or QI16 type or QUI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.quantize (TFL::QuantizeOp)

Quantize operator

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

Traits: FirstAttrDerivedResultType , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
qtype	::mlir::TypeAttr	Tensor type attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.random_standard_normal (TFL::RandomStandardNormalOp)

Outputs random values from a normal distribution.

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

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIR Type	説明
seed	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute
seed2	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute

Operands:

オペランド	説明
shape	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
out	tensor of 32-bit float values

tfl.random_uniform (TFL::RandomUniformOp)

Outputs random values from a uniform distribution.

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

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIR Type	説明
seed	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute
seed2	::mlir::IntegerAttr	64-bit signless integer attribute

Operands:

オペランド	説明
shape	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
out	tensor of 32-bit float values

tfl.range (TFL::RangeOp)

Range operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
start	tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values
limit	tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values
delta	tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values

結果：

結果	説明
result	tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values

tfl.rank (TFL::RankOp)

Rank operator.

Returns the rank of a tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of any type values

結果：

結果	説明
output	tensor of any integer type

tfl.read_variable (TFL::ReadVariableOp)

Reads variable value.

Read variable data identified by 'resource_id'.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

Operands:

オペランド	説明
resource_id	tensor of resource values

結果：

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

tfl.real (TFL::RealOp)

Returns the real part of a complex number.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 64-bit float values

tfl.reduce_all (TFL::ReduceAllOp)

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 1-bit signless integer values
reduction_indices	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 1-bit signless integer values

tfl.reduce_any (TFL::ReduceAnyOp)

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 1-bit signless integer values
reduction_indices	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 1-bit signless integer values

tfl.reduce_max (TFL::ReduceMaxOp)

Max-reduction operator

Computes the max reduction along the specified axes

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
axes	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

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

tfl.reduce_min (TFL::ReduceMinOp)

Min-reduction operator

Computes the min reduction along the specified axes

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
axes	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

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

tfl.reduce_prod (TFL::ReduceProdOp)

Prod-reduction operator

Computes the product along the specified axes

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
axes	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

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

tfl.relu (TFL::ReluOp)

Relu operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

tfl.relu6 (TFL::Relu6Op)

Relu6 operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

tfl.relu_0_to_1 (TFL::Relu0To1Op)

Relu0To1 operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

tfl.relu_n1_to_1 (TFL::Relu1Op)

Relu1 operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

tfl.reshape (TFL::ReshapeOp)

Reshape operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of any type values
shape	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of any type values

tfl.resize_bilinear (TFL::ResizeBilinearOp)

ResizeBilinear Op

Resize images to size using bilinear interpolation.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
align_corners	::mlir::BoolAttr	bool attribute
half_pixel_centers	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values
size	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

tfl.resize_nearest_neighbor (TFL::ResizeNearestNeighborOp)

ResizeNearestNeighbor Op

Resize images to size using nearest neighbor interpolation.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
align_corners	::mlir::BoolAttr	bool attribute
half_pixel_centers	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values
size	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

tfl.reverse_sequence (TFL::ReverseSequenceOp)

Reverses variable length slices.

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

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
seq_dim	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose value is non-negative
batch_dim	::mlir::IntegerAttr	32-bit signless integer attribute whose value is non-negative

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values
seq_lengths	tensor of 32/64-bit signless integer values

結果：

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

tfl.reverse_v2 (TFL::ReverseV2Op)

ReverseV2 Operator

Reverses specific dimensions of a tensor.

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

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer values
axis	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

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

tfl.rfft2d (TFL::RFFT2dOp)

2D real-valued fast Fourier transform.

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

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float values
fft_length	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of complex type with 32-bit float elements values

tfl.right_shift (TFL::RightShiftOp)

Right Shift operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values
rhs	tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values

tfl.round (TFL::RoundOp)

Round operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float values

tfl.rsqrt (TFL::RsqrtOp)

Reciprocal of square root operator

Computes element-wise reverse square root of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

tfl.scatter_nd (TFL::ScatterNdOp)

_Scatter nd operator

Scatter updates into a new tensor according to indices

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
indices	tensor of 32-bit signless integer values
updates	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values
shape	1D tensor of any type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values

tfl.segment_sum (TFL::SegmentSumOp)

SegmentSum operator

Computes the sum along segments of a tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.select (TFL::SelectOp)

Select operator

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
condition	tensor of 1-bit signless integer values
x	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values
y	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

結果：

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

tfl.select_v2 (TFL::SelectV2Op)

SelectV2 operator

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

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

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
condition	tensor of 1-bit signless integer values
x	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values
y	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

結果：

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

tfl.shape (TFL::ShapeOp)

Shape operator

Returns the shape of a tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
out_type	::mlir::Attribute	派生属性

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of any type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

tfl.sign (TFL::SignOp)

Sign operation

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.sin (TFL::SinOp)

Sine operator

Computes element-wise Sine of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float values

tfl.slice (TFL::SliceOp)

Return a slice from 'input'.

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

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or 1-bit signless integer or TFLite string type or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
begin	tensor of 32/64-bit signless integer values
size	tensor of 32/64-bit signless integer values

結果：

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

tfl.softmax (TFL::SoftmaxOp)

Softmax operator

Computes element-wise softmax activations with the following formula

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
beta	::mlir::FloatAttr	32-bit float attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.space_to_batch_nd (TFL::SpaceToBatchNdOp)

SpaceToBatchNd operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
block_shape	tensor of 32-bit signless integer values
paddings	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

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

tfl.space_to_depth (TFL::SpaceToDepthOp)

SpaceToDepth operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

結果：

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

tfl.sparse_to_dense (TFL::SparseToDenseOp)

Converts a sparse representation into a dense tensor.

Builds an array dense with shape output_shape such that

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

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

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

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
sparse_indices	tensor of 32/64-bit signless integer values
output_shape	tensor of 32/64-bit signless integer values
sparse_values	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values
default_value	tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values

結果：

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

tfl.split (TFL::SplitOp)

Splits a tensor into num_split tensors along one dimension.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
split_dim	tensor of 32-bit signless integer values
value	tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

結果：

結果	説明
outputs	variadic of tensor of any type values

tfl.split_v (TFL::SplitVOp)

Splits a tensor into num_split tensors along one dimension.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
value	tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
size_splits	1D tensor of 32-bit signless integer values
split_dim	0D tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
outputs	variadic of tensor of any type values

tfl.sqrt (TFL::SqrtOp)

Square root operator

Computes element-wise Square root of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float values

tfl.square (TFL::SquareOp)

Square operator

Computes element-wise Square of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
x	tensor of 32-bit float values

結果：

結果	説明
y	tensor of 32-bit float values

tfl.squared_difference (TFL::SquaredDifferenceOp)

Squared difference operator

Element-wise squared difference operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values
rhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values

tfl.squeeze (TFL::SqueezeOp)

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

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

例えば：

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

Or, to remove specific size 1 dimensions:

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of any type values

結果：

結果	説明
output	tensor of any type values

tfl.strided_slice (TFL::StridedSliceOp)

StridedSlice Op

Return a strided slice from input .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 1-bit signless integer or 16-bit signless integer or QI16 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values
begin	tensor of 32-bit signless integer values
end	tensor of 32-bit signless integer values
strides	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

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

tfl.sub (TFL::SubOp)

Subtraction operator

Element-wise subtraction operation.

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
lhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
rhs	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

結果：

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

tfl.sum (TFL::SumOp)

Sum operator

Computes the sum reduction along the specified axes

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
axes	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

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

tfl.svdf (TFL::SVDFOp)

Single value decomposition filter operator

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

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

Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or QI8 type values
feature_weights	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type values
time_weights	tensor of 32-bit float or QI16 type values
input_gate_bias	tensor of any type values or none type
activation_state	stateful tensor

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or QI8 type values

tfl.tanh (TFL::TanhOp)

Hyperbolic tangent operator

Computes element-wise Hyperbolic tangent of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.tile (TFL::TileOp)

Tile operator.

Constructs a tensor by tiling a given tensor.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite string type values
multiples	tensor of 32/64-bit signless integer values

結果：

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

tfl.topk_v2 (TFL::TopKV2Op)

TopK operator

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

Results are always sorted in the descending order.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values
k	tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values

結果：

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

tfl.transpose (TFL::TransposeOp)

Transpose operator

Returns the Transpose of x

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type values
perm	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

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

tfl.transpose_conv (TFL::TransposeConvOp)

Transpose convolution operator

Performs transpose convolution operation on input.

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
output_shape	tensor of 32-bit signless integer values
weights	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
input	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
bias	tensor of any type values or none type

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

tfl.unidirectional_sequence_lstm (TFL::UnidirectionalSequenceLSTMOp)

Unidirectional sequence lstm operator

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

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

Traits: QuantizableResult

Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , InferTypeOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

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

Operands:

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

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or QI8 type values

tfl.unidirectional_sequence_rnn (TFL::UnidirectionalSequenceRNNOp)

Unidirectional sequence rnn operator

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

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

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

Traits: QuantizableResult

Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float values
input_to_input_weights	tensor of 32-bit float or QI8 type values
recurrent_to_input_weights	tensor of 32-bit float or QI8 type values
input_gate_bias	tensor of 32-bit float values
hidden_state	stateful tensor

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float values

tfl.unique (TFL::UniqueOp)

Unique Op.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性	MLIR Type	説明
idx_out_type	::mlir::Attribute	派生属性

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values

結果：

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

tfl.unpack (TFL::UnpackOp)

Unpacks a tensor along a dimension into multiple tensors

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

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

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

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

This is the opposite of pack .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultElementType

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

属性:

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

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type values

結果：

結果	説明
outputs	variadic of tensor of any type values

tfl.unsorted_segment_max (TFL::UnsortedSegmentMaxOp)

UnsortedSegmentMax operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids	tensor of 32-bit signless integer values
num_segments	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.unsorted_segment_min (TFL::UnsortedSegmentMinOp)

UnsortedSegmentMin operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids	tensor of 32-bit signless integer values
num_segments	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.unsorted_segment_prod (TFL::UnsortedSegmentProdOp)

UnsortedSegmentProd operator

Computes the product along segments of a tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids	tensor of 32-bit signless integer values
num_segments	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.unsorted_segment_sum (TFL::UnsortedSegmentSumOp)

UnsortedSegmentSum operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids	tensor of 32-bit signless integer values
num_segments	tensor of 32-bit signless integer values

結果：

結果	説明
output	tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.var_handle (TFL::VarHandleOp)

Returns a handle to a variable resource from its name.

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

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIR Type	説明
container	::mlir::StringAttr	string attribute
shared_name	::mlir::StringAttr	string attribute

結果：

結果	説明
resource_handle	tensor of resource values

tfl.where (TFL::WhereOp)

Returns locations of nonzero / true values in a tensor.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
condition	tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32/64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer values

結果：

結果	説明
index	tensor of 64-bit signless integer values

tfl.while (TFL::WhileOp)

While loop

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

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

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

Traits: SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

Interfaces: LoopLikeOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性	MLIR Type	説明
is_stateless	::mlir::BoolAttr	bool attribute

Operands:

オペランド	説明
input	variadic of tensor of any type values

結果：

結果	説明
output	variadic of tensor of any type values

tfl.yield (TFL::YieldOp)

Yield operation

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , Terminator

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
«unnamed»	variadic of any type

tfl.zeros_like (TFL::ZerosLikeOp)

ZerosLike operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド	説明
input	tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values

結果：

結果	説明
output	tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values

属性

DimensionMetadataAttr

Dimension metadata.

構文：

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

パラメータ:

パラメータ	C++ type	説明
形式	::mlir::TFL::DimensionTypeAttr	dimension_type
dense_size	int32_t
セグメント	::llvm::ArrayRef<int32_t>
インデックス	::llvm::ArrayRef<int32_t>

SparsityParameterAttr

Sparsity parameter.

構文：

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

パラメータ:

パラメータ	C++ type	説明
traversal_order	::llvm::ArrayRef<int32_t>
block_map	::llvm::ArrayRef<int32_t>
dim_metadata	::llvm::ArrayRef<DimensionMetadataAttr>

ConstBytesAttr

A string attribute representation of compiled bytes

Syntax Examples:

#tfl<const_bytes : "0xDEADBEEF">

パラメータ:

パラメータ	C++ type	説明
価値	::llvm::StringRef

DimensionTypeAttr

dimension_type

構文：

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

Enum cases:

• DENSE ( DENSE )
• SPARSE_CSR ( SPARSE_CSR )

パラメータ:

パラメータ	C++ type	説明
価値	::mlir::TFL::DimensionType	an enum of type DimensionType

LSTMKernelTypeAttr

lstm_kernel_type

構文：

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

Enum cases:

• FULL ( FULL )
• BASIC ( BASIC )

パラメータ:

パラメータ	C++ type	説明
価値	::mlir::TFL::LSTMKernelType	an enum of type LSTMKernelType

MirrorPaddingTypeAttr

mirror_pad_enum

構文：

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

Enum cases:

• REFLECT ( REFLECT )
• SYMMETRIC ( SYMMETRIC )

パラメータ:

パラメータ	C++ type	説明
価値	::mlir::TFL::MirrorPaddingType	an enum of type MirrorPaddingType

Enums

DimensionType

dimension_type

Cases:

シンボル	価値	弦
密集	0	密集
SPARSE_CSR	1	SPARSE_CSR

LSTMKernelType

lstm_kernel_type

Cases:

シンボル	価値	弦
満杯	0	満杯
ベーシック	1	ベーシック

MirrorPaddingType

mirror_pad_enum

Cases:

シンボル	価値	弦
反映する	0	反映する
SYMMETRIC	1	SYMMETRIC