TensorFlow Lite lehçesi.
Bu lehçe TensorFlow Lite işlemleriyle eşleşir.
Değişmezler:
- Tüm değerler Tensör tipindedir (özellikle skalerler sıfır boyutlu tensörler kullanılarak temsil edilir);
Operasyonlar
tfl.abs
(TFL::AbsOp)
Mutlak değer operatörü
Bir x
tensörü verildiğinde, bu işlem x
her bir öğenin mutlak değerini içeren bir tensör döndürür. Örneğin, x bir giriş elemanı ve y bir çıkış elemanı ise, bu işlem şunu hesaplar: \(y = |x|\).
Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
x | 16 bit işaretsiz tamsayı veya 32 bit işaretsiz tamsayı veya 32 bit kayan nokta veya QI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
y | 16 bit işaretsiz tamsayı veya 32 bit işaretsiz tamsayı veya 32 bit kayan nokta veya QI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü |
tfl.add
(TFL::AddOp)
Toplama operatörü
Eleman bazında toplama işlemi.
Özellikler: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, Commutative
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Türü | Tanım |
---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | değeri NONE veya RELU veya RELU_N1_TO_1 veya RELU6 veya TANH veya SIGN_BIT olan dize özelliği |
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
lhs | 32 bit kayan noktalı veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü |
rhs | 32 bit kayan noktalı veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bit kayan noktalı veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü |
tfl.add_n
(TFL::AddNOp)
_İşleç ekle
Tüm giriş tensörlerini öğe bazında ekler.
Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, Commutative
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
inputs | herhangi bir tür değerin tensörünün değişkenliği |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
sum | 32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
tfl.arg_max
(TFL::ArgMaxOp)
ArgMax operatörü
Bir tensörün boyutları genelinde en büyük değere sahip dizini döndürür.
Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Türü | Tanım |
---|---|---|
output_type | ::mlir::Özellik | türetilmiş özellik |
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 1 bitlik işaretsiz tamsayı veya 32 bitlik kayan nokta veya 32 bitlik işaretsiz tam sayı veya 8 bitlik işaretsiz tam sayı veya 8 bitlik işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü değerlerin tensörü |
dim | 32/64 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32/64 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
tfl.arg_min
(TFL::ArgMinOp)
ArgMin operatörü
Bir tensörün boyutları genelinde en küçük değere sahip dizini döndürür. a = [1, 10, 26,9, 2,8, 166,32, 62,3] b = tf.math.argmin(giriş = a) c = tf.keras.backend.eval(b)
Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Türü | Tanım |
---|---|---|
output_type | ::mlir::Özellik | türetilmiş özellik |
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 1 bitlik işaretsiz tamsayı veya 32 bitlik kayan nokta veya 32 bitlik işaretsiz tam sayı veya 8 bitlik işaretsiz tam sayı veya 8 bitlik işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü değerlerin tensörü |
dim | 32/64 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32/64 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
tfl.assign_variable
(TFL::AssignVariableOp)
Bir değişkene yeni bir değer atar.
Bu op üzerinde kontrol bağımlılığı olan herhangi bir ReadVariableOp'un, bu değeri veya değişkenin daha sonraki daha yeni bir değerini döndürmesi garanti edilir.
Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
resource_id | kaynak değerlerinin tensörü |
value | 32 bit kayan nokta veya 64 bit kayan nokta veya 1 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI16 türü veya 32 bit kayan öğeli karmaşık tür veya 64 bit kayan öğe değerlerine sahip karmaşık tür |
tfl.atan2
(TFL::Atan2Op)
Atan2 operasyonu
"Atan2" işlemi, argümanların işaretlerine saygı göstererek y/x'in arktanjantını öğe bazında hesaplar.
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultElementType
, SameOperandsAndResultShape
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
y | 32 bitlik kayan nokta veya 64 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü |
x | 32 bitlik kayan nokta veya 64 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bitlik kayan nokta veya 64 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü |
tfl.average_pool_2d
(TFL::AveragePool2DOp)
_Average_pool 2d operatörü
Girişte ortalama havuzlama işlemini gerçekleştirir.
Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Türü | Tanım |
---|---|---|
filter_height | ::mlir::TamsayıAttr | 32 bit işaretsiz tam sayı özelliği |
filter_width | ::mlir::TamsayıAttr | 32 bit işaretsiz tamsayı özelliği |
padding | ::mlir::StringAttr | değeri AYNI veya GEÇERLİ olan dize özelliği |
stride_h | ::mlir::TamsayıAttr | 32 bit işaretsiz tamsayı özelliği |
stride_w | ::mlir::TamsayıAttr | 32 bit işaretsiz tamsayı özelliği |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | değeri NONE veya RELU veya RELU_N1_TO_1 veya RELU6 veya TANH veya SIGN_BIT olan dize özelliği |
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü |
tfl.basic_lstm
(TFL::BasicLSTMOp)
Temel lstm operatörü
temel LSTM Hücre Operatörü.
Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Türü | Tanım |
---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | değeri NONE veya RELU veya RELU_N1_TO_1 veya RELU6 veya TANH veya SIGN_BIT olan dize özelliği |
cell_clip | ::mlir::FloatAttr | Değeri negatif olmayan 32 bitlik float özelliği |
proj_clip | ::mlir::FloatAttr | Değeri negatif olmayan 32 bitlik float özelliği |
kernel_type | ::mlir::TFL::LSTMKernelTypeAttr | değeri mlir::TFL::LSTMKernelType::BASIC olan lstm_kernel_type |
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
data_input | 32 bitlik kayan nokta veya QUI8 tipi değerlerin tensörü |
prev_activ_input | 32 bitlik kayan nokta veya QUI8 tipi değerlerin tensörü |
weights_input | 32 bitlik kayan nokta veya QUI8 tipi değerlerin tensörü |
biases_input | 32 bitlik kayan nokta veya QI32 tipi değerlerin tensörü |
prev_state_input | 32 bitlik kayan nokta veya QI16 tipi değerlerin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
activ_output | Her türlü değerin 2 boyutlu tensörü |
state_output | Her türlü değerin 2 boyutlu tensörü |
concat_temp | Her türlü değerin 2 boyutlu tensörü |
activ_temp | Her türlü değerin 2 boyutlu tensörü |
tfl.batch_matmul
(TFL::BatchMatMulOp)
Toplu Matris Çarpma Operatörü
Girişlerde toplu matris çarpımı gerçekleştirir. Toplu boyutlar ve yayında bilinmeyen boyutlara yönelik destekle TensorFlow BatchMatMulV2'nin kurallarını takip eder.
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)
Özellikler: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, DynamicRangeQuantizedOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Türü | Tanım |
---|---|---|
adj_x | ::mlir::BoolAttr | bool özelliği |
adj_y | ::mlir::BoolAttr | bool özelliği |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool özelliği |
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
x | 32 bitlik kayan noktalı veya QI8 tipi veya QI16 tipi veya 8 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
y | 32 bitlik kayan noktalı veya QI8 tipi veya QI16 tipi veya 8 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bitlik kayan noktalı veya QI8 tipi veya QI16 tipi tensör veya 32 bitlik işaretsiz tamsayı değerleri |
tfl.batch_to_space_nd
(TFL::BatchToSpaceNdOp)
BatchToSpaceNd operatörü
Bu işlem "toplu" boyut 0'ı alan boyutlarına yeniden şekillendirir.
Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 32 bit kayan nokta veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya QI16 türü değerlerin tensörü |
block_shape | 32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
indices | 32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bit kayan nokta veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya QI16 türü değerlerinin tensörü |
tfl.bidirectional_sequence_lstm
(TFL::Bi DirectionalSequenceLSTMOp)
Çift yönlü dizi lstm operatörü
Çift yönlü lstm aslında biri ileri, diğeri geriye doğru çalışan iki lstm'den oluşur. Ve çıktı iki lstm'nin birleşimidir.
Nitelikler: QuantizableResult
Arayüzler: DynamicRangeQuantizedOpInterface
, TFL_StatefulOp
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Türü | Tanım |
---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | değeri NONE veya RELU veya RELU_N1_TO_1 veya RELU6 veya TANH veya SIGN_BIT olan dize özelliği |
cell_clip | ::mlir::FloatAttr | Değeri negatif olmayan 32 bitlik float özelliği |
proj_clip | ::mlir::FloatAttr | Değeri negatif olmayan 32 bitlik float özelliği |
merge_outputs | ::mlir::BoolAttr | bool özelliği |
time_major | ::mlir::BoolAttr | bool özelliği |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool özelliği |
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 32 bitlik kayan nokta veya 8 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
fw_input_to_input_weights | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
fw_input_to_forget_weights | 32 bitlik kayan nokta veya 8 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
fw_input_to_cell_weights | 32 bitlik kayan nokta veya 8 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
fw_input_to_output_weights | 32 bitlik kayan nokta veya 8 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
fw_recurrent_to_input_weights | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
fw_recurrent_to_forget_weights | 32 bitlik kayan nokta veya 8 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
fw_recurrent_to_cell_weights | 32 bitlik kayan nokta veya 8 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
fw_recurrent_to_output_weights | 32 bitlik kayan nokta veya 8 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
fw_cell_to_input_weights | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
fw_cell_to_forget_weights | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
fw_cell_to_output_weights | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
fw_input_gate_bias | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
fw_forget_gate_bias | 32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü |
fw_cell_bias | 32 bit kayan değerlerin tensörü |
fw_output_gate_bias | 32 bit kayan değerlerin tensörü |
fw_projection_weights | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
fw_projection_bias | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
bw_input_to_input_weights | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
bw_input_to_forget_weights | 32 bitlik kayan nokta veya 8 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
bw_input_to_cell_weights | 32 bitlik kayan nokta veya 8 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
bw_input_to_output_weights | 32 bitlik kayan nokta veya 8 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
bw_recurrent_to_input_weights | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
bw_recurrent_to_forget_weights | 32 bitlik kayan nokta veya 8 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
bw_recurrent_to_cell_weights | 32 bitlik kayan nokta veya 8 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
bw_recurrent_to_output_weights | 32 bitlik kayan nokta veya 8 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
bw_cell_to_input_weights | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
bw_cell_to_forget_weights | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
bw_cell_to_output_weights | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
bw_input_gate_bias | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
bw_forget_gate_bias | 32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü |
bw_cell_bias | 32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü |
bw_output_gate_bias | 32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü |
bw_projection_weights | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
bw_projection_bias | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
fw_input_activation_state | durum bilgisi olan tensör |
fw_input_cell_state | durum bilgisi olan tensör |
bw_input_activation_state | durum bilgisi olan tensör |
bw_input_cell_state | durum bilgisi olan tensör |
aux_input | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
fw_aux_input_to_input_weights | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
fw_aux_input_to_forget_weights | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
fw_aux_input_to_cell_weights | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
fw_aux_input_to_output_weights | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
bw_aux_input_to_input_weights | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
bw_aux_input_to_forget_weights | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
bw_aux_input_to_cell_weights | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
bw_aux_input_to_output_weights | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
fw_output | herhangi bir tür değerin tensörü |
bw_output | herhangi bir tür değerin tensörü |
tfl.bitcast
(TFL::BitcastOp)
Bit yayını operatörü
Bir tensörü bir türden diğerine aktarır.
Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | herhangi bir tür değerin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | herhangi bir tür değerin tensörü |
tfl.bitwise_xor
(TFL::BitwiseXorOp)
Bitsel Xor operatörü
Elementwise, lhs
ve rhs
bitsel XOR'unu hesaplar.
Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, Commutative
, ResultsBroadcastableShape
, SameOperandsAndResultElementType
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
lhs | 8 bit işaretsiz tam sayının veya 8 bit işaretsiz tam sayının veya 16 bit işaretsiz tam sayının veya 16 bit işaretsiz tam sayının veya 32 bit işaretsiz tam sayının veya 32 bit işaretsiz tam sayı değerlerinin tensörü |
rhs | 8 bit işaretsiz tam sayının veya 8 bit işaretsiz tam sayının veya 16 bit işaretsiz tam sayının veya 16 bit işaretsiz tam sayının veya 32 bit işaretsiz tam sayının veya 32 bit işaretsiz tam sayı değerlerinin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 8 bit işaretsiz tam sayının veya 8 bit işaretsiz tam sayının veya 16 bit işaretsiz tam sayının veya 16 bit işaretsiz tam sayının veya 32 bit işaretsiz tam sayının veya 32 bit işaretsiz tam sayı değerlerinin tensörü |
tfl.broadcast_args
(TFL::BroadcastArgsOp)
Yayınla s0 op s1 şeklini döndürün.
Şekilleri temsil eden tensörler olan s0
ve s1
verildiğinde, yayınlanan şekil olan r0
hesaplayın. s0
, s1
ve r0
tümü tam sayı vektörleridir.
Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
s0 | 32/64 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
s1 | 32/64 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
r0 | 32/64 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
tfl.broadcast_to
(TFL::BroadcastToOp)
Uyumlu bir şekil için bir dizi yayınlayın.
Yayın, dizilerin aritmetik işlemler için uyumlu şekillere sahip olması işlemidir. Her boyut çifti için eşit olmaları veya içlerinden birinin bir olması durumunda iki şekil uyumludur. Bir Tensörü bir şekle yayınlamaya çalışırken, takip eden boyutlarla başlar ve ileriye doğru ilerler.
Örneğin,
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]], şekil=(3, 3), dtype=int32)
Yukarıdaki örnekte, [1, 3]
şeklindeki giriş Tensörü [3, 3]
şeklindeki çıkış Tensörüne yayınlanır.
Bir tensörü bir skalerle çarpmak gibi yayınlanmış işlemleri yaparken, yayınlanan tensör hiçbir zaman gerçekleşmediğinden yayınlama (genellikle) bir miktar zaman veya alan avantajı sağlar.
Ancak, broadcast_to
bu tür yararları yoktur. Yeni oluşturulan tensör, yayınlanan şeklin tüm hafızasını alır. (Bir grafik bağlamında, broadcast_to
sonraki işlemle birleştirilebilir ve daha sonra optimize edilebilir.)
Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 1 bit işaretsiz tam sayı veya 4 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya QUI8 türü veya 16 -bit işaretsiz tam sayı veya QI16 türü veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bitlik kayan öğe değerlerine sahip karmaşık tür |
shape | 32/64 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 1 bit işaretsiz tam sayı veya 4 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya QUI8 türü veya 16 -bit işaretsiz tam sayı veya QI16 türü veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bitlik kayan öğe değerlerine sahip karmaşık tür |
tfl.bucketize
(TFL::BucketizeOp)
'Girdiyi' 'sınırlara' göre paketler.
Örnek:
Girişler boundaries = [0, 10, 100]
ve input = [[-5, 10000][150, 10][5, 100]]
ise, çıkış output = [[0, 3][3, 2][1, 3]]
olacaktır. output = [[0, 3][3, 2][1, 3]]
.
Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultShape
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Türü | Tanım |
---|---|---|
boundaries | ::mlir::ArrayAttr | 32 bit kayan dizi özelliği |
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 32 bit kayan nokta veya 64 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı değerlerinin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
tfl.call_once
(TFL::CallOnceOp)
Bir başlatma işlevini çağırır
Bu işlem, tf kayıtlı model diyalektinde oturum başlatıcı için verilen başlatma fonksiyonunu çağırır.
Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Türü | Tanım |
---|---|---|
session_init_function | ::mlir::StringAttr | dize özelliği |
tfl.cast
(TFL::CastOp)
Yayınlama operatörü
Girişi giriş türünden çıkış türüne aktarır.
Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultShape
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 16 bitlik float veya bfloat16 tipi tensör veya 32 bitlik kayan nokta veya 64 bitlik kayan nokta veya 1 bitlik işaretsiz tam sayı veya 4 bitlik işaretsiz tam sayı veya 16 bitlik işaretsiz tam sayı veya 16 bitlik işaretsiz tam sayı veya 32 bitlik işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya TFLite quint8 türü veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit kayan öğe değerlerine sahip karmaşık tür |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 16 bitlik float veya bfloat16 tipi tensör veya 32 bitlik kayan nokta veya 64 bitlik kayan nokta veya 1 bitlik işaretsiz tam sayı veya 16 bitlik işaretsiz tam sayı veya 16 bitlik işaretsiz tam sayı veya 32 bitlik işaretsiz tam sayı veya 32 bitlik işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya TFLite quint8 türü veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit kayan öğe değerlerine sahip karmaşık tür |
tfl.ceil
(TFL::CeilOp)
Tavan operatörü
Girişin öğe bazında tavan değerini döndürür.
Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, InferTensorType
, TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, InferShapedTypeOpInterface
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
x | 32 bit kayan değerlerin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
y | 32 bit kayan değerlerin tensörü |
tfl.complex_abs
(TFL::ComplexAbsOp)
Bir tensörün karmaşık mutlak değerini hesaplar.
Karmaşık sayılardan oluşan bir x
tensörü verildiğinde, bu işlem, x
her öğenin mutlak değeri olan float
veya double
türünde bir tensör döndürür. x
tüm öğeler, formdaki karmaşık sayılar olmalıdır \(a + bj\). Mutlak değer şu şekilde hesaplanır: \( \sqrt{a^2 + b^2}\).
Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultShape
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 32 bit kayan öğeli karmaşık türde tensör veya 64 bit kayan öğe değerlerine sahip karmaşık türde tensör |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bitlik kayan nokta veya 64 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü |
tfl.concatenation
(TFL::ConcatenationOp)
Birleştirme operatörü
Tensörleri bir boyut boyunca birleştirir
Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Türü | Tanım |
---|---|---|
axis | ::mlir::TamsayıAttr | 32 bit işaretsiz tamsayı özelliği |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | değeri NONE veya RELU veya RELU_N1_TO_1 veya RELU6 veya TANH veya SIGN_BIT olan dize özelliği |
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
values | herhangi bir tür değerin tensörünün değişkenliği |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bit kayan noktalı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 1 tensörü -bit işaretsiz tam sayı değerleri |
tfl.control_node
(TFL::ControlNodeOp)
TFL.control_node
işlemi, kontrol kenarlarını eklemek için tek bloklu işlemleri sarar.
Bu, bölgeleri sarmak ve onlara kontrol bağımlılıkları eklemek için kullanılır. Tipik olarak bu, sabit bir işlem sırasına (yeniden materyalleştirme gibi) dayanan optimizasyonları etkinleştirmek için düz arabellek modelini yayınlamadan önceki son adımlardan birinde gerçekleşir. Düz arabellek dışa aktarıcı, sarılmış bölgeyi açar ve oluşturulan modele meta verilerle açıklama ekler. öyle ki herhangi bir çalışma zamanı yeniden sıralaması, kontrol bağımlılıkları tarafından verilen sıraya uyacaktır.
Özellikler: HasParent<mlir::func::FuncOp>
, RecursiveMemoryEffects
, SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp>
, SingleBlock
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
controlInputs | değişken kontrol |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
outputs | herhangi bir tür değerin tensörünün değişkenliği |
control | kontrol |
tfl.conv_2d
(TFL::Conv2DOp)
Evrişim operatörü
Girişlerde evrişim işlemini gerçekleştirir.
Girişler: inputs[0]
: gerekli: giriş aktivasyonu tensör inputs[1]
: gerekli: filtre ağırlığı tensör inputs[2]
: isteğe bağlı: öngerilim tensörü
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
, quant::AffineOpCoefficient<0, 1>
Arayüzler: AffineQuantizedOpInterface
, ConditionallySpeculatable
, DynamicRangeQuantizedOpInterface
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TFL_SparseOp
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Türü | Tanım |
---|---|---|
dilation_h_factor | ::mlir::TamsayıAttr | 32 bit işaretsiz tamsayı özelliği |
dilation_w_factor | ::mlir::TamsayıAttr | 32 bit işaretsiz tamsayı özelliği |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | değeri NONE veya RELU veya RELU_N1_TO_1 veya RELU6 veya TANH veya SIGN_BIT olan dize özelliği |
padding | ::mlir::StringAttr | değeri AYNI veya GEÇERLİ olan dize özelliği |
stride_h | ::mlir::TamsayıAttr | 32 bit işaretsiz tamsayı özelliği |
stride_w | ::mlir::TamsayıAttr | 32 bit işaretsiz tamsayı özelliği |
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü |
filter | 32 bitlik kayan nokta veya QI4 tipi veya QI8 tipi veya QUI8 tipi değerlerin tensörü |
bias | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü |
tfl.conv_3d
(TFL::Conv3Dop)
Evrişim 3D operatörü
3D girişlerde evrişim işlemini gerçekleştirir. Girişler: inputs[0]
: gerekli: giriş aktivasyonu tensör inputs[1]
: gerekli: filtre ağırlığı tensör inputs[2]
: isteğe bağlı: öngerilim tensörü
Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Türü | Tanım |
---|---|---|
dilation_d_factor | ::mlir::TamsayıAttr | 32 bit işaretsiz tamsayı özelliği |
dilation_h_factor | ::mlir::TamsayıAttr | 32 bit işaretsiz tam sayı özelliği |
dilation_w_factor | ::mlir::TamsayıAttr | 32 bit işaretsiz tam sayı özelliği |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | değeri NONE veya RELU veya RELU_N1_TO_1 veya RELU6 veya TANH veya SIGN_BIT olan dize özelliği |
padding | ::mlir::StringAttr | değeri AYNI veya GEÇERLİ olan dize özelliği |
stride_d | ::mlir::TamsayıAttr | 32 bit işaretsiz tamsayı özelliği |
stride_h | ::mlir::TamsayıAttr | 32 bit işaretsiz tam sayı özelliği |
stride_w | ::mlir::TamsayıAttr | 32 bit işaretsiz tam sayı özelliği |
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü |
filter | 32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü |
bias | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü |
tfl.conv_3d_transpose
(TFL::Conv3DTransposeOp)
Transpoze Evrişim 3D operatörü
3D girişlerde transpoze evrişim işlemini gerçekleştirir. Girişler: inputs[0]
: gerekli: çıkış tensörünün şekli inputs[1]
: gerekli: filtre ağırlığı tensör inputs[2]
: gerekli: giriş aktivasyonu tensör inputs[3]
: isteğe bağlı: öngerilim tensörü
Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Türü | Tanım |
---|---|---|
dilation_d_factor | ::mlir::TamsayıAttr | 32 bit işaretsiz tam sayı özelliği |
dilation_h_factor | ::mlir::TamsayıAttr | 32 bit işaretsiz tam sayı özelliği |
dilation_w_factor | ::mlir::TamsayıAttr | 32 bit işaretsiz tam sayı özelliği |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | değeri NONE veya RELU veya RELU_N1_TO_1 veya RELU6 veya TANH veya SIGN_BIT olan dize özelliği |
padding | ::mlir::StringAttr | değeri AYNI veya GEÇERLİ olan dize özelliği |
stride_d | ::mlir::TamsayıAttr | 32 bit işaretsiz tam sayı özelliği |
stride_h | ::mlir::TamsayıAttr | 32 bit işaretsiz tam sayı özelliği |
stride_w | ::mlir::TamsayıAttr | 32 bit işaretsiz tam sayı özelliği |
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
output_shape | 32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
filter | 32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü |
input | 32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü |
bias | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü |
tfl.cos
(TFL::CosOp)
Kosinüs operatörü
Girişin eleman bazında Kosinüsünü hesaplar
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, InferTensorType
, TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, InferShapedTypeOpInterface
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
x | 32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
y | 32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü |
tfl.cumsum
(TFL::CumsumOp)
Cumsum operatörü
Tensör x'in eksen boyunca kümülatif toplamını hesaplayın.
Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Türü | Tanım |
---|---|---|
exclusive | ::mlir::BoolAttr | bool özelliği |
reverse | ::mlir::BoolAttr | bool özelliği |
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı değerlerinin tensörü |
axis | 32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı değerlerinin tensörü |
tfl.custom
(TFL::CustomOp)
Özel operasyon
Herhangi bir TFLite özel işlemi için genel bir işlem.
giriş: Orijinal operasyondaki girişlerin listesi. özel_kod: Bu işlemin tam olarak hangisi olduğunu tanımlamak için kullanılan ve düz arabellekteki operatör_kodları.özel_koda karşılık gelen bir dize. özel_seçenek: op niteliklerini bayt biçiminde kaydetmek için bir tutucu. çıktı: Orijinal operasyondaki çıktıların listesi.
Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Türü | Tanım |
---|---|---|
custom_code | ::mlir::StringAttr | dize özelliği |
custom_option | ::mlir::TFL::ConstBytesAttr | Derlenmiş baytların dize özniteliği temsili |
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | herhangi bir tür değerinin veya hiçbir türün tensörünün değişkenliği |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | herhangi bir tür değerin tensörünün değişkenliği |
tfl.custom_tf
(TFL::CustomTfOp)
TF özel operasyonları için Wrapper Op.
Herhangi bir Özel TF işleminin etrafındaki sarmalayıcı işlem. Bunlar, özel_opdefler kullanılarak tanımlanan veya TF diyalektinde tanımlanmayan bağlantılı işlemleri içerir. Bu Operasyon sadece özel operasyonu bir bölge içinde tamamlıyor. Not #1, bu Operasyon, CustomOp kullanılarak tanımlanan TF Lite özel operasyonlarını içermeyecektir. Not #2, bu işlem yalnızca dönüştürücünün içindeki dahili temsildir ve model Flatbuffer'a aktarıldığında açığa çıkmaz/dışa aktarılmaz.
Özellikler: IsolatedFromAbove
, RecursiveMemoryEffects
, SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp>
, SingleBlock
Arayüzler: InferTypeOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | herhangi bir tür değerinin veya hiçbir türün tensörünün değişkenliği |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | herhangi bir tür değerin tensörünün değişkenliği |
tfl.densify
(TFL::DensifyOp)
Yoğunlaştırma operatörü
Seyrek tensörü yoğun formata dönüştürür.
Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 32 bitlik kayan nokta veya 8 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bitlik kayan nokta veya 8 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
tfl.depth_to_space
(TFL::DepthToSpaceOp)
DepthToSpace operatörü
Verileri derinlikten uzamsal veri bloklarına yeniden düzenler. Bu SpaceToDepth'in ters dönüşümüdür. Daha spesifik olarak, bu işlem, depth
boyutundan gelen değerlerin uzamsal bloklar halinde height
ve width
boyutlarına taşındığı giriş tensörünün bir kopyasını çıkarır. attr block_size
giriş bloğu boyutunu ve verilerin nasıl taşındığını gösterir.
Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Türü | Tanım |
---|---|---|
block_size | ::mlir::TamsayıAttr | Değeri pozitif olan 32 bitlik işaretsiz tamsayı özelliği |
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 32 bit kayan nokta veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya TFLite quint8 türü veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü değerlerin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bit kayan nokta veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya TFLite quint8 türü veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü değerlerin tensörü |
tfl.depthwise_conv_2d
(TFL::DepthwiseConv2DOp)
Derinlemesine ayrılabilir evrişim operatörü
Girişlerde evrişim işlemini gerçekleştirir.
Girişler: inputs[0]
: gerekli: giriş aktivasyonu tensör inputs[1]
: gerekli: filtre ağırlığı tensör inputs[2]
: isteğe bağlı: öngerilim tensörü
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
, quant::AffineOpCoefficient<3, 1>
Arayüzler: AffineQuantizedOpInterface
, ConditionallySpeculatable
, DynamicRangeQuantizedOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TFL_SparseOp
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Türü | Tanım |
---|---|---|
dilation_h_factor | ::mlir::TamsayıAttr | 32 bit işaretsiz tam sayı özelliği |
dilation_w_factor | ::mlir::TamsayıAttr | 32 bit işaretsiz tam sayı özelliği |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | değeri NONE veya RELU veya RELU_N1_TO_1 veya RELU6 veya TANH veya SIGN_BIT olan dize özelliği |
padding | ::mlir::StringAttr | değeri AYNI veya GEÇERLİ olan dize özelliği |
stride_h | ::mlir::TamsayıAttr | 32 bit işaretsiz tam sayı özelliği |
stride_w | ::mlir::TamsayıAttr | 32 bit işaretsiz tamsayı özelliği |
depth_multiplier | ::mlir::TamsayıAttr | 32 bit işaretsiz tamsayı özelliği |
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü |
filter | 32 bitlik kayan nokta veya QI4 tipi veya QI8 tipi veya QUI8 tipi değerlerin tensörü |
bias | herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü |
tfl.dequantize
(TFL::DequantizeOp)
Dekuantizasyon operatörü
Niceleme parametrelerine göre nicelenmiş tamsayı dizisini kayan noktalara dönüştürür.
Arayüzler: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | QI4 tipi veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI16 tipi veya 16 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü |
tfl.dilate
(TFL::DilateOp)
Genişleme operatörü
Mevcut elemanların arasına yeni elemanlar ekleyerek tensörü genişletir. Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 8 bitlik işaretsiz tam sayı veya 16 bitlik işaretsiz tam sayı veya 32 bitlik işaretsiz tam sayı veya 64 bitlik işaretsiz tam sayı veya 8 bitlik işaretsiz tam sayı veya 16 bitlik işaretsiz tam sayı veya 32 bitlik işaretsiz tam sayı veya 64 bitlik işaretsiz tam sayı veya 32 bitlik kayan nokta veya 64 bitlik kayan nokta değerleri |
dilations | 32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü |
padding_value | Herhangi bir tür değerinin 0D tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 8 bitlik işaretsiz tam sayı veya 16 bitlik işaretsiz tam sayı veya 32 bitlik işaretsiz tam sayı veya 64 bitlik işaretsiz tam sayı veya 8 bitlik işaretsiz tam sayı veya 16 bitlik işaretsiz tam sayı veya 32 bitlik işaretsiz tam sayı veya 64 bitlik işaretsiz tam sayı veya 32 bitlik kayan nokta veya 64 bitlik kayan nokta değerleri |
tfl.div
(TFL::DivOp)
Bölüm operatörü
Eleman bazında bölme işlemi.
Özellikler: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, ResultsBroadcastableShape
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Türü | Tanım |
---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | değeri NONE veya RELU veya RELU_N1_TO_1 veya RELU6 veya TANH veya SIGN_BIT olan dize özelliği |
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
lhs | 32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı veya QUI8 tipi değerlerin tensörü |
rhs | 32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı veya QUI8 tipi değerlerin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı veya QUI8 tipi değerlerin tensörü |
tfl.dynamic_update_slice
(TFL::DynamicUpdateSliceOp)
DynamicUpdateSlice.
XLA DynamicUpdateSlice ile aynı anlamlara sahip DynamicUpdateSlice işlemi. Start_indices'te bir dilim güncellemesinin üzerine yazılan giriş dizisi işleneninin değeri olan bir sonuç üretir.
Bkz. https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice
Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
operand | 1 bitlik işaretsiz tamsayı veya 8 bitlik işaretsiz tam sayı veya 32 bitlik işaretsiz tam sayı veya 64 bitlik işaretsiz tam sayı veya 32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü |
update | 1-bit Signess Integer veya 8 bit Signess Integer veya 32 bit Signess Integer veya 64 bit Signess Integer veya 32 bit şamandıra değerleri tensörü |
start_indices | 32/64 bit imzasız tamsayı değerleri tensör |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 1-bit Signess Integer veya 8 bit Signess Integer veya 32 bit Signess Integer veya 64 bit Signess Integer veya 32 bit şamandıra değerleri tensörü |
tfl.elu
(tfl :: eluop)
Üstel Doğrusal Ünite Operatörü
X <0 için üstel doğrusal f (x) -> exp (x) -1'i x> = 0 için hesaplar.
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultShape
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
x | 32 bit şamandıra veya 8 bit imzasız tamsayı değerleri tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
y | 32 bit şamandıra veya 8 bit imzasız tamsayı değerleri tensörü |
tfl.embedding_lookup
(tfl :: gömmeokupop)
Arama Operatörü gömme
Gömme tensörleri listesindeki kimlikleri arar.
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Arabirimler: AffineQuantizedOpInterface
, ConditionallySpeculatable
, DynamicRangeQuantizedOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
lookup | 32 bit imzasız tamsayı değerleri tensör |
value | 32 bit şamandıra veya 8 bit imzasız tamsayı veya 8 bit imzasız tamsayı veya Qi8 tipi veya Qui8 tipi veya Qi4 tipi değerlerin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bit şamandıra veya 8 bit imzasız tamsayı veya 8 bit imzasız tamsayı değerleri tensörü |
tfl.equal
(Tfl :: Equalop)
Eşit operatör
X == y element-by'nin gerçek öğesini döndürür
Özellikler: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, Commutative
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
x | 1-bit Signess Integer veya 32-bit Şamandıra Tensörü veya 16 bit Signess Integer veya 32-bit Signess Integer veya 64 bit Signess Integer veya Qi8 tipi veya 8 bit imzasız tamsayı veya Tflite Dize Tipi değerleri |
y | 1-bit Signess Integer veya 32-bit Şamandıra Tensörü veya 16 bit Signess Integer veya 32-bit Signess Integer veya 64 bit Signess Integer veya Qi8 tipi veya 8 bit imzasız tamsayı veya Tflite Dize Tipi değerleri |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 1 bit imzasız tamsayı değerlerinin tensörü |
tfl.exp
(tfl :: expop)
Doğal üs operatörü
Girdi üzerinde eleman bazında doğal üsleme işlemi gerçekleştirir.
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
x | 32 bit şamandıra veya Qi8 tipi veya Qi16 tipi değerlerin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
y | 32 bit şamandıra veya Qi8 tipi veya Qi16 tipi değerlerin tensörü |
tfl.expand_dims
(tfl :: expanddimsop)
1 boyutunu bir tensör şekline ekler.
Bir tensör input
göz önüne alındığında, bu işlem, input
şeklinin boyut indeks axis
1 boyut ekler. Boyut dizin axis
sıfırdan başlar; axis
için negatif bir sayı belirlerseniz, sondan geriye doğru sayılır.
Bu işlem, tek bir öğeye bir parti boyutu eklemek istiyorsanız yararlıdır. Örneğin, tek bir şekil [height, width, channels]
görüntüsünüz varsa, şekli [1, height, width, channels]
oluşturacak olan expand_dims(image, 0)
ile 1 görüntüden oluşan bir parti yapabilirsiniz. .
Diğer örnekler:
# '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]
Bu işlem şunu gerektirir:
-1-input.dims() <= dim <= input.dims()
Bu işlem, boyut 1 boyutlarını ortadan kaldıran squeeze()
ile ilişkilidir.
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | Herhangi bir tür değerdeki tensör |
dim | 32/64 bit imzasız tamsayı değerleri tensör |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | Herhangi bir tür değerdeki tensör |
tfl.external_const
(tfl :: externalconstop)
Harici const op.
Harici const op, düz buffer içinde bir sabite işaret eden bir buffer_index
tutar.
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
Nitelikler:
Bağlanmak | Mlir tipi | Tanım |
---|---|---|
buffer_index | :: mlir :: integerattr | 32-bit Signess Integer Nititelik |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | Herhangi bir tür değerdeki tensör |
tfl.fake_quant
(tfl :: fauquantop)
Sahte operatör
Şamandıra skalerleri ile şamandıra tipi 'girişler' tensörünü, girişlerle aynı şekle sahip 'çıkışlar' tensörüne sahte olarak nitelendirin.
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
Nitelikler:
Bağlanmak | Mlir tipi | Tanım |
---|---|---|
min | :: mlir :: floatattr | 32 bit şamandıra özniteliği |
max | :: mlir :: floatattr | 32 bit şamandıra özniteliği |
num_bits | :: mlir :: integerattr | Minimum değeri maksimum değeri 16 olan 32 bit Signess Integer özniteliği |
narrow_range | :: mlir :: boolattr | Değeri yanlış olan bool özniteliği |
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 32 bit şamandıra değerlerinin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bit şamandıra değerlerinin tensörü |
tfl.fill
(tfl :: filop)
Tensörü verilen değerle doldurun.
Tensörü verilen değerle doldurun.
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
dims | 32/64 bit imzasız tamsayı değerleri tensör |
input | 32 bit şamandıra veya 16 bit şamandıra tensörü veya 32 bit imzasız tamsayı veya 64 bit imzasız tamsayı veya 1 bit imzasız tamsayı veya Qi8 tipi veya qi16 tipi veya tflit dize türü değerleri |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
result | 32 bit şamandıra veya 16 bit şamandıra tensörü veya 32 bit imzasız tamsayı veya 64 bit imzasız tamsayı veya 1 bit imzasız tamsayı veya Qi8 tipi veya qi16 tipi veya tflit dize türü değerleri |
tfl.floor
(tfl :: kat)
Zemin operatörü
Girişin eleman olarak taban değerini döndürür.
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, InferTensorType
, TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, InferShapedTypeOpInterface
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
x | 32 bit şamandıra değerlerinin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
y | 32 bit şamandıra değerlerinin tensörü |
tfl.floor_div
(tfl :: floordivop)
Zemin divan operatörü
Element-bilge zemin div operasyonu.
Özellikler: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, ResultsBroadcastableShape
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
lhs | 32 bit şamandıra tensörü veya 8 bit imzasız tamsayı veya 16 bit imzasız tamsayı veya 32 bit imzasız tamsayı değerleri |
rhs | 32 bit şamandıra tensörü veya 8 bit imzasız tamsayı veya 16 bit imzasız tamsayı veya 32 bit imzasız tamsayı değerleri |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bit şamandıra tensörü veya 8 bit imzasız tamsayı veya 16 bit imzasız tamsayı veya 32 bit imzasız tamsayı değerleri |
tfl.floor_mod
(tfl :: floormodop)
Bölünme hatırlatıcısı
Element-Base Bölüm Hatırlatma İşlemi.
Özellikler: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, ResultsBroadcastableShape
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
lhs | 8 bit Signess Integer veya 16 bit Signess Integer veya 32 bit Signess Integer veya 64 bit Signess Integer veya 32 bit şamandıra değerleri tensörü |
rhs | 8 bit Signess Integer veya 16 bit Signess Integer veya 32 bit Signess Integer veya 64 bit Signess Integer veya 32 bit şamandıra değerleri tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 8 bit Signess Integer veya 16 bit Signess Integer veya 32 bit Signess Integer veya 64 bit Signess Integer veya 32 bit şamandıra değerleri tensörü |
tfl.fully_connected
(tfl :: tamConnectedop)
Tamamen Bağlı OP
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
, quant::AffineOpCoefficient<0, 1>
Arabirimler: AffineQuantizedOpInterface
, ConditionallySpeculatable
, DynamicRangeQuantizedOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TFL_SparseOp
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
Nitelikler:
Bağlanmak | Mlir tipi | Tanım |
---|---|---|
fused_activation_function | :: mlir :: stringattr | Değeri Yok veya relu veya relu_n1_to_1 veya relu6 veya tanh veya Sign_bit |
weights_format | :: mlir :: stringattr | değeri varsayılan olan dize özniteliği veya shuffled4x16int8 |
keep_num_dims | :: mlir :: boolattr | Bool özniteliği |
asymmetric_quantize_inputs | :: mlir :: boolattr | Bool özniteliği |
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 32 bit şamandıra veya Qi8 tipi veya Qui8 tipi veya Qi16 tipi veya Qui16 tipi değerlerin tensörü |
filter | 32 bit şamandıra veya Qi4 tipi veya Qi8 tipi veya Qui8 tipi veya Qi16 tipi değerlerin tensörü |
bias | Herhangi bir tür değer veya hiçbir türden tensör |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | Herhangi bir tür değerdeki tensörün varyadik |
tfl.gather
(tfl :: gollop)
Operatör topla
indices
göre params
ekseni axis
dilimler toplayın.
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, DynamicRangeQuantizedOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
Nitelikler:
Bağlanmak | Mlir tipi | Tanım |
---|---|---|
axis | :: mlir :: integerattr | 32-bit Signess Integer Nititelik |
batch_dims | :: mlir :: integerattr | 32-bit Signess Integer Nititelik |
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
params | 32 bit şamandıra tensörü veya 1 bit imzasız tamsayı veya 4 bit imzasız tamsayı veya 8-bit imzasız tamsayı veya 16 bitlik imzasız tamsayı veya 32 bit imzasız tamsayı veya 64 bit Signess Integer veya Tflite String tipi veya 8 bitlik İmzasız tamsayı veya Qi8 tipi veya Qui8 tipi veya Qi16 tipi değerler |
indices | 16 bit Signess Integer veya 32-bit Signess Integer veya 64 bit Signess Integer Değerleri Tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bit şamandıra tensörü veya 1 bit imzasız tamsayı veya 4 bit imzasız tamsayı veya 8-bit imzasız tamsayı veya 16 bitlik imzasız tamsayı veya 32 bit imzasız tamsayı veya 64 bit Signess Integer veya Tflite String tipi veya 8 bitlik İmzasız tamsayı veya Qi8 tipi veya Qui8 tipi veya Qi16 tipi değerler |
tfl.gather_nd
(tfl :: gatherndop)
_Gather ND operatörü
indices
tarafından belirtilen şekli olan bir params
dilimler toplayın.
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
params | 32 bit şamandıra tensörü veya 1 bit imzasız tamsayı veya 8-bit imzasız tamsayı veya 16 bit imzasız tamsayı veya 64-bit imzasız tamsayı veya 32 bit imzasız tamsayı veya 8 bit imzasız tamsayı veya qi8 tipi veya tflite dize türü değerleri |
indices | 16 bit Signess Integer veya 32-bit Signess Integer veya 64 bit Signess Integer Değerleri Tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bit şamandıra tensörü veya 1 bit imzasız tamsayı veya 8-bit imzasız tamsayı veya 16 bit imzasız tamsayı veya 64-bit imzasız tamsayı veya 32 bit imzasız tamsayı veya 8 bit imzasız tamsayı veya qi8 tipi veya tflite dize türü değerleri |
tfl.gelu
(tfl :: geluop)
Gelu aktivasyon fonksiyonu.
Gelu aktivasyon fonksiyonu eleman olarak hesaplar.
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
Nitelikler:
Bağlanmak | Mlir tipi | Tanım |
---|---|---|
approximate | :: mlir :: boolattr | Bool özniteliği |
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 32 bit şamandıra veya Qi8 tipi veya Qui8 tipi değerlerin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bit şamandıra veya Qi8 tipi veya Qui8 tipi değerlerin tensörü |
tfl.greater
(tfl :: greaterop)
Büyük operatör
Element olarak daha fazla işlem.
Özellikler: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
lhs | 32 bit şamandıra tensörü veya 32 bit imzasız tamsayı veya 64 bit Signess Integer veya Qui8 tipi veya Qi8 tipi veya tflite quint8 tipi değerler |
rhs | 32 bit şamandıra tensörü veya 32 bit imzasız tamsayı veya 64 bit Signess Integer veya Qui8 tipi veya Qi8 tipi veya tflite quint8 tipi değerler |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 1 bit imzasız tamsayı değerlerinin tensörü |
tfl.greater_equal
(tfl :: daha büyükequalop)
_Greater Eşit Operatör
Element-bazlı Greater_Equal Operasyon.
Özellikler: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
lhs | 32 bit şamandıra tensörü veya 16 bit imzasız tamsayı veya 32 bit imzasız tamsayı veya 64 bit Signess Integer veya Qi8 tipi veya Qi8 tipi değerler |
rhs | 32 bit şamandıra tensörü veya 16 bit imzasız tamsayı veya 32 bit imzasız tamsayı veya 64 bit Signess Integer veya Qi8 tipi veya Qi8 tipi değerler |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 1 bit imzasız tamsayı değerlerinin tensörü |
tfl.hard_swish
(tfl :: hardwishop)
Hardswish aktivasyon fonksiyonu.
Sert süpürme aktivasyon fonksiyonunu F (x)-> (x * relu6 (x+3))/6 element olarak hesaplar.
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 32 bit şamandıra veya Qui8 tipi veya Qi8 tipi değerlerin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bit şamandıra veya Qui8 tipi veya Qi8 tipi değerlerin tensörü |
tfl.hashtable
(tfl :: Hashtableop)
İnitselleştirilmemiş bir karma tablo oluşturur.
Bu OP, anahtarlarının ve değerlerinin türünü belirten bir karma tablosu oluşturur. Tabloyu kullanmadan önce başlatmanız gerekecek. Başlattıktan sonra tablo değişmez olacaktır.
Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface
Nitelikler:
Bağlanmak | Mlir tipi | Tanım |
---|---|---|
table_id | :: mlir :: integerattr | 32-bit Signess Integer Nititelik |
key_dtype | :: mlir :: typeattr | Herhangi bir tür öznitelik |
value_dtype | :: mlir :: typeattr | Herhangi bir tür öznitelik |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
out | kaynak değerlerinin tensörü |
tfl.hashtable_find
(tfl :: HashtableFindop)
Bir tablodaki anahtarlara bakar, karşılık gelen değerleri çıkarır.
Tensör keys
tablonun anahtarlarıyla aynı türde olmalıdır. Çıktı values
tablo değerlerinin türündedir.
Skaler default_value
tabloda bulunmayan anahtarlar için değer çıkışıdır. Ayrıca tablo değerleriyle aynı türde olmalıdır.
Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
hash_table | kaynak değerlerinin tensörü |
keys | 32 bit Signess Integer veya Tflite String Tipi veya 64 bit Signess Integer Değerleri Tensörü |
default_value | 32 bit şamandıra veya 32 bit Signess Integer veya Tflite String tipi veya 64 bit Signess Integer değerleri tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
out | 32 bit şamandıra veya 32 bit Signess Integer veya Tflite String tipi veya 64 bit Signess Integer değerleri tensörü |
tfl.hashtable_import
(tfl :: hashTableImportop)
Tablonun içeriğini belirtilen anahtarlar ve değerlerle değiştirir.
Tensör keys
tablonun anahtarlarıyla aynı türde olmalıdır. Tensör values
tablo değerlerinin türünde olmalıdır.
Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
hash_table | kaynak değerlerinin tensörü |
keys | 32 bit Signess Integer veya Tflite String Tipi veya 64 bit Signess Integer Değerleri Tensörü |
values | 32 bit şamandıra veya 32 bit Signess Integer veya Tflite String tipi veya 64 bit Signess Integer değerleri tensörü |
tfl.hashtable_size
(tfl :: hashtablesizeop)
Verilen tablodaki öğelerin sayısını hesaplar.
Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
hash_table | kaynak değerlerinin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
out | 64 bit imzasız tamsayı değerleri tensör |
tfl.if
(tfl :: ifop)
IF-THEN-ELSE Operasyon
tfl.if
işlemi, iki kod bölgesinin koşullu olarak yürütülmesi için bir IF-then eles yapısını temsil eder. IF işleminin işlenmesi bir boole değeridir. Örneğin:
tfl.if %b {
...
} else {
...
}
tfl.if
bölgesinde tanımlanan sonuçları da döndürebilir. Tanımlanan değerler hangi yürütme yolunun alındığı belirlenir.
Örnek:
%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
bölgeleri her zaman "tfl.Yield" ile sonlandırılırsa. "Tfl.iF" hiçbir değer tanımlamazsa, "tfl.yanyd" dışarıda bırakılabilir ve dolaylı olarak yerleştirilir. Aksi takdirde, açık olmalıdır. Ayrıca, "tfl.if" bir veya daha fazla değer tanımlarsa, 'else' bloğu atlanamaz.
Örnek:
tfl.if %b {
...
}
Özellikler: NoRegionArguments
, RecursiveMemoryEffects
, SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp>
, SingleBlock
Arayüzler: RegionBranchOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
cond | 1 bit imzasız tamsayı değerlerinin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
results | Herhangi bir tür değerdeki tensörün varyadik |
tfl.imag
(tfl :: imagop)
Karmaşık bir sayının hayali kısmını döndürür.
Karmaşık sayıların bir tensör input
göz önüne alındığında, bu işlem, input
her elemanın hayali kısmı olan bir tip float
tensörünü döndürür. input
tüm öğeler formun karmaşık sayıları olmalıdır \(a + bj\), burada A gerçek kısım ve B , bu operasyon tarafından döndürülen hayali kısımdır.
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultShape
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 32 bit şamandıra elemanlarına sahip karmaşık tipte tensör veya 64 bit şamandıra elemanları değerleri ile karmaşık tip |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bit şamandıra veya 64 bit şamandıra değerleri tensörü |
tfl.l2_normalization
(tfl :: L2NormalizatOp)
L2 Operatörü Normalleştir
L2Normalizasyon OP
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, FixedOutputRangeInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
Nitelikler:
Bağlanmak | Mlir tipi | Tanım |
---|---|---|
fused_activation_function | :: mlir :: stringattr | Değeri Yok veya relu veya relu_n1_to_1 veya relu6 veya tanh veya Sign_bit |
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 32 bit şamandıra veya Qui8 tipi veya Qi8 tipi veya Qui16 tipi veya Qi16 tipi veya 8 bit Signess Integer değerleri olan tensör |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bit şamandıra veya Qui8 tipi veya Qi8 tipi veya Qui16 tipi veya Qi16 tipi veya 8 bit Signess Integer değerleri olan tensör |
tfl.leaky_relu
(tfl :: leakyeluop)
Sızıntılı relu operatörü
Element bazlı sızıntılı relu operatörü x -> x> = 0? x: (alfa * x)
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
Nitelikler:
Bağlanmak | Mlir tipi | Tanım |
---|---|---|
alpha | :: mlir :: floatattr | 32 bit şamandıra özniteliği |
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 32 bit şamandıra veya Qui8 tipi veya Qi8 tipi veya tflite quint8 tipi veya Qi16 tipi değerlerin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bit şamandıra veya Qui8 tipi veya Qi8 tipi veya tflite quint8 tipi veya Qi16 tipi değerlerin tensörü |
tfl.less
(tfl :: lessop)
Daha az operatör
Element bazında daha az çalışma.
Özellikler: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
lhs | 32 bit şamandıra tensörü veya 16 bit imzasız tamsayı veya 32 bit imzasız tamsayı veya 64 bit imzasız tamsayı veya Qi8 tipi veya qi8 tipi veya tflite quint8 tipi değerler |
rhs | 32 bit şamandıra tensörü veya 16 bit imzasız tamsayı veya 32 bit imzasız tamsayı veya 64 bit imzasız tamsayı veya Qi8 tipi veya qi8 tipi veya tflite quint8 tipi değerler |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 1 bit imzasız tamsayı değerlerinin tensörü |
tfl.less_equal
(tfl :: lessequalop)
_Less Eşit Operatör
Element-bazda Less_Equal Operasyon.
Özellikler: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
lhs | 32 bit şamandıra veya 32 bit imzasız tamsayı veya 64 bit Signess Integer veya Qi8 tipi veya Qui8 tipi değerlerin tensörü |
rhs | 32 bit şamandıra veya 32 bit imzasız tamsayı veya 64 bit Signess Integer veya Qi8 tipi veya Qui8 tipi değerlerin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 1 bit imzasız tamsayı değerlerinin tensörü |
tfl.local_response_normalization
(tfl :: localResponSenAmaRizationOp)
Yerel yanıt normalizasyonu.
4-B input
tensörü, 3 boyutlu bir 1-B vektör dizisi (son boyut boyunca) olarak ele alınır ve her vektör bağımsız olarak normalleştirilir. Belirli bir vektör içinde, her bir bileşen depth_radius
içindeki ağırlıklı, kare girişlerinin toplamına bölünür. Ayrıntılı,
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
Ayrıntılar için, bkz . Krizhevsky ve ark.
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, InferTensorType
, TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, InferShapedTypeOpInterface
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
Nitelikler:
Bağlanmak | Mlir tipi | Tanım |
---|---|---|
radius | :: mlir :: integerattr | 32-bit Signess Integer Nititelik |
bias | :: mlir :: floatattr | 32 bit şamandıra özniteliği |
alpha | :: mlir :: floatattr | 32 bit şamandıra özniteliği |
beta | :: mlir :: floatattr | 32 bit şamandıra özniteliği |
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 32 bit şamandıra değerlerinin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bit şamandıra değerlerinin tensörü |
tfl.log
(tfl :: logop)
Doğal Logaritma Operatörü
Girdi üzerinde eleman bazında doğal logaritma işlemi gerçekleştirir.
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
x | 32 bit şamandıra veya Qi8 tipi değerlerin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
y | 32 bit şamandıra veya Qi8 tipi değerlerin tensörü |
tfl.log_softmax
(tfl :: logsoftmaxop)
Log softmax operatörü
Aşağıdaki formülle element bazında log softmax aktivasyonlarını hesaplar
Giriş - Log (indirgeme (exp (giriş), dim))
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, FixedOutputRangeInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 32 bit şamandıra veya Qui8 tipi veya Qi8 tipi veya tflite quint8 tipi değerlerin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bit şamandıra veya Qui8 tipi veya Qi8 tipi veya tflite quint8 tipi değerlerin tensörü |
tfl.logical_and
(tfl :: logicalAndop)
Mantıksal ve Operatör
Element-çapında mantıksal ve çalışma.
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, ResultsBroadcastableShape
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
lhs | 1 bit imzasız tamsayı değerlerinin tensörü |
rhs | 1 bit imzasız tamsayı değerlerinin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 1 bit imzasız tamsayı değerlerinin tensörü |
tfl.logical_not
(tfl :: logicalNotop)
Mantıksal Operatör değil
Element-çapında mantıksal işlem değil.
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultShape
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
lhs | 1 bit imzasız tamsayı değerlerinin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 1 bit imzasız tamsayı değerlerinin tensörü |
tfl.logical_or
(tfl :: logicalorop)
Mantıksal veya operatör
Element çapında mantıksal veya işlem.
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, ResultsBroadcastableShape
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
lhs | 1 bit imzasız tamsayı değerlerinin tensörü |
rhs | 1 bit imzasız tamsayı değerlerinin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 1 bit imzasız tamsayı değerlerinin tensörü |
tfl.logistic
(tfl :: logistop)
Lojistik operatör
Girişin eleman bazında sigmoid hesaplar
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, FixedOutputRangeInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
x | 32 bit şamandıra veya Qi8 tipi veya Qui8 tipi veya Qi16 tipi veya tflite quint8 tipi değerlerin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
y | 32 bit şamandıra veya Qi8 tipi veya Qui8 tipi veya Qi16 tipi veya tflite quint8 tipi değerlerin tensörü |
tfl.lstm
(tfl :: lstmop)
Tam LSTM operatörü
Uzun kısa süreli bellek birimi (LSTM) tekrarlayan ağ katmanı. Varsayılan peephole uygulaması şu şekildedir: http://deeplearning.cs.cmu.edu/pdfs/hochreiter97_lstm.pdf S. Hochreiter ve J. Schmidhuber. 'Uzun kısa süreli bellek'. Nöral hesaplama, 9 (8): 1735-1780, 1997. Peephole uygulaması şu şekildedir: https://research.google.com/pubs/archive/43905.pdf Hasim Sak, Andrew Senior ve Francoise Beaufays. 'Büyük ölçekli akustik modelleme için uzun kısa süreli bellek tekrarlayan sinir ağı mimarileri.' Interspeech, 2014. Giriş ve unut kapının (CIFG) birleştirilmesi: http://arxiv.org/pdf/1503.04069.pdf Greff et al. 'LSTM: Bir Arama Alanı Odyssey' Katman Normalizasyonu: https://arxiv.org/pdf/1607.06450.pdf Ba et al. 'Katman Normalizasyonu'
Özellikler: QuantizableResult
Arabirimler: DynamicRangeQuantizedOpInterface
, TFL_StatefulOp
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Nitelikler:
Bağlanmak | Mlir tipi | Tanım |
---|---|---|
fused_activation_function | :: mlir :: stringattr | Değeri Yok veya relu veya relu_n1_to_1 veya relu6 veya tanh veya Sign_bit |
cell_clip | :: mlir :: floatattr | Değeri negatif olmayan 32 bit şamandıra özelliği |
proj_clip | :: mlir :: floatattr | Değeri negatif olmayan 32 bit şamandıra özelliği |
kernel_type | :: mlir :: tfl :: lstmkerneltypeattr | değeri mlir :: tfl :: lstmkerneltype :: full |
asymmetric_quantize_inputs | :: mlir :: boolattr | Bool özniteliği |
input_to_input_intermediate | :: mlir :: typeattr | Herhangi bir tür öznitelik |
input_to_forget_intermediate | :: mlir :: typeattr | Herhangi bir tür öznitelik |
input_to_cell_intermediate | :: mlir :: typeattr | Herhangi bir tür öznitelik |
input_to_output_intermediate | :: mlir :: typeattr | Herhangi bir tür öznitelik |
effective_hidden_scale_intermediate | :: mlir :: typeattr | Herhangi bir tür öznitelik |
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 32 bit şamandıra veya Qi8 tipi veya Qi16 tipi değerlerin tensörü |
input_to_input_weights | Herhangi bir tür değer veya hiçbir türden tensör |
input_to_forget_weights | 32 bit şamandıra veya Qi8 tipi değerlerin tensörü |
input_to_cell_weights | 32 bit şamandıra veya Qi8 tipi değerlerin tensörü |
input_to_output_weights | 32 bit şamandıra veya Qi8 tipi değerlerin tensörü |
recurrent_to_input_weights | Herhangi bir tür değer veya hiçbir türden tensör |
recurrent_to_forget_weights | 32 bit şamandıra veya Qi8 tipi değerlerin tensörü |
recurrent_to_cell_weights | 32 bit şamandıra veya Qi8 tipi değerlerin tensörü |
recurrent_to_output_weights | 32 bit şamandıra veya Qi8 tipi değerlerin tensörü |
cell_to_input_weights | Herhangi bir tür değer veya hiçbir türden tensör |
cell_to_forget_weights | Herhangi bir tür değer veya hiçbir türden tensör |
cell_to_output_weights | Herhangi bir tür değer veya hiçbir türden tensör |
input_gate_bias | Herhangi bir tür değer veya hiçbir türden tensör |
forget_gate_bias | 32 bit şamandıra veya Qi32 tipi değerlerin tensörü |
cell_bias | 32 bit şamandıra veya Qi32 tipi değerlerin tensörü |
output_gate_bias | 32 bit şamandıra veya Qi32 tipi değerlerin tensörü |
projection_weights | Herhangi bir tür değer veya hiçbir türden tensör |
projection_bias | Herhangi bir tür değer veya hiçbir türden tensör |
input_activation_state | durum tensörü |
input_cell_state | durum tensörü |
input_layer_norm_coefficients | Herhangi bir tür değer veya hiçbir türden tensör |
forget_layer_norm_coefficients | Herhangi bir tür değer veya hiçbir türden tensör |
cell_layer_norm_coefficients | Herhangi bir tür değer veya hiçbir türden tensör |
output_layer_norm_coefficients | Herhangi bir tür değer veya hiçbir türden tensör |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | Herhangi bir tür değerdeki tensör |
tfl.matrix_diag
(tfl :: Matrixdiagop)
Sağlanan diyagonal ve diğer her şey sıfırlarla doldurulmuş bir tensör döndürür.
Bir diyagonal göz önüne alındığında, diyagonal ve diğer her şey sıfırlarla doldurulmuş bir tensör döndürür. Diagonal'ın k boyutlarına sahip olduğunu varsayalım [I, J, K, ..., N]
, o zaman çıktı boyutları olan k+1
rütbe tensörüdür [I, J, K, ..., N, N]
Nerede: output[i, j, k, ..., m, n] = 1{m=n} * diagonal[i, j, k, ..., n].
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
diagonal | 32 bit şamandıra tensörü veya 8 bit imzasız tamsayı veya 16 bit imzasız tamsayı veya 32 bit imzasız tamsayı veya 64 bit imzasız tamsayı veya 8 bit imzasız tamsayı veya Qi8 tipi veya Qi8 tipi veya tflite quint8 tipi değerleri |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bit şamandıra tensörü veya 8 bit imzasız tamsayı veya 16 bit imzasız tamsayı veya 32 bit imzasız tamsayı veya 64 bit imzasız tamsayı veya 8 bit imzasız tamsayı veya Qi8 tipi veya Qi8 tipi veya tflite quint8 tipi değerleri |
tfl.matrix_set_diag
(tfl :: matrixsetdiagop)
Yeni toplu diyagonal değerlere sahip toplu bir matris tensörü döndürür.
input
ve diagonal
göz önüne alındığında, bu işlem, en içteki matrislerin ana diyagonali hariç, input
aynı şekle ve değerlere sahip bir tensör döndürür. Bunlar diagonal
değerler tarafından yazılacaktır.
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 32 bit şamandıra tensörü veya 8 bit imzasız tamsayı veya 16 bitlik imzasız tamsayı veya 32 bit imzasız tamsayı veya 64 bit imzasız tamsayı veya 8 bit imzasız tamsayı veya Qi8 tipi veya Qi16 tipi veya qi16 tipi veya qui8 tipi veya tfle quint8 tipi değerler |
diagonal | 32 bit şamandıra tensörü veya 8 bit imzasız tamsayı veya 16 bitlik imzasız tamsayı veya 32 bit imzasız tamsayı veya 64 bit imzasız tamsayı veya 8 bit imzasız tamsayı veya Qi8 tipi veya Qi16 tipi veya qi16 tipi veya qui8 tipi veya tfle quint8 tipi değerler |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
result | 32 bit şamandıra tensörü veya 8 bit imzasız tamsayı veya 16 bitlik imzasız tamsayı veya 32 bit imzasız tamsayı veya 64 bit imzasız tamsayı veya 8 bit imzasız tamsayı veya Qi8 tipi veya Qi16 tipi veya qi16 tipi veya qui8 tipi veya tfle quint8 tipi değerler |
tfl.max_pool_2d
(tfl :: maxpool2dop)
Max Pool 2D OP
Girişte Max Pool 2D gerçekleştirir.
Girişler: inputs[0]
: Gerekli: Giriş tensörü
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Arayüzler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
Nitelikler:
Bağlanmak | Mlir tipi | Tanım |
---|---|---|
padding | :: mlir :: stringattr | değeri aynı veya geçerli olan dize özniteliği |
stride_w | :: mlir :: integerattr | 32-bit Signess Integer Nititelik |
stride_h | :: mlir :: integerattr | 32-bit Signess Integer Nititelik |
filter_width | :: mlir :: integerattr | 32-bit Signess Integer Nititelik |
filter_height | :: mlir :: integerattr | 32-bit Signess Integer Nititelik |
fused_activation_function | :: mlir :: stringattr | Değeri Yok veya relu veya relu_n1_to_1 veya relu6 veya tanh veya Sign_bit |
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 32 bit şamandıra veya Qui8 tipi veya Qi8 tipi veya Qi16 tipi veya tflite quint8 tipi değerlerin tensörü |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bit şamandıra veya Qui8 tipi veya Qi8 tipi veya Qi16 tipi veya tflite quint8 tipi değerlerin tensörü |
tfl.maximum
(tfl :: maximumop)
Maksimum operatör
Element-bazda maksimum işlem.
Özellikler: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, Commutative
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
lhs | 32 bit şamandıra tensörü veya 32/64 bit imzasız tamsayı veya Qi8 tipi veya Qui8 tipi veya Qi16 tipi değerler |
rhs | 32 bit şamandıra tensörü veya 32/64 bit imzasız tamsayı veya Qi8 tipi veya Qui8 tipi veya Qi16 tipi değerler |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
max | 32 bit şamandıra tensörü veya 32/64 bit imzasız tamsayı veya Qi8 tipi veya Qui8 tipi veya Qi16 tipi değerler |
tfl.mean
(tfl :: ANAPOP)
Ortalama operatör
Bir tensörün boyutları arasındaki elemanların ortalamasını hesaplar. Eksende verilen boyutlar boyunca input_tensor'u azaltır. KeepDIMS doğru olmadıkça, eksendeki her giriş için tensörün sırası 1 azalır. KeepDIMS doğruysa, azaltılmış boyutlar uzunluk 1 ile korunur.
Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
Nitelikler:
Bağlanmak | Mlir tipi | Tanım |
---|---|---|
keep_dims | :: mlir :: boolattr | Bool özniteliği |
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
input | 32 bit şamandıra tensörü veya 32 bit imzasız tamsayı veya 64 bit imzasız tamsayı veya Qi8 tipi veya Qui8 tipi veya 8 bit imzasız tamsayı veya Qi16 tipi değerler |
axis | 32 bit imzasız tamsayı değerleri tensör |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | 32 bit şamandıra tensörü veya 32 bit imzasız tamsayı veya 64 bit imzasız tamsayı veya Qi8 tipi veya Qui8 tipi veya 8 bit imzasız tamsayı veya Qi16 tipi değerler |
tfl.minimum
(tfl :: minimumop)
Min operatörü
Element-Base Min işlemi.
Özellikler: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, Commutative
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Arabirimler: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Efektler: MemoryEffects::Effect{}
İşlenenler:
İşlenen | Tanım |
---|---|
lhs | 32 bit şamandıra tensörü veya 32/64 bit imzasız tamsayı veya Qi8 tipi veya Qui8 tipi veya Qi16 tipi değerler |
rhs | 32 bit şamandıra tensörü veya 32/64 bit imzasız tamsayı veya Qi8 tipi veya Qui8 tipi veya Qi16 tipi değerler |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
min | 32 bit şamandıra tensörü veya 32/64 bit imzasız tamsayı veya Qi8 tipi veya Qui8 tipi veya Qi16 tipi değerler |
tfl.mirror_pad
(tfl :: mirrorpadop)
MirrorPad operatörü. Yansıtılmış değerlere sahip bir tensörü pedler.
Bu işlem, belirttiğiniz küreklere göre yansıtılmış değerlere sahip bir girişi oluşturur. 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{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
mode | ::mlir::TFL::MirrorPaddingTypeAttr | mirror_pad_enum |
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
seed | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
seed2 | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
logits | tensor of 32-bit float values |
num_samples | tensor of 32-bit signless integer values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
value | ::mlir::UnitAttr | unit attribute |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
tolerance | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
log_if_failed | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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)
. Vesaire.
Örneğin:
# '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{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
values_count | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
values | variadic of tensor of any type values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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)
Örneğin:
# '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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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)
Örneğin:
# '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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
input | variadic of tensor of any type values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | variadic of tensor of any type values |
tfl.pow
(TFL::PowOp)
Güç operatörü
Element-wise power operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
qtype | ::mlir::TypeAttr | Tensor type attribute |
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
s_param | ::mlir::TFL::SparsityParameterAttr | Sparsity parameter. |
compressed_data | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
qtype | ::mlir::TypeAttr | Tensor type attribute |
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
seed | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
seed2 | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
shape | tensor of 32-bit signless integer values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
seed | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
seed2 | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
shape | tensor of 32-bit signless integer values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
input | tensor of any type values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | tensor of any integer type |
tfl.read_variable
(TFL::ReadVariableOp)
Reads variable value.
Read variable data identified by 'resource_id'.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
resource_id | tensor of resource values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
input | tensor of complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
input | tensor of 1-bit signless integer values |
reduction_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
input | tensor of 1-bit signless integer values |
reduction_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
input | tensor of any type values |
shape | tensor of 32-bit signless integer values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
align_corners | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
half_pixel_centers | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
align_corners | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
half_pixel_centers | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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 şartlar.
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:
Operand | Tanım |
---|---|
input | tensor of 32-bit float values |
fft_length | tensor of 32-bit signless integer values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.select
(TFL::SelectOp)
Operatör seçin
Select values of 'x' if the corresponding value of 'condition' is true or the value of 'y' if false. There are valid condition input sizes:
- Either the same shape (in which case the select is elementwise), or
- condition must be Rank 1 and match over the first dimension.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.select_v2
(TFL::SelectV2Op)
SelectV2 operator
Select values of 'x' if the corresponding value of 'condition' is true or the value of 'y' if false. There are valid condition input sizes:
- Either the same shape (in which case the select is elementwise), or
- Broadcastable shapes between 'condition', 'x' and 'y'.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
out_type | ::mlir::Attribute | derived attribute |
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
input | tensor of any type values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
beta | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
block_size | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
num_splits | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
num_splits | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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
.
Örneğin:
# '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{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
squeeze_dims | ::mlir::ArrayAttr | 64-bit integer array attribute whose size is at most 8 |
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
input | tensor of any type values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
cell_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute whose value is non-negative |
proj_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute whose value is non-negative |
time_major | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
diagonal_recurrent_tensors | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
input_to_input_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_forget_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_cell_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_output_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
effective_hidden_scale_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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
. Başka bir deyişle:
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
idx_out_type | ::mlir::Attribute | derived attribute |
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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)
. Vesaire.
This is the opposite of pack
.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultElementType
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
num | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is non-negative |
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
container | ::mlir::StringAttr | string attribute |
shared_name | ::mlir::StringAttr | string attribute |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
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 |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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
Nitelikler:
Bağlanmak | MLIR Type | Tanım |
---|---|---|
is_stateless | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
Operand | Tanım |
---|---|
input | variadic of tensor of any type values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
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:
Operand | Tanım |
---|---|
«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:
Operand | Tanım |
---|---|
input | tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values |
Sonuçlar:
Sonuç | Tanım |
---|---|
output | tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values |
Nitelikler
DimensionMetadataAttr
Dimension metadata.
Sözdizimi:
#tfl.dimension_metadata<
::mlir::TFL::DimensionTypeAttr, # format
int32_t, # dense_size
::llvm::ArrayRef<int32_t>, # segments
::llvm::ArrayRef<int32_t> # indices
>
Parametreler:
Parametre | C++ type | Tanım |
---|---|---|
biçim | ::mlir::TFL::DimensionTypeAttr | dimension_type |
dense_size | int32_t | |
bölümler | ::llvm::ArrayRef<int32_t> | |
endeksler | ::llvm::ArrayRef<int32_t> |
SparsityParameterAttr
Sparsity parameter.
Sözdizimi:
#tfl.sparsity_parameter<
::llvm::ArrayRef<int32_t>, # traversal_order
::llvm::ArrayRef<int32_t>, # block_map
::llvm::ArrayRef<DimensionMetadataAttr> # dim_metadata
>
Parametreler:
Parametre | C++ type | Tanım |
---|---|---|
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">
Parametreler:
Parametre | C++ type | Tanım |
---|---|---|
değer | ::llvm::StringRef |
DimensionTypeAttr
dimension_type
Sözdizimi:
#tfl.dimension_type_attr<
::mlir::TFL::DimensionType # value
>
Enum cases:
- DENSE (
DENSE
) - SPARSE_CSR (
SPARSE_CSR
) #### Parameters:
Parametre | C++ type | Tanım |
---|---|---|
değer | ::mlir::TFL::DimensionType | an enum of type DimensionType |
LSTMKernelTypeAttr
lstm_kernel_type
Sözdizimi:
#tfl.lstm_kernel_type_attr<
::mlir::TFL::LSTMKernelType # value
>
Enum cases:
- FULL (
FULL
) - BASIC (
BASIC
) #### Parameters:
Parametre | C++ type | Tanım |
---|---|---|
değer | ::mlir::TFL::LSTMKernelType | an enum of type LSTMKernelType |
MirrorPaddingTypeAttr
mirror_pad_enum
Sözdizimi:
#tfl.mirror_pad_attr<
::mlir::TFL::MirrorPaddingType # value
>
Enum cases:
- REFLECT (
REFLECT
) - SYMMETRIC (
SYMMETRIC
) #### Parameters:
Parametre | C++ type | Tanım |
---|---|---|
değer | ::mlir::TFL::MirrorPaddingType | an enum of type MirrorPaddingType |
Enums
DimensionType
dimension_type
Durumlar:
Sembol | Değer | Sicim |
---|---|---|
YOĞUN | 0 | YOĞUN |
SPARSE_CSR | 1 | SPARSE_CSR |
LSTMKernelType
lstm_kernel_type
Durumlar:
Sembol | Değer | Sicim |
---|---|---|
TAM DOLU | 0 | TAM DOLU |
TEMEL | 1 | TEMEL |
MirrorPaddingType
mirror_pad_enum
Durumlar:
Sembol | Değer | Sicim |
---|---|---|
YANSITMAK | 0 | YANSITMAK |
SİMETRİK | 1 | SİMETRİK |