'tfl' Lehçe

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 tam sayı 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 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

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 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü
fw_output_gate_bias	32 bitlik kayan değer değerlerinin 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 SpeculatableImplTrait , 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 SpeculatableImplTrait , 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.

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.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 SpeculatableImplTrait , 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 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

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 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 tam sayı 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 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
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 tam sayı özelliği
depth_multiplier	::mlir::TamsayıAttr	32 bit işaretsiz tam sayı 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 nokta veya 16 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü
update	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 nokta veya 16 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü
start_indices	32/64 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	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 nokta veya 16 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü

tfl.elu (TFL::EluOp)

Üstel Doğrusal Birim operatörü

Üstel doğrusal f(x) -> exp(x) - 1'i x < 0 için, x'i x >= 0 için hesaplar.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait SpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
x	32 bitlik kayan nokta veya 8 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
y	32 bitlik kayan nokta veya 8 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

tfl.embedding_lookup (TFL::EmbeddingLookupOp)

Arama işlecini yerleştirme

Gömme tensörleri listesinde kimlikleri arar.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
lookup	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
value	32 bitlik kayan noktalı veya 8 bitlik işaretsiz tamsayı veya 8 bitlik işaretsiz tamsayı veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI4 tipi değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan nokta veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı değerlerinin tensörü

tfl.equal (TFL::EqualOp)

Eşit operatör

x == y öğesinin doğruluk öğesini öğe bazında döndürür

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

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
x	1 bitlik işaretsiz tamsayı veya 32 bitlik kayan nokta veya 16 bitlik işaretsiz tam sayı veya 32 bitlik işaretsiz tam sayı veya 64 bitlik işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya 8 bitlik işaretsiz tam sayı veya TFLite dize türü değerlerinin tensörü
y	1 bitlik işaretsiz tamsayı veya 32 bitlik kayan nokta veya 16 bitlik işaretsiz tam sayı veya 32 bitlik işaretsiz tam sayı veya 64 bitlik işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya 8 bitlik işaretsiz tam sayı veya TFLite dize türü değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	1 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

tfl.exp (TFL::ExpOp)

Doğal üs alma operatörü

Girişte öğe bazında doğal üstel alma işlemi gerçekleştirir.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
x	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
y	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü

tfl.expand_dims (TFL::ExpandDimsOp)

Tensörün şekline 1 boyutunu ekler.

Bir tensör input verildiğinde, bu işlem input şeklinin boyut indeksi axis 1 boyutunu ekler. Boyut indeksi axis sıfırdan başlar; axis için negatif bir sayı belirtirseniz sondan geriye doğru sayılır.

Tek bir öğeye toplu iş boyutu eklemek istiyorsanız bu işlem kullanışlıdır. Örneğin, şekil [height, width, channels] şeklinde tek bir görüntünüz varsa, bunu expand_dims(image, 0) ile 1 görüntüden oluşan bir toplu iş haline getirebilirsiniz; bu, şekli [1, height, width, channels] yapacaktır .

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 şunları gerektirir:

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

Bu işlem, boyut 1'in boyutlarını kaldıran squeeze() işlemiyle ilgilidir.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	herhangi bir tür değerin tensörü
dim	32/64 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	herhangi bir tür değerin tensörü

tfl.external_const (TFL::ExternalConstOp)

Harici const op.

Harici const op, düz tampondaki bir sabite işaret eden bir buffer_index tutar.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
buffer_index	::mlir::TamsayıAttr	32 bit işaretsiz tam sayı özelliği

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	herhangi bir tür değerin tensörü

tfl.fake_quant (TFL::FakeQuantOp)

FakeQuant operatörü

Float tipindeki 'giriş' tensörünü, minimum ve maksimum kayan skalerler aracılığıyla, girişlerle aynı şekle sahip 'çıkış' tensörlerine sahte olarak nicemleyin.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
min	::mlir::FloatAttr	32 bitlik kayan nokta özelliği
max	::mlir::FloatAttr	32 bitlik kayan nokta özelliği
num_bits	::mlir::TamsayıAttr	Minimum değeri 2, maksimum değeri 16 olan 32 bitlik işaretsiz tam sayı özelliği
narrow_range	::mlir::BoolAttr	değeri yanlış olan bool özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü

tfl.fill (TFL::FillOp)

Tensörü verilen değerle doldurun.

Tensörü verilen değerle doldurun.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
dims	32/64 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
input	32 bit kayan nokta veya 16 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya 1 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QI16 türü veya TFLite dize türü değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
result	32 bit kayan nokta veya 16 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya 1 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QI16 türü veya TFLite dize türü değerlerinin tensörü

tfl.floor (TFL::FloorOp)

Kat operatörü

Girişin eleman bazında taban değerini döndürür.

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.floor_div (TFL::FloorDivOp)

Kat div operatörü

Eleman bazında zemin bölme işlemi.

Özellikler: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
lhs	32 bit kayan nokta veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı değerlerinin tensörü
rhs	32 bit kayan nokta veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan nokta veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı değerlerinin tensörü

tfl.floor_mod (TFL::FloorModOp)

Bölüm hatırlatıcısı

Eleman bazında bölme hatırlatma işlemi.

Özellikler: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
lhs	8 bitlik işaretsiz tamsayı veya 16 bitlik işaretsiz tam sayı veya 32 bitlik işaretsiz tam sayı veya 64 bitlik işaretsiz tam sayı veya 32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü
rhs	8 bitlik işaretsiz tamsayı veya 16 bitlik işaretsiz tam sayı veya 32 bitlik işaretsiz tam sayı veya 64 bitlik işaretsiz tam sayı veya 32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	8 bitlik işaretsiz tamsayı veya 16 bitlik işaretsiz tam sayı veya 32 bitlik işaretsiz tam sayı veya 64 bitlik işaretsiz tam sayı veya 32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü

tfl.fully_connected (TFL::FullyConnectedOp)

Tamamen bağlı operasyon

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

Arayüzler: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TFL_SparseOp , 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
weights_format	::mlir::StringAttr	Değeri DEFAULT veya SHUFFLED4x16INT8 olan dize özelliği
keep_num_dims	::mlir::BoolAttr	bool özelliği
asymmetric_quantize_inputs	::mlir::BoolAttr	bool özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bitlik float veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI16 tipi veya QUI16 tipi değerlerin tensörü
filter	32 bitlik float veya QI4 tipi veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü
bias	herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	herhangi bir tür değerin tensörünün değişkenliği

tfl.gather (TFL::GatherOp)

Operatör topla

indices göre params axis ekseninden dilimler toplayın.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
axis	::mlir::TamsayıAttr	32 bit işaretsiz tam sayı özelliği
batch_dims	::mlir::TamsayıAttr	32 bit işaretsiz tam sayı özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
params	32 bit kayan nokta veya 1 bit işaretsiz tam sayı veya 4 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya TFLite dize türü veya 8 bit işaretsiz tamsayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya QI16 türü değerleri
indices	16 bit işaretsiz tam sayının veya 32 bit işaretsiz tam sayının veya 64 bit işaretsiz tam sayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan nokta veya 1 bit işaretsiz tam sayı veya 4 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya TFLite dize türü veya 8 bit işaretsiz tamsayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya QI16 türü değerleri

tfl.gather_nd (TFL::GatherNdOp)

_Gather ve operatörü

params dilimleri, indices belirtilen şekle sahip bir Tensörde toplayın.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
params	32 bit kayan nokta veya 1 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya TFLite dize türü değerlerinin tensörü
indices	16 bit işaretsiz tam sayının veya 32 bit işaretsiz tam sayının veya 64 bit işaretsiz tam sayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan nokta veya 1 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya TFLite dize türü değerlerinin tensörü

tfl.gelu (TFL::GeluOp)

GELU aktivasyon fonksiyonu.

GELU aktivasyon fonksiyonunu eleman bazında hesaplar.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
approximate	::mlir::BoolAttr	bool özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi veya QUI8 tipi değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi veya QUI8 tipi değerlerin tensörü

tfl.greater (TFL::GreaterOp)

Büyük operatör

Eleman bazında daha büyük operasyon.

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

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
lhs	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QUI8 türü veya QI8 türü veya TFLite quint8 türü değerlerin tensörü
rhs	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QUI8 türü veya QI8 türü veya TFLite quint8 türü değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	1 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

tfl.greater_equal (TFL::GreaterEqualOp)

_Büyük eşit operatörü

Eleman bazında büyük_equal işlemi.

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

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
lhs	32 bit kayan nokta veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QUI8 türü veya QI8 türü değerlerin tensörü
rhs	32 bit kayan nokta veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QUI8 türü veya QI8 türü değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	1 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

tfl.hard_swish (TFL::HardSwishOp)

Hardswish aktivasyon fonksiyonu.

Sert geçiş aktivasyon fonksiyonunu f(x) -> (x * relu6(x+3))/6 eleman bazında hesaplar.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bitlik kayan nokta veya QUI8 tipi veya QI8 tipi değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bitlik kayan nokta veya QUI8 tipi veya QI8 tipi değerlerin tensörü

tfl.hashtable (TFL::HashtableOp)

Başlatılmamış bir karma tablosu oluşturur.

Bu işlem, anahtarlarının ve değerlerinin türünü belirten bir karma tablosu oluşturur. Tabloyu kullanmadan önce onu başlatmanız gerekecektir. Başlatma işleminden sonra tablo değişmez olacaktır.

Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
table_id	::mlir::TamsayıAttr	32 bit işaretsiz tam sayı özelliği
key_dtype	::mlir::TypeAttr	herhangi bir tür özelliği
value_dtype	::mlir::TypeAttr	herhangi bir tür özelliği

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
out	kaynak değerlerinin tensörü

tfl.hashtable_find (TFL::HashtableFindOp)

Bir tablodaki anahtarları arar, karşılık gelen değerlerin çıktısını verir.

Tensör keys tablonun tuşlarıyla aynı tipte olmalıdır. Çıkış values tablo değerlerinin türündedir.

Skaler default_value tabloda bulunmayan anahtarların değer çıktısıdır. Ayrıca tablo değerleriyle aynı türde olmalıdır.

Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
hash_table	kaynak değerlerinin tensörü
keys	32 bit işaretsiz tamsayı veya TFLite dize türü tensörü veya 64 bit işaretsiz tam sayı değerleri
default_value	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı veya TFLite dize türü tensörü veya 64 bit işaretsiz tam sayı değerleri

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
out	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı veya TFLite dize türü tensörü veya 64 bit işaretsiz tam sayı değerleri

tfl.hashtable_import (TFL::HashtableImportOp)

Tablonun içeriğini belirtilen anahtarlar ve değerlerle değiştirir.

Tensör keys tablonun anahtarlarıyla aynı tipte olmalıdır. Tensör values tablo değerlerinin türünde olmalıdır.

Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
hash_table	kaynak değerlerinin tensörü
keys	32 bit işaretsiz tamsayı veya TFLite dize türü tensörü veya 64 bit işaretsiz tam sayı değerleri
values	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı veya TFLite dize türü tensörü veya 64 bit işaretsiz tam sayı değerleri

tfl.hashtable_size (TFL::HashtableSizeOp)

Verilen tablodaki öğe sayısını hesaplar.

Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
hash_table	kaynak değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
out	64 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

tfl.if (TFL::IfOp)

If-then-else işlemi

tfl.if işlemi, kodun iki bölgesini koşullu olarak yürütmek için bir if-then-else yapısını temsil eder. Bir if işleminin işleneni bir boole değeridir. Örneğin:

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

tfl.if ayrıca kendi bölgelerinde tanımlanan sonuçları da döndürebilir. Tanımlanan değerler hangi yürütme yolunun alındığına göre 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 sonlandırılır. "tfl.if" hiçbir değer tanımlamıyorsa "tfl.yield" dışarıda bırakılabilir ve örtülü olarak eklenecektir. Aksi halde açıkça belirtilmelidir. Ayrıca "tfl.if" bir veya daha fazla değeri tanımlıyorsa 'else' bloğu atlanamaz.

Örnek:

tfl.if %b  {
  ...
}

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

Arayüzler: RegionBranchOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
cond	1 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
results	herhangi bir tür değerin tensörünün değişkenliği

tfl.imag (TFL::ImagOp)

Karmaşık bir sayının sanal kısmını döndürür.

Karmaşık sayıların tensör input göz önüne alındığında, bu işlem, input içindeki her öğenin sanal kısmı olan float türünde bir tensör döndürür. input tüm öğeler formdaki karmaşık sayılar olmalıdır \(a + bj\)burada a , bu işlemin döndürdüğü gerçek kısımdır ve b, sanal kısımdır.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait SpeculatableImplTrait , 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.l2_normalization (TFL::L2NormalizationOp)

L2 Normalleştirme Operatörü

L2Normalleştirme Operasyonu

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , FixedOutputRangeInterface , 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
input	32 bitlik kayan noktalı veya QUI8 tipi veya QI8 tipi veya QUI16 tipi veya QI16 tipi veya 8 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bitlik kayan noktalı veya QUI8 tipi veya QI8 tipi veya QUI16 tipi veya QI16 tipi veya 8 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

tfl.leaky_relu (TFL::LeakyReluOp)

Sızdıran Relu operatörü

Eleman bazında Sızdıran ReLU operatörü x -> x >= 0 ? x : (alfa * x)

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
alpha	::mlir::FloatAttr	32 bitlik kayan nokta özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bitlik float veya QUI8 tipi veya QI8 tipi veya TFLite quint8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bitlik float veya QUI8 tipi veya QI8 tipi veya TFLite quint8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü

tfl.less (TFL::LessOp)

Daha az operatör

Eleman bazında daha az işlem.

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

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
lhs	32 bit kayan nokta veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QUI8 türü veya QI8 türü veya TFLite quint8 türü değerlerinin tensörü
rhs	32 bit kayan nokta veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QUI8 türü veya QI8 türü veya TFLite quint8 türü değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	1 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

tfl.less_equal (TFL::LessEqualOp)

_Daha az eşit operatörü

Öğe bazında less_equal işlemi.

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

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
lhs	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü değerlerin tensörü
rhs	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	1 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

tfl.local_response_normalization (TFL::LocalResponseNormalizationOp)

Yerel Yanıt Normalleştirmesi.

4 boyutlu input tensörü, 1 boyutlu vektörlerin (son boyut boyunca) 3 boyutlu bir dizisi olarak ele alınır ve her vektör bağımsız olarak normalleştirilir. Belirli bir vektör içinde her bileşen, depth_radius içindeki girdilerin ağırlıklı, kare toplamına bölünür. Ayrıntılı olarak,

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 diğerleri, derin evrişimli sinir ağlarıyla ImageNet sınıflandırması (NIPS 2012) .

Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
radius	::mlir::TamsayıAttr	32 bit işaretsiz tam sayı özelliği
bias	::mlir::FloatAttr	32 bitlik kayan nokta özelliği
alpha	::mlir::FloatAttr	32 bitlik kayan nokta özelliği
beta	::mlir::FloatAttr	32 bitlik kayan nokta özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü

tfl.log (TFL::LogOp)

Doğal logaritma operatörü

Girişte öğe bazında doğal logaritma işlemi gerçekleştirir.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
x	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
y	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi değerlerin tensörü

tfl.log_softmax (TFL::LogSoftmaxOp)

Softmax operatörünü kaydet

Aşağıdaki formülle öğe bazında log softmax aktivasyonlarını hesaplar

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

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bitlik float veya QUI8 tipi veya QI8 tipi veya TFLite quint8 tipi değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bitlik float veya QUI8 tipi veya QI8 tipi veya TFLite quint8 tipi değerlerin tensörü

tfl.logical_and (TFL::LogicalAndOp)

Mantıksal VE operatörü

Öğe bazında mantıksal VE işlemi.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
lhs	1 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
rhs	1 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	1 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

tfl.logical_not (TFL::LogicalNotOp)

Mantıksal DEĞİL operatörü

Öğe bazında mantıksal DEĞİL işlemi.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait SpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
lhs	1 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	1 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

tfl.logical_or (TFL::LogicalOrOp)

Mantıksal VEYA operatörü

Öğe bazında mantıksal VEYA işlemi.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
lhs	1 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
rhs	1 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	1 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

tfl.logistic (TFL::LogisticOp)

Lojistik operatörü

Girişin eleman bazında Sigmoid'ini hesaplar

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
x	32 bitlik float veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI16 tipi veya TFLite quint8 tipi değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
y	32 bitlik float 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) yinelenen ağ katmanı. Varsayılan gözetleme deliği olmayan uygulama aşağıdakilere dayanmaktadır: 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. Gözetleme deliği uygulaması aşağıdakilere dayanmaktadır: 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 unutma kapısının (CIFG) bağlantısı şuna dayanmaktadır: http://arxiv.org/pdf/1503.04069.pdf Greff ve ark. 'LSTM: Bir Arama Uzayı Macerası' Katman normalizasyonu aşağıdakilere dayanmaktadır: https://arxiv.org/pdf/1607.06450.pdf Ba ve ark. 'Katman Normalleştirme'

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
kernel_type	::mlir::TFL::LSTMKernelTypeAttr	değeri mlir::TFL::LSTMKernelType::FULL olan lstm_kernel_type
asymmetric_quantize_inputs	::mlir::BoolAttr	bool özelliği
input_to_input_intermediate	::mlir::TypeAttr	herhangi bir tür özelliği
input_to_forget_intermediate	::mlir::TypeAttr	herhangi bir tür özelliği
input_to_cell_intermediate	::mlir::TypeAttr	herhangi bir tür özelliği
input_to_output_intermediate	::mlir::TypeAttr	herhangi bir tür özelliği
effective_hidden_scale_intermediate	::mlir::TypeAttr	herhangi bir tür özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü
input_to_input_weights	herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü
input_to_forget_weights	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi değerlerin tensörü
input_to_cell_weights	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi değerlerin tensörü
input_to_output_weights	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi değerlerin tensörü
recurrent_to_input_weights	herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü
recurrent_to_forget_weights	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi değerlerin tensörü
recurrent_to_cell_weights	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi değerlerin tensörü
recurrent_to_output_weights	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi değerlerin tensörü
cell_to_input_weights	herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü
cell_to_forget_weights	herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü
cell_to_output_weights	herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü
input_gate_bias	herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü
forget_gate_bias	32 bitlik kayan nokta veya QI32 tipi değerlerin tensörü
cell_bias	32 bitlik kayan nokta veya QI32 tipi değerlerin tensörü
output_gate_bias	32 bitlik kayan nokta veya QI32 tipi değerlerin tensörü
projection_weights	herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü
projection_bias	herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü
input_activation_state	durum bilgisi olan tensör
input_cell_state	durum bilgisi olan tensör
input_layer_norm_coefficients	herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü
forget_layer_norm_coefficients	herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü
cell_layer_norm_coefficients	herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü
output_layer_norm_coefficients	herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	herhangi bir tür değerin tensörü

tfl.matrix_diag (TFL::MatrixDiagOp)

Sağlanan köşegen ve diğer her şeyin sıfırlarla doldurulduğu bir tensör döndürür.

Bir köşegen verildiğinde, köşegeni ve diğer her şeyi sıfırlarla doldurulmuş bir tensör döndürür. Köşegenin k boyutu olduğunu varsayalım [I, J, K, ..., N] , o zaman çıktı k+1 dereceli ve [I, J, K, ..., N, N] boyutlarına sahip bir tensördür; burada: output[i, j, k, ..., m, n] = 1{m=n} * diagonal[i, j, k, ..., n].

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
diagonal	32 bit kayan nokta veya 8 bit işaretsiz tam sayı 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 QUI8 türü veya QI8 türü veya TFLite quint8 türü değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan nokta veya 8 bit işaretsiz tam sayı 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 QUI8 türü veya QI8 türü veya TFLite quint8 türü değerlerin tensörü

tfl.matrix_set_diag (TFL::MatrixSetDiagOp)

Yeni toplu çapraz değerlere sahip toplu matris tensörünü döndürür.

input ve diagonal verildiğinde, bu işlem, en içteki matrislerin ana köşegeni dışında, input ile aynı şekil ve değerlere sahip bir tensör döndürür. Bunların üzerine diagonal değerler yazılacaktır.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bit kayan nokta veya 8 bit işaretsiz tam sayı 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 QI16 türü veya QUI8 türü veya TFLite quint8 türü değerleri
diagonal	32 bit kayan nokta veya 8 bit işaretsiz tam sayı 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 QI16 türü veya QUI8 türü veya TFLite quint8 türü değerleri

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
result	32 bit kayan nokta veya 8 bit işaretsiz tam sayı 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 QI16 türü veya QUI8 türü veya TFLite quint8 türü değerleri

tfl.max_pool_2d (TFL::MaxPool2DOp)

Maksimum Havuz 2D işlemi

Girişte maksimum havuz 2D'yi gerçekleştirir.

Girişler: inputs[0] : gerekli: giriş tensörü

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
padding	::mlir::StringAttr	değeri AYNI veya GEÇERLİ olan dize özelliği
stride_w	::mlir::TamsayıAttr	32 bit işaretsiz tam sayı özelliği
stride_h	::mlir::TamsayıAttr	32 bit işaretsiz tam sayı özelliği
filter_width	::mlir::TamsayıAttr	32 bit işaretsiz tam sayı özelliği
filter_height	::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

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bitlik float veya QUI8 tipi veya QI8 tipi veya QI16 tipi veya TFLite quint8 tipi değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bitlik float veya QUI8 tipi veya QI8 tipi veya QI16 tipi veya TFLite quint8 tipi değerlerin tensörü

tfl.maximum (TFL::MaximumOp)

Maksimum operatör

Eleman bazında maksimum çalışma.

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

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
lhs	32 bit kayan nokta veya 32/64 bit işaretsiz tamsayı veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü
rhs	32 bit kayan nokta veya 32/64 bit işaretsiz tamsayı veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
max	32 bit kayan nokta veya 32/64 bit işaretsiz tamsayı veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü

tfl.mean (TFL::MeanOp)

Ortalama operatör

Bir tensörün boyutları boyunca elemanların ortalamasını hesaplar. Giriş_tensörünü eksende verilen boyutlar boyunca azaltır. Keepdims doğru olmadığı sürece tensörün sırası eksendeki her giriş için 1 azaltılır. Keepdims true ise küçültülmüş boyutlar uzunluk 1 ile korunur.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bit kayan noktalı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya QI16 tipi değerlerin tensörü
axis	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan noktalı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya QI16 tipi değerlerin tensörü

tfl.minimum (TFL::MinimumOp)

Minimum operatör

Eleman bazında minimum işlem.

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

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
lhs	32 bit kayan nokta veya 32/64 bit işaretsiz tamsayı veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü
rhs	32 bit kayan nokta veya 32/64 bit işaretsiz tamsayı veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
min	32 bit kayan nokta veya 32/64 bit işaretsiz tamsayı veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü

tfl.mirror_pad (TFL::MirrorPadOp)

MirrorPad Operatörü. Bir tensörü yansıtılmış değerlerle doldurur.

Bu işlem, belirttiğiniz dolgulara göre bir girişi yansıtılmış değerlerle doldurur. dolgular, [n, 2] şeklinde bir tamsayı tensörüdür; burada n, giriş sırasıdır. Girişin her D boyutu için, dolgular[D, 0] o boyuttaki girdi içeriğinden önce kaç değer ekleneceğini belirtir ve dolgular[D, 1] o boyuttaki girdi içeriğinden sonra kaç değer ekleneceğini belirtir.

copy_border doğruysa (sırasıyla yanlışsa), hem dolgular[D, 0] hem de dolgular[D, 1] input.dim_size(D)'den (veya input.dim_size(D) - 1) büyük olmamalıdır.

Çıktının her D boyutunun yastıklı boyutu şöyledir:

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

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
mode	::mlir::TFL::MirrorPaddingTypeAttr	ayna_pad_enum

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya QI16 türü değerlerin tensörü
pad	32 bitlik işaretsiz tamsayı veya 64 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya QI16 türü değerlerin tensörü

tfl.mul (TFL::MulOp)

Çarpma operatörü

Eleman bazında çarpma 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 32 bit işaretsiz tamsayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya QI16 türü veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit kayan öğe değerlerine sahip karmaşık tür
rhs	32 bit kayan noktalı veya 32 bit işaretsiz tamsayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya QI16 türü veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit kayan öğe değerlerine sahip karmaşık tür

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan noktalı veya 32 bit işaretsiz tamsayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya QI16 türü veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit kayan öğe değerlerine sahip karmaşık tür

tfl.multinomial (TFL::MultinomialOp)

Kategorik bir dağılımdan örnekler çizer.

Üretilen değerler, tüm sınıflar için sağlanan logits veya normalleştirilmemiş log olasılıklarına dayalı olarak kategorik bir dağılıma sahip olacaktır.

Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
seed	::mlir::TamsayıAttr	64 bit işaretsiz tam sayı özelliği
seed2	::mlir::TamsayıAttr	64 bit işaretsiz tam sayı özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
logits	32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü
num_samples	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
out	32 bitlik işaretsiz tamsayı veya 64 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

tfl.neg (TFL::NegOp)

Olumsuzluk operatörü

Girişin öğe bazında olumsuzlanmasını hesaplar

Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
x	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
y	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı değerlerinin tensörü

tfl.no_value (TFL::NoValueOp)

Hiçbir değeri temsil etmeyen sabit.

Değer sabiti yok op.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , ConstantLike

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
value	::mlir::UnitAttr	birim özelliği

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
none_val	hiçbiri türü

tfl.non_max_suppression_v4 (TFL::NonMaxSuppressionV4Op)

Azalan puan sırasına göre sınırlayıcı kutuların bir alt kümesini açgözlülükle seçer,

daha önce seçilen kutularla çakışma oranı yüksek olan kutuların budanması. score_threshold değerinden düşük puana sahip sınırlayıcı kutular kaldırılır. Sınırlayıcı kutular [y1, x1, y2, x2] olarak sağlanır; burada (y1, x1) ve (y2, x2), herhangi bir köşegen kutu köşesi çiftinin koordinatlarıdır ve koordinatlar normalleştirilmiş olarak sağlanabilir (yani, aralık [0, 1]) veya mutlak. Bu algoritmanın, orijinin koordinat sisteminde nerede olduğu konusunda agnostik olduğunu ve daha genel olarak koordinat sisteminin ortogonal dönüşümleri ve çevirileri için değişmez olduğunu unutmayın; dolayısıyla koordinat sisteminin çevrilmesi veya yansıtılması, algoritma tarafından aynı kutuların seçilmesine neden olur. Bu işlemin çıktısı, seçilen kutuları temsil eden sınırlayıcı kutuların giriş koleksiyonuna indekslenen bir tamsayılar kümesidir. Seçilen endekslere karşılık gelen sınırlayıcı kutu koordinatları daha sonra tf.gather operation kullanılarak elde edilebilir. Örneğin: seçili_indices = tf.image.non_max_suppression_v2(boxs, puanlar, max_output_size, iou_threshold, Score_threshold) seçili_boxes = tf.gather(boxes, seçilmiş_indices)

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
boxes	32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü
scores	32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü
max_output_size	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
iou_threshold	32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü
score_threshold	32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
selected_indices	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
valid_outputs	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

tfl.non_max_suppression_v5 (TFL::NonMaxSuppressionV5Op)

Azalan puan sırasına göre sınırlayıcı kutuların bir alt kümesini açgözlülükle seçer,

daha önce seçilen kutularla çakışma oranı yüksek olan kutuların budanması. score_threshold değerinden düşük puana sahip sınırlayıcı kutular kaldırılır. Sınırlayıcı kutular [y1, x1, y2, x2] olarak sağlanır; burada (y1, x1) ve (y2, x2), herhangi bir köşegen kutu köşesi çiftinin koordinatlarıdır ve koordinatlar normalleştirilmiş olarak sağlanabilir (yani, aralık [0, 1]) veya mutlak. Bu algoritmanın, orijinin koordinat sisteminde nerede olduğu konusunda agnostik olduğunu ve daha genel olarak koordinat sisteminin ortogonal dönüşümleri ve çevirileri için değişmez olduğunu unutmayın; dolayısıyla koordinat sisteminin çevrilmesi veya yansıtılması, algoritma tarafından aynı kutuların seçilmesine neden olur. Bu işlemin çıktısı, seçilen kutuları temsil eden sınırlayıcı kutuların giriş koleksiyonuna indekslenen bir tamsayılar kümesidir. Seçilen endekslere karşılık gelen sınırlayıcı kutu koordinatları daha sonra tf.gather operation kullanılarak elde edilebilir. Örneğin:selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2(boxs,cores,max_output_size,iou_threshold,score_threshold)selected_boxes = tf.gather(boxes,selected_indices) Bu op aynı zamanda Soft-NMS (Gauss ağırlıklı) modunu da destekler (cf Bodla ve diğerleri) , https://arxiv.org/abs/1704.04503 ) burada kutular, doğrudan budanmalarına neden olmak yerine, diğer örtüşen kutuların puanını azaltır. Bu Soft-NMS modunu etkinleştirmek için soft_nms_sigma parametresini 0'dan büyük olacak şekilde ayarlayın.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
boxes	32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü
scores	32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü
max_output_size	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
iou_threshold	32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü
score_threshold	32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü
soft_nms_sigma	32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
selected_indices	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
selected_scores	32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü
valid_outputs	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

tfl.not_equal (TFL::NotEqualOp)

_Eşit değil operatörü

Öğe açısından eşit değil işlemi.

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

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
lhs	1 bitlik işaretsiz tamsayı veya 32 bitlik kayan nokta veya 32 bitlik işaretsiz tamsayı veya 64 bitlik işaretsiz tamsayı veya QUI8 türü veya QI8 türü veya TFLite quint8 türü veya TFLite dize türü değerlerinin tensörü
rhs	1 bitlik işaretsiz tamsayı veya 32 bitlik kayan nokta veya 32 bitlik işaretsiz tamsayı veya 64 bitlik işaretsiz tamsayı veya QUI8 türü veya QI8 türü veya TFLite quint8 türü veya TFLite dize türü değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	1 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

tfl.NumericVerify (TFL::NumericVerifyOp)

İki işlenenin rakamlarını doğrular

NumericVerify operasyonu, iki aktivasyonun rakamlarını doğrulamaya yönelik bir hata ayıklama operasyonudur. TFLite'da özel bir işlemdir. log_if_failed doğruysa, NumericVerify op, kayan ve nicelenmiş aktivasyonlar arasındaki farklara ilişkin istatistikleri, çıktı günlüklerini, çıktı tensörlerindeki farklılıkları ayarlar ve toleransın üzerinde hatalar mevcutsa bir hata atar. log_if_failed = false ise hatalar umurunda değildir.

Nitelikler: QuantizableResult , SameOperandsShape

Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
tolerance	::mlir::FloatAttr	32 bitlik kayan nokta özelliği
log_if_failed	::mlir::BoolAttr	bool özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI16 tipi veya 16 bitlik kayan nokta veya TFLite quint8 tipi değerlerin tensörü
ref	32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü

tfl.one_hot (TFL::OneHotOp)

OneHot operatörü

Bir sıcak tensör döndürür. indices dizinlerle temsil edilen konumlar on_value değerini alırken, diğer tüm konumlar off_value değerini alır.

Giriş indices N sıralaması ise, çıktı N+1 sıralamasına sahip olacaktır. Yeni eksen, boyut axis oluşturulur (varsayılan: yeni eksen sona eklenir).

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
axis	::mlir::TamsayıAttr	32 bit işaretsiz tam sayı özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
indices	32 bitlik işaretsiz tamsayı veya 64 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
depth	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
on_value	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya 1 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı değerlerinin tensörü
off_value	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya 1 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya 1 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı değerlerinin tensörü

tfl.pack (TFL::PackOp)

Bir boyut boyunca tensörlerin listesini tek bir tensörde paketler

values_count rütbe R tensörlerinin bir listesini tek bir derece (R+1) tensöre paketler.

values values_count tensörlerini, axis boyutu boyunca paketleyerek, values içindeki her tensörden bir üst sıraya sahip bir tensöre paketler.

(A, B, C) şeklindeki tensörlerin bir listesi verildiğinde;

axis == 0 ise output tensörü (N, A, B, C) şekline sahip olacaktır. axis == 1 ise output tensörü (A, N, B, C) şeklinde olacaktır. 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]]

Bu, unpack tam tersidir.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
values_count	::mlir::TamsayıAttr	Değeri pozitif olan 32 bitlik işaretsiz tamsayı özelliği
axis	::mlir::TamsayıAttr	32 bit işaretsiz tam sayı özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
values	herhangi bir tür değerin tensörünün değişkenliği

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan nokta veya 8 bit işaretsiz tam sayı 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 32 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya QI16 tür veya TFLite quint8 tür değerleri

tfl.pad (TFL::PadOp)

Dolgu operatörü

Bu işlem, belirttiğiniz paddings göre bir input sıfırlarla doldurur. paddings [Dn, 2] şeklinde bir tamsayı tensörüdür; burada n, input sırasıdır. input her D boyutu için, paddings[D, 0] o boyuttaki input içeriğinden önce kaç tane sıfır ekleneceğini belirtir ve paddings[D, 1] o boyuttaki input içeriğinden sonra kaç tane sıfır ekleneceğini belirtir.

Çıktının her D boyutunun yastıklı boyutu şöyledir:

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]]

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya TFLite quint8 türü veya QI16 türü değerlerinin tensörü
padding	32/64 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya TFLite quint8 türü veya QI16 türü değerlerinin tensörü

tfl.padv2 (TFL::PadV2Op)

Doldurma operatörü v2

Bu işlem, belirttiğiniz paddings ve constant_values göre bir input doldurur. paddings [Dn, 2] şeklinde bir tamsayı tensörüdür; burada n, input sırasıdır. input her D boyutu için, paddings[D, 0] o boyuttaki input içeriğinden önce kaç tane sıfır ekleneceğini belirtir ve paddings[D, 1] o boyuttaki input içeriğinden sonra kaç tane sıfır ekleneceğini belirtir. constant_values input doldurmak için kullanılacak değeri belirten, input aynı türde bir skaler tensördür.

Çıktının her D boyutunun yastıklı boyutu şöyledir:

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]]

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bit kayan nokta 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 TFLite quint8 türü değerlerin tensörü
padding	32/64 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
constant_values	32 bit kayan nokta 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 TFLite quint8 türü değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan nokta 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 TFLite quint8 türü değerlerin tensörü

tfl.poly_call (TFL::PolyCallOp)

Çoklu çağrı

Aynı hesaplama için birden fazla işlev gövdesine sahip olun. Bu, bir program derleyicisinin/yorumlayıcısının, hedef arka uç için hangisinin en uygun olduğuna bağlı olarak programı yürütmek için mevcut seçeneklerden birini seçmesine olanak tanır.

giriş: Türleri T olan giriş tensörlerinin listesi. çıkış: Türleri T olan çıkış tensörlerinin listesi.

çağrı: Her biri aynı anlamsal hesaplamayı farklı biçimlerde kapsayan birden çok bölge.

Nitelikler: SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

Arayüzler: RegionBranchOpInterface

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	herhangi bir tür değerin tensörünün değişkenliği

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	herhangi bir tür değerin tensörünün değişkenliği

tfl.pow (TFL::PowOp)

Güç operatörü

Eleman bazında güç operasyonu.

Özellikler: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
lhs	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
rhs	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

tfl.prelu (TFL::PReluOp)

Parametrelendirilmiş Relu operatörü

Parametrelendirilmiş Relu operatörü x -> x >= 0 ? x : (alfa * x) burada alfa, eğitilebilir bir tensördür. giriş ve alfa, girişle aynı boyutta olmalı veya yayınlanabilir olmalıdır.

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

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bitlik float veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya TFLite quint8 tipi değerlerin tensörü
alpha	32 bitlik float veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya TFLite quint8 tipi değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bitlik float veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya TFLite quint8 tipi değerlerin tensörü

tfl.pseudo_const (TFL::ConstOp)

Sabit sözde işlem.

TensorFlow Lite lehçesinde sabit bir değeri temsil eder. Bu gerçek bir işlem değildir ve bunun yerine ara belleğe indirilecektir.

Op'un, tf.Const ile aynı tipte niteliklere sahip olmasına izin verilir (örneğin, opak TF niteliklerine izin verilir).

Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , ConstantLike , FirstAttrDerivedResultType , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
value	::mlir::ElementsAttr	sabit vektör/tensör özelliği

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	herhangi bir tür değerin tensörü

tfl.pseudo_qconst (TFL::QConstOp)

Nicelenmiş sabit sözde işlem

TensorFlow Lite lehçesinde nicelenmiş bir sabit değeri temsil eder. Bu gerçek bir işlem değildir ve bunun yerine ara belleğe indirilecektir. Niceleme parametreleri bu sabitte bir tür özelliği olarak saklanır.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
qtype	::mlir::TypeAttr	Tensör tipi özelliği
value	::mlir::ElementsAttr	sabit vektör/tensör özelliği

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	QUI8 tipi veya QI8 tipi veya QI16 tipi veya QUI16 tipi veya TFLite quint8 tipi değerlerinin tensörü

tfl.pseudo_sparse_const (TFL::SparseConstOp)

Seyrek sabit sözde işlem.

TensorFlow Lite lehçesinde seyrek bir sabit değeri temsil eder. Bu gerçek bir işlem değildir ve bunun yerine ara belleğe indirilecektir.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
value	::mlir::ElementsAttr	sabit vektör/tensör özelliği
s_param	::mlir::TFL::SparityParameterAttr	Seyreklik parametresi.
compressed_data	::mlir::ElementsAttr	sabit vektör/tensör özelliği

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	herhangi bir tür değerin tensörü

tfl.pseudo_sparse_qconst (TFL::SparseQConstOp)

Seyrek nicelenmiş sabit sözde op

TensorFlow Lite lehçesinde seyrek nicelenmiş bir sabit değeri temsil eder. Bu gerçek bir işlem değildir ve bunun yerine ara belleğe indirilecektir. Niceleme parametreleri bu sabitte bir tür özelliği olarak saklanır.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
qtype	::mlir::TypeAttr	Tensör tipi özelliği
value	::mlir::ElementsAttr	sabit vektör/tensör özelliği
s_param	::mlir::TFL::SparityParameterAttr	Seyreklik parametresi.
compressed_data	::mlir::ElementsAttr	sabit vektör/tensör özelliği

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	QUI8 tipi veya QI8 tipi veya QI16 tipi veya QUI16 tipi veya TFLite quint8 tipi değerlerinin tensörü

tfl.quantize (TFL::QuantizeOp)

Niceleme operatörü

Type özelliğinde tanımlanan niceleme parametrelerine göre kayan nokta tensörlerini nicelenmiş tam sayı tensörlere dönüştürür.

Nitelikler: FirstAttrDerivedResultType , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
qtype	::mlir::TypeAttr	Tensör tipi özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bitlik float veya QI4 tipi veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI16 tipi veya TFLite quint8 tipi değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	QI4 tipi veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI16 tipi veya TFLite quint8 tipi değerlerinin tensörü

tfl.random_standard_normal (TFL::RandomStandardNormalOp)

Normal dağılımdan rastgele değerler çıkarır.

Üretilen değerlerin ortalaması 0 ve standart sapması 1 olacaktır.

Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
seed	::mlir::TamsayıAttr	64 bit işaretsiz tam sayı özelliği
seed2	::mlir::TamsayıAttr	64 bit işaretsiz tam sayı özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
shape	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
out	32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü

tfl.random_uniform (TFL::RandomUniformOp)

Tekdüze bir dağılımdan rastgele değerler çıkarır.

Üretilen değerler [0, 1) aralığında düzgün bir dağılım izler. Alt sınır 0 aralığa dahil edilirken üst sınır 1 hariç tutulur.

Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
seed	::mlir::TamsayıAttr	64 bit işaretsiz tam sayı özelliği
seed2	::mlir::TamsayıAttr	64 bit işaretsiz tam sayı özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
shape	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
out	32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü

tfl.range (TFL::RangeOp)

Menzil operatörü

Belirli bir delta ile start limit kadar bir diziyle tanımlanan 1 boyutlu tensörü döndürür.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
start	32 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit kayan nokta veya 64 bit işaretsiz tam sayı değerlerinin tensörü
limit	32 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit kayan nokta veya 64 bit işaretsiz tam sayı değerlerinin tensörü
delta	32 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit kayan nokta veya 64 bit işaretsiz tam sayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
result	32 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit kayan nokta veya 64 bit işaretsiz tam sayı değerlerinin tensörü

tfl.rank (TFL::RankOp)

Sıralama operatörü.

Bir tensörün rütbesini döndürür.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	herhangi bir tür değerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	herhangi bir tamsayı tipinin tensörü

tfl.read_variable (TFL::ReadVariableOp)

Değişken değerini okur.

'Resource_id' tarafından tanımlanan değişken verilerini okuyun.

Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
resource_id	kaynak değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
result	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.real (TFL::RealOp)

Karmaşık bir sayının gerçek kısmını döndürür.

Karmaşık sayıların tensör input göz önüne alındığında, bu işlem, input içindeki her öğenin gerçek kısmı olan float türünde bir tensör döndürür. input tüm öğeler formdaki karmaşık sayılar olmalıdır \(a + bj\)burada a, bu işlem tarafından döndürülen gerçek kısımdır ve b, sanal kısımdır.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait SpeculatableImplTrait , 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.reduce_all (TFL::ReduceAllOp)

Bir tensörün boyutları boyunca öğelerin "mantıksal ve" değerini hesaplar.

axis verilen boyutlar boyunca input azaltır. keep_dims doğru olmadığı sürece tensörün sırası, axis içindeki her giriş için 1 azaltılır. keep_dims doğruysa küçültülmüş boyutlar uzunluk 1 ile korunur.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	1 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
reduction_indices	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	1 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

tfl.reduce_any (TFL::ReduceAnyOp)

Bir tensörün boyutları boyunca öğelerin "mantıksal veya" değerini hesaplar.

axis verilen boyutlar boyunca input azaltır. keep_dims doğru olmadığı sürece tensörün sırası, axis içindeki her giriş için 1 azaltılır. keep_dims doğruysa küçültülmüş boyutlar uzunluk 1 ile korunur.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	1 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
reduction_indices	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	1 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

tfl.reduce_max (TFL::ReduceMaxOp)

Maksimum azaltma operatörü

Belirtilen eksenler boyunca maksimum azalmayı hesaplar

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya TFLite quint8 türü veya QI16 türü değerlerinin tensörü
axes	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya TFLite quint8 türü veya QI16 türü değerlerinin tensörü

tfl.reduce_min (TFL::ReduceMinOp)

Minimum azaltma operatörü

Belirtilen eksenler boyunca minimum azalmayı hesaplar

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya TFLite quint8 türü veya QI16 türü değerlerinin tensörü
axes	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya TFLite quint8 türü veya QI16 türü değerlerinin tensörü

tfl.reduce_prod (TFL::ReduceProdOp)

Ürün azaltma operatörü

Belirtilen eksenler boyunca çarpımı hesaplar

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya TFLite quint8 türü veya QI16 türü değerlerinin tensörü
axes	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya TFLite quint8 türü veya QI16 türü değerlerinin tensörü

tfl.relu (TFL::ReluOp)

Relu operatörü

Eleman bazında Relu operatörü x -> max(0, x)

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
x	32 bitlik kayan nokta veya QUI8 tipi veya QI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
y	32 bitlik kayan nokta veya QUI8 tipi veya QI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü

tfl.relu6 (TFL::Relu6Op)

Relu6 operatörü

Eleman bazında Relu6 operatörü x -> max(0, min(6, x))

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
x	32 bitlik kayan nokta veya QUI8 tipi veya QI8 tipi değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
y	32 bitlik kayan nokta veya QUI8 tipi veya QI8 tipi değerlerin tensörü

tfl.relu_0_to_1 (TFL::Relu0To1Op)

Relu0To1 operatörü

Eleman bazında Relu0To1 operatörü x -> max(0, min(1, x))

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
x	32 bitlik kayan nokta veya QUI8 tipi veya QI8 tipi değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
y	32 bitlik kayan nokta veya QUI8 tipi veya QI8 tipi değerlerin tensörü

tfl.relu_n1_to_1 (TFL::Relu1Op)

Relu1 operatörü

Eleman bazında Relu1 operatörü x -> max(-1, min(1, x))

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
x	32 bitlik kayan nokta veya QUI8 tipi veya QI8 tipi değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
y	32 bitlik kayan nokta veya QUI8 tipi veya QI8 tipi değerlerin tensörü

tfl.reshape (TFL::ReshapeOp)

Yeniden şekillendirme operatörü

Çıkış türü tarafından tanımlanan aynı değerlere ancak farklı statik şekle sahip bir tensör üretir.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	herhangi bir tür değerin tensörü
shape	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	herhangi bir tür değerin tensörü

tfl.resize_bilinear (TFL::ResizeBilinearOp)

Yeniden BoyutlandırBilinear Op

Çift doğrusal enterpolasyon kullanarak images size göre yeniden boyutlandırın.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
align_corners	::mlir::BoolAttr	bool özelliği
half_pixel_centers	::mlir::BoolAttr	bool özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bitlik float veya TFLite quint8 tipi veya QUI8 tipi veya QI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü
size	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bitlik float veya TFLite quint8 tipi veya QUI8 tipi veya QI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü

tfl.resize_nearest_neighbor (TFL::ResizeNearestNeighborOp)

En Yakın Komşu Operasyonunu Yeniden Boyutlandır

En yakın komşu enterpolasyonunu kullanarak images size göre yeniden boyutlandırın.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
align_corners	::mlir::BoolAttr	bool özelliği
half_pixel_centers	::mlir::BoolAttr	bool özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bitlik float veya TFLite quint8 tipi veya QUI8 tipi veya QI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü
size	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bitlik float veya TFLite quint8 tipi veya QUI8 tipi veya QI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü

tfl.reverse_sequence (TFL::ReverseSequenceOp)

Değişken uzunluktaki dilimleri tersine çevirir.

Bu işlem ilk olarak input batch_dim boyutu boyunca dilimler ve her i dilim için seq_dim boyutu boyunca ilk seq_lengths[i] elemanlarını tersine çevirir.

seq_lengths öğelerinin seq_lengths[i] <= input.dims[seq_dim] e uyması gerekir ve seq_lengths , input.dims[batch_dim] uzunluğunda bir vektör olmalıdır.

batch_dim boyutu boyunca çıktı dilimi i , daha sonra seq_dim boyutu boyunca ilk seq_lengths[i] dilimleri ters çevrilerek giriş dilimi i tarafından verilir.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
seq_dim	::mlir::TamsayıAttr	Değeri negatif olmayan 32 bitlik işaretsiz tam sayı özelliği
batch_dim	::mlir::TamsayıAttr	Değeri negatif olmayan 32 bitlik işaretsiz tam sayı özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI16 tipi veya QUI8 tipi veya TFLite quint8 tipi değerlerin tensörü
seq_lengths	32/64 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 veya QI16 tipi veya QUI8 tipi veya TFLite quint8 tipi değerlerin tensörü

tfl.reverse_v2 (TFL::ReverseV2Op)

TersV2 Operatörü

Bir tensörün belirli boyutlarını tersine çevirir.

Bir tensör ve tersine çevrilecek tensörün boyut kümesini temsil eden bir int32/int64 tensör ekseni verilmiştir. Bu işlem, j st ekseni[j] == i'nin mevcut olduğu her i boyutunu tersine çevirir.

Args: tensör: Bir Tensör. Aşağıdaki türlerden biri olmalıdır: uint8, int8, int16, int32, int64, float32, bool 8-D'ye kadar.

eksen: Bir Tensör. Aşağıdaki türlerden biri olmalıdır: int32, int64. eksen indeksi olan yalnızca 1 öğeyle. YAPILACAKLAR: Birden fazla öğe için destek ekleyin.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bit kayan noktalı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI16 türü veya QUI8 türü veya QI8 türü veya TFLite quint8 türü veya 1 bit işaretsiz tam sayı değerlerinin tensörü
axis	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan noktalı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI16 türü veya QUI8 türü veya QI8 türü veya TFLite quint8 türü veya 1 bit işaretsiz tam sayı değerlerinin tensörü

tfl.rfft2d (TFL::RFFT2dOp)

2 boyutlu gerçek değerli hızlı Fourier dönüşümü.

input en içteki 2 boyutu üzerinden gerçek değerli bir sinyalin 2 boyutlu ayrık Fourier dönüşümünü hesaplar.

Gerçek bir sinyalin DFT'si Hermitian simetrik olduğundan, RFFT2D output en iç boyutu için FFT'nin yalnızca fft_length / 2 + 1 benzersiz bileşenlerini döndürür: sıfır frekans terimi ve ardından fft_length / 2 pozitif frekans şartlar.

Her eksen boyunca RFFT2D hesaplanır, eğer fft_length input karşılık gelen boyutundan küçükse boyut kırpılır. Daha büyükse boyut sıfırlarla doldurulur.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü
fft_length	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan eleman değerlerine sahip karmaşık tipte tensör

tfl.right_shift (TFL::RightShiftOp)

Sağa Kaydırma operatörü

Elementwise, lhs rhs göre bitsel sağa kaymasını hesaplar.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , 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.round (TFL::RoundOp)

Yuvarlak operatör

Bir tensörün değerlerini öğe bazında en yakın tam sayıya yuvarlar.

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.rsqrt (TFL::RsqrtOp)

Karekök operatörünün tersi

Girişin eleman bazında ters karekökünü hesaplar

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
x	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
y	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü

tfl.scatter_nd (TFL::ScatterNdOp)

_Scatter ve operatörü

indices göre updates yeni bir tensöre dağıtın

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
indices	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
updates	32 bitlik kayan noktalı veya 8 bitlik işaretsiz tam sayı veya 64 bitlik işaretsiz tam sayı veya 32 bitlik işaretsiz tam sayı veya 8 bitlik işaretsiz tam sayı veya 1 bitlik işaretsiz tam sayı değerlerinin tensörü
shape	Her türlü değerin 1 boyutlu tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bitlik kayan noktalı veya 8 bitlik işaretsiz tam sayı veya 64 bitlik işaretsiz tam sayı veya 32 bitlik işaretsiz tam sayı veya 8 bitlik işaretsiz tam sayı veya 1 bitlik işaretsiz tam sayı değerlerinin tensörü

tfl.segment_sum (TFL::SegmentSumOp)

Segment Toplamı operatörü

Bir tensörün bölümleri boyunca toplamı hesaplar.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
segment_ids	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

tfl.select (TFL::SelectOp)

Operatör seçin

Karşılık gelen 'koşul' değeri doğruysa 'x' değerlerini veya yanlışsa 'y' değerini seçin. Geçerli durum giriş boyutları vardır:

1. Ya aynı şekil (bu durumda seçim öğeseldir) ya da
2. koşulun Derece 1 olması ve ilk boyutla eşleşmesi gerekir.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
condition	1 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
x	32 bit kayan nokta veya 1 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya QI16 tür veya TFLite quint8 tür değerleri
y	32 bit kayan nokta veya 1 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya QI16 tür veya TFLite quint8 tür değerleri

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan nokta veya 1 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya QI16 tür veya TFLite quint8 tür değerleri

tfl.select_v2 (TFL::SelectV2Op)

SelectV2 operatörü

Karşılık gelen 'koşul' değeri doğruysa 'x' değerlerini veya yanlışsa 'y' değerini seçin. Geçerli koşul giriş boyutları vardır:

1. Ya aynı şekil (bu durumda seçim öğeseldir) ya da
2. 'Koşul', 'x' ve 'y' arasında yayınlanabilir şekiller.

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

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
condition	1 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
x	32 bit kayan nokta veya 1 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya QI16 tür veya TFLite quint8 tür değerleri
y	32 bit kayan nokta veya 1 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya QI16 tür veya TFLite quint8 tür değerleri

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan nokta veya 1 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya QI16 tür veya TFLite quint8 tür değerleri

tfl.shape (TFL::ShapeOp)

Şekil operatörü

Tensörün şeklini döndürür.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
out_type	::mlir::Özellik	türetilmiş özellik

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	herhangi bir tür değerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bitlik işaretsiz tamsayı veya 64 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

tfl.sign (TFL::SignOp)

İmza işlemi

X, NaN ise NaN'yi, x 0 ise 0'ı, x < 0 ise -1'i ve x > 0 ise 1'i döndürür.

Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
x	32 bit kayan nokta veya 64 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan nokta veya 64 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

tfl.sin (TFL::SinOp)

Sinüs operatörü

Girişin eleman bazında sinüsünü 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.slice (TFL::SliceOp)

'Giriş'ten bir dilim döndürün.

Çıkış tensörü, değerleri 'başlangıç'taki uzaklıklardan başlayarak 'giriş'ten çıkarılan 'boyut' ile tanımlanan boyutları olan bir tensördür.

begin sıfır tabanlıdır; size tek tabanlıdır. Eğer boyut[i] -1 ise, i boyutta kalan tüm öğeler dilime dahil edilir. Başka bir deyişle, bu şu ayara eşdeğerdir: size[i] = input.dim_size(i) - begin[i]

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

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 1 bit işaretsiz tam sayı veya TFLite dize türü veya QI8 türü veya QUI8 tipi veya TFLite quint8 tipi veya QI16 tipi değerleri
begin	32/64 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
size	32/64 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 veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 1 bit işaretsiz tam sayı veya TFLite dize türü veya QI8 türü veya QUI8 tipi veya TFLite quint8 tipi veya QI16 tipi değerleri

tfl.softmax (TFL::SoftmaxOp)

Softmax operatörü

Aşağıdaki formülle eleman bazında softmax aktivasyonlarını hesaplar

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

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
beta	::mlir::FloatAttr	32 bitlik kayan nokta özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bitlik float veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya TFLite quint8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bitlik float veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya TFLite quint8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü

tfl.space_to_batch_nd (TFL::SpaceToBatchNdOp)

SpaceToBatchNd operatörü

Bu işlem, alan boyutlarını "toplu" boyut 0 olarak yeniden şekillendirir

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya TFLite quint8 türü veya QI16 türü değerlerinin tensörü
block_shape	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
paddings	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya TFLite quint8 türü veya QI16 türü değerlerinin tensörü

tfl.space_to_depth (TFL::SpaceToDepthOp)

SpaceToDepth operatörü

Uzamsal veri bloklarını derinlemesine yeniden düzenler. Daha spesifik olarak bu işlem, height ve width boyutlarından gelen değerlerin depth boyutuna taşındığı giriş tensörünün bir kopyasını çıkarır. block_size giriş bloğu boyutunu belirtir.

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 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya TFLite quint8 türü değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya TFLite quint8 türü değerlerin tensörü

tfl.sparse_to_dense (TFL::SparseToDenseOp)

Seyrek bir gösterimi yoğun bir tensöre dönüştürür.

output_shape şekliyle dense bir dizi oluşturur, öyle ki

# 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]

dense içindeki diğer tüm değerler default_value olarak ayarlanmıştır. sparse_values ​​bir skaler ise tüm seyrek indeksler bu tek değere ayarlanır.

Endeksler sözlükbilimsel sıraya göre sıralanmalı ve indeksler tekrar içermemelidir. validate_indices true ise bu özellikler yürütme sırasında kontrol edilir.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
sparse_indices	32/64 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
output_shape	32/64 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
sparse_values	32 bit işaretsiz tamsayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya QUI8 türü veya TFLite quint8 türü veya 32 bit kayan değerlerden oluşan tensör
default_value	32 bit işaretsiz tamsayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya QUI8 türü veya TFLite quint8 türü veya 32 bit kayan değerlerden oluşan tensör

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
dense	32 bit işaretsiz tamsayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya QUI8 türü veya TFLite quint8 türü veya 32 bit kayan değerlerden oluşan tensör

tfl.split (TFL::SplitOp)

Bir tensörü bir boyut boyunca num_split tensörlere böler.

value tensörünü split_dim boyunca, split_dim hariç, orijinaliyle aynı şekle sahip bir dizi alt tensöre böler. tf.Split ile aynı.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
num_splits	::mlir::TamsayıAttr	Değeri pozitif olan 32 bitlik işaretsiz tamsayı özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
split_dim	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
value	32 bit kayan noktalı veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
outputs	herhangi bir tür değerin tensörünün değişkenliği

tfl.split_v (TFL::SplitVOp)

Bir tensörü bir boyut boyunca num_split tensörlere böler.

value tensörünü split_dim boyunca, split_dim hariç, orijinaliyle aynı şekle sahip bir dizi alt tensöre böler. Ortaya çıkan alt tensörlerin gruplandırılmasına size-splits ile karar verilir. tf.SplitV ile aynı.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
num_splits	::mlir::TamsayıAttr	Değeri pozitif olan 32 bitlik işaretsiz tamsayı özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
value	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 8 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya QI16 türü değerlerin tensörü
size_splits	32 bit işaretsiz tam sayı değerlerinin 1 boyutlu tensörü
split_dim	32 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin 0D tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
outputs	herhangi bir tür değerin tensörünün değişkenliği

tfl.sqrt (TFL::SqrtOp)

Karekök operatörü

Girdinin öğe bazında karekökünü 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.square (TFL::SquareOp)

Kare operatörü

Girişin eleman bazında karesini 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.squared_difference (TFL::SquaredDifferenceOp)

Kare fark operatörü

Eleman bazında kare fark işlemi.

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

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
lhs	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı veya QI8 tipi değerlerin tensörü
rhs	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı veya QI8 tipi değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı veya QI8 tipi değerlerin tensörü

tfl.squeeze (TFL::SqueezeOp)

Bir tensörün şeklinden boyut 1'in boyutlarını kaldırır.

Bir tensör input verildiğinde, bu işlem boyut 1'in tüm boyutları kaldırılmış olarak aynı türde bir tensör döndürür. Tüm 1. boyut boyutlarını kaldırmak istemiyorsanız, squeeze_dims belirterek belirli 1. boyut boyutlarını kaldırabilirsiniz.

Örneğin:

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

Veya belirli boyut 1 boyutlarını kaldırmak için:

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

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
squeeze_dims	::mlir::ArrayAttr	Boyutu en fazla 8 olan 64 bitlik tamsayı dizi özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	herhangi bir tür değerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	herhangi bir tür değerin tensörü

tfl.strided_slice (TFL::StridedSliceOp)

StridedSlice Operasyonu

input adımlı bir dilim döndürün.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
begin_mask	::mlir::TamsayıAttr	32 bit işaretsiz tam sayı özelliği
end_mask	::mlir::TamsayıAttr	32 bit işaretsiz tam sayı özelliği
ellipsis_mask	::mlir::TamsayıAttr	32 bit işaretsiz tam sayı özelliği
new_axis_mask	::mlir::TamsayıAttr	32 bit işaretsiz tam sayı özelliği
shrink_axis_mask	::mlir::TamsayıAttr	32 bit işaretsiz tam sayı özelliği
offset	::mlir::BoolAttr	bool özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bit kayan noktalı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya 1 bit işaretsiz tam sayı veya 16 tensörü -bit işaretsiz tam sayı veya QI16 türü veya TFLite quint8 türü veya TFLite dize türü değerleri
begin	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
end	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
strides	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan noktalı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya 1 bit işaretsiz tam sayı veya 16 tensörü -bit işaretsiz tam sayı veya QI16 türü veya TFLite quint8 türü veya TFLite dize türü değerleri

tfl.sub (TFL::SubOp)

Çıkarma operatörü

Eleman bazında çıkarma işlemi.

Özellikler: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , 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 nokta 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 nokta 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 nokta veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü

tfl.sum (TFL::SumOp)

Toplama operatörü

Belirtilen eksenler boyunca toplam azalmayı hesaplar

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
keep_dims	::mlir::BoolAttr	bool özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya TFLite quint8 türü veya QI16 türü değerlerinin tensörü
axes	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya TFLite quint8 türü veya QI16 türü değerlerinin tensörü

tfl.svdf (TFL::SVDFOp)

Tek değerli ayrıştırma filtresi operatörü

SVDF işlemi, yoğun şekilde bağlı bir işlemin düşük dereceli filtrelere ayrıştırılmasıdır. Ayrıntılar için: https://research.google.com/pubs/pub43813.html https://arxiv.org/abs/1812.02802

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

Arayüzler: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
rank	::mlir::TamsayıAttr	Değeri pozitif olan 32 bitlik 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
asymmetric_quantize_inputs	::mlir::BoolAttr	bool özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi değerlerin tensörü
feature_weights	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi veya QUI8 tipi değerlerin tensörü
time_weights	32 bitlik kayan nokta veya QI16 tipi değerlerin tensörü
input_gate_bias	herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü
activation_state	durum bilgisi olan tensör

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi değerlerin tensörü

tfl.tanh (TFL::TanhOp)

Hiperbolik tanjant operatörü

Girişin eleman bazında Hiperbolik tanjantını hesaplar

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bitlik float veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI16 tipi veya TFLite quint8 tipi değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bitlik float veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI16 tipi veya TFLite quint8 tipi değerlerin tensörü

tfl.tile (TFL::TileOp)

Döşeme operatörü.

Belirli bir tensörü döşeyerek bir tensör oluşturur.

Bu işlem, girişi birçok kez kopyalayarak yeni bir tensör oluşturur. Çıkış tensörünün i'inci boyutu, input.dims(i) * multiples[i] öğelerine sahiptir ve girişin değerleri, 'i'inci boyut boyunca katlar[i] kez çoğaltılır. Örneğin, [abcd]'yi [2] ile döşemek [abcdabcd] üretir.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bit kayan nokta veya 1 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 TFLite dize türü değerlerinin tensörü
multiples	32/64 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan nokta veya 1 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 TFLite dize türü değerlerinin tensörü

tfl.topk_v2 (TFL::TopKV2Op)

TopK operatörü

input her son boyutlu dilimi boyunca en üstteki k en büyük öğeyi ve giriş tensörünün son boyutu içindeki değerlerin indekslerini döndürür.

Sonuçlar her zaman azalan düzende sıralanır.

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 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 değerlerin tensörü
k	16 bitlik işaretsiz tamsayı veya 32 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
values	32 bit kayan nokta veya 8 bit işaretsiz tam sayı 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 değerlerin tensörü
indices	16 bitlik işaretsiz tamsayı veya 32 bitlik işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

tfl.transpose (TFL::TransposeOp)

Transpoze operatörü

x'in Transpozesini döndürür

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit kayan nokta veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya TFLite quint8 türü veya 1 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI16 türü değerlerin tensörü
perm	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit kayan nokta veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya TFLite quint8 türü veya 1 bit işaretsiz tam sayı veya 64 bit işaretsiz tam sayı veya QI16 türü değerlerin tensörü

tfl.transpose_conv (TFL::TransposeConvOp)

Transpoze evrişim operatörü

Girişte transpoze evrişim işlemini gerçekleştirir.

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

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
padding	::mlir::StringAttr	değeri AYNI veya GEÇERLİ olan dize özelliği
stride_h	::mlir::TamsayıAttr	Değeri pozitif olan 32 bitlik işaretsiz tamsayı özelliği
stride_w	::mlir::TamsayıAttr	Değeri pozitif olan 32 bitlik 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
output_shape	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
weights	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI16 tipi değerlerin tensörü
input	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi veya QUI8 tipi veya QI16 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.unidirectional_sequence_lstm (TFL::UnidireksiyonelSekansLSTMOp)

Tek yönlü dizi lstm operatörü

Bir LSTM hücresi tarafından belirlenen tekrarlayan bir sinir ağı. Bu Op, girişin zaman veya parti boyutları boyunca açılmasını destekler ve s = 1...sequence_length dizisindeki her öğe için aşağıdaki işlemi uygular: çıktılar[s] = durum = aktivasyon(LSTMOp(girişler[s]))

burada LSTMOp, LSTM TF Lite Op'tur ve "aktivasyon", "fused_activation_function" argümanı olarak iletilen işlevdir ("NONE" değilse).

Nitelikler: QuantizableResult

Arayüzler: DynamicRangeQuantizedOpInterface , InferTypeOpInterface , 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
time_major	::mlir::BoolAttr	bool özelliği
asymmetric_quantize_inputs	::mlir::BoolAttr	bool özelliği
diagonal_recurrent_tensors	::mlir::BoolAttr	bool özelliği
input_to_input_intermediate	::mlir::TypeAttr	herhangi bir tür özelliği
input_to_forget_intermediate	::mlir::TypeAttr	herhangi bir tür özelliği
input_to_cell_intermediate	::mlir::TypeAttr	herhangi bir tür özelliği
input_to_output_intermediate	::mlir::TypeAttr	herhangi bir tür özelliği
effective_hidden_scale_intermediate	::mlir::TypeAttr	herhangi bir tür özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü
input_to_input_weights	herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü
input_to_forget_weights	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi değerlerin tensörü
input_to_cell_weights	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi değerlerin tensörü
input_to_output_weights	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi değerlerin tensörü
recurrent_to_input_weights	herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü
recurrent_to_forget_weights	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi değerlerin tensörü
recurrent_to_cell_weights	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi değerlerin tensörü
recurrent_to_output_weights	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi değerlerin tensörü
cell_to_input_weights	herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü
cell_to_forget_weights	herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü
cell_to_output_weights	herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü
input_gate_bias	herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü
forget_gate_bias	32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü
cell_bias	32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü
output_gate_bias	32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü
projection_weights	herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü
projection_bias	herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü
input_activation_state	durum bilgisi olan tensör
input_cell_state	durum bilgisi olan tensör
input_layer_norm_coefficients	herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü
forget_layer_norm_coefficients	herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü
cell_layer_norm_coefficients	herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü
output_layer_norm_coefficients	herhangi bir tür değerinin tensörü veya hiçbir türün tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi değerlerin tensörü

tfl.unidirectional_sequence_rnn (TFL::Uni DirectionalSequenceRNNOp)

Tek yönlü dizi rnn operatörü

Bir RNN hücresi tarafından belirlenen tekrarlayan bir sinir ağı. Bu Op, girişi {batch_size, seq_len, input_size} veya zaman anadallı ise {seq_len, Batch_size, input_size} biçiminde alır.

s = 1...dizi_uzunluğu dizisindeki her öğe için aşağıdaki işlemi uygular: çıktılar[s] = durum = aktivasyon(RNNOp(girişler[s]))

burada RNNOp, RNNOp TF Lite Op'tur ve "aktivasyon", "fused_activation_function" argümanı olarak iletilen işlevdir ("NONE" değilse).

Nitelikler: QuantizableResult

Arayüzler: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
time_major	::mlir::BoolAttr	bool 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
asymmetric_quantize_inputs	::mlir::BoolAttr	bool özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü
input_to_input_weights	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi değerlerin tensörü
recurrent_to_input_weights	32 bitlik kayan nokta veya QI8 tipi değerlerin tensörü
input_gate_bias	32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü
hidden_state	durum bilgisi olan tensör

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü

tfl.unique (TFL::UniqueOp)

Benzersiz Op.

Bu işlem, input tüm benzersiz öğelerini, input oluştukları sıraya göre sıralanmış olarak içeren bir tensör output döndürür. Bu işlem ayrıca, benzersiz çıktı output her input değerinin indeksini içeren, x ile aynı boyutta bir tensör idx döndürür. Başka bir deyişle:

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
idx_out_type	::mlir::Özellik	türetilmiş özellik

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	8 bitlik işaretsiz tamsayı veya QI8 tipi veya 8 bitlik işaretsiz tamsayı veya QUI8 tipi veya 16 bitlik işaretsiz tam sayı veya QI16 tipi veya 32 bitlik işaretsiz tam sayı veya 64 bitlik işaretsiz tam sayı veya 32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	8 bitlik işaretsiz tamsayı veya QI8 tipi veya 8 bitlik işaretsiz tamsayı veya QUI8 tipi veya 16 bitlik işaretsiz tam sayı veya QI16 tipi veya 32 bitlik işaretsiz tam sayı veya 64 bitlik işaretsiz tam sayı veya 32 bitlik kayan değer değerlerinin tensörü
idx	32/64 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

tfl.unpack (TFL::UnpackOp)

Bir tensörü bir boyut boyunca birden çok tensöre açar

R dereceli bir tensörün belirli bir boyutunu, sıralı (R-1) tensör num açar.

num tensörlerini axis boyutu boyunca parçalayarak value çıkarır. Örneğin, (A, B, C, D) şeklinde bir tensör verildiğinde;

axis == 0 ise, output i'inci tensör dilim value[i, :, :, :] olur ve output her tensör (B, C, D) şekline sahip olacaktır. ( split aksine, paketten çıkarılan boyutun kaybolduğunu unutmayın).

axis == 1 ise, output i'inci tensör dilim value[:, i, :, :] ve output her tensör (A, C, D) şekline sahip olacaktır. Vesaire.

Bu pack tam tersidir.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultElementType

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
num	::mlir::TamsayıAttr	Değeri negatif olmayan 32 bitlik işaretsiz tamsayı özelliği
axis	::mlir::TamsayıAttr	32 bit işaretsiz tam sayı özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bit kayan noktalı veya 1 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 8 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya QI8 türü veya QUI8 türü veya 16 bit işaretsiz tam sayı veya QI16 türü değerlerin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
outputs	herhangi bir tür değerin tensörünün değişkenliği

tfl.unsorted_segment_max (TFL::SıralanmamışSegmentMaxOp)

SıralanmamışSegmentMax operatörü

Bir tensörün bölümleri boyunca maksimum değeri, çıktı[i] = max(veri[j....]) olacak şekilde hesaplar; burada segment_ids[j...] = i, belirli bir bölüm kimliği i için maksimum boşsa, belirli sayısal tür için mümkün olan en küçük değeri verir, çıktı[i] = numeric_limits::lowest(). segment_ids değerlerinin her zaman num_segments değerinden küçük olacak şekilde doğrulandığını ve sınır dışı dizinler için bir hata oluştuğunu unutmayın.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
segment_ids	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
num_segments	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

tfl.unsorted_segment_min (TFL::SıralanmamışSegmentMinOp)

SıralanmamışSegmentMin operatörü

Bir tensörün bölümleri boyunca minimum değeri, çıktı[i] = min(veri[j....]) olacak şekilde hesaplar; burada segment_ids[j...] = i, belirli bir bölüm kimliği i için minimum boşsa, belirli sayısal tür için mümkün olan en büyük değeri verir, çıktı[i] = numeric_limits::max(). segment_ids değerlerinin her zaman num_segments değerinden küçük olacak şekilde doğrulandığını ve sınır dışı dizinler için bir hata oluştuğunu unutmayın.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
segment_ids	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
num_segments	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

tfl.unsorted_segment_prod (TFL::UnsortedSegmentProdOp)

SıralanmamışSegmentProd operatörü

Bir tensörün bölümleri boyunca çarpımı hesaplar.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
segment_ids	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
num_segments	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

tfl.unsorted_segment_sum (TFL::UnsortedSegmentSumOp)

SıralanmamışSegmentSum operatörü

Bir tensör segmentasyonundan, aynı segment_id'ye eşlenen elemanların bir araya toplanmasından elde edilen output hesaplar. Yani output[i] segment_id i ile eşlenen giriş tensöründeki tüm öğelerin tensör toplamına eşittir. Belirli bir dahil edilen segment_id'ye hiçbir tensör eşlenmezse, bu endeksteki çıktı uygun şekle sahip bir sıfır tensör olacaktır. segment_ids değerlerinin her zaman num_segments değerinden küçük olacak şekilde doğrulandığını ve sınır dışı dizinler için bir hata oluştuğunu unutmayın.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
segment_ids	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü
num_segments	32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	32 bit kayan nokta veya 32 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

tfl.var_handle (TFL::VarHandleOp)

Adından değişken bir kaynağa yönelik bir tanıtıcı döndürür.

Adından değişken bir kaynak için bir tanıtıcı döndürür. kapsayıcı: bu değişkenin yerleştirildiği kap. paylaşılan_adı: bu değişkene atıfta bulunulan ad.

Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
container	::mlir::StringAttr	dize özelliği
shared_name	::mlir::StringAttr	dize özelliği

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
resource_handle	kaynak değerlerinin tensörü

tfl.where (TFL:: WhereOp)

Bir tensördeki sıfır olmayan/doğru değerlerin konumlarını döndürür.

Bu işlem condition gerçek öğelerin koordinatlarını döndürür. Koordinatlar, ilk boyutun (satırlar) gerçek öğelerin sayısını temsil ettiği ve ikinci boyutun (sütunlar) gerçek öğelerin koordinatlarını temsil ettiği 2 boyutlu bir tensörde döndürülür. Çıkış tensörünün şeklinin, condition kaç tane gerçek değer olduğuna bağlı olarak değişebileceğini unutmayın. Endeksler satır ana sırasına göre çıkarılır.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
condition	1 bitlik işaretsiz tamsayı veya 32 bitlik kayan nokta veya 32/64 bitlik işaretsiz tam sayı veya 8 bitlik işaretsiz tam sayı veya 8 bitlik işaretsiz tam sayı veya 32 bitlik işaretsiz tam sayı değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
index	64 bit işaretsiz tamsayı değerlerinin tensörü

tfl.while (TFL::WhileOp)

Döngü sırasında

çıktı = girdi; while (koşul(çıkış)) { çıktı = gövde(çıkış) }

Tüm değerlerin yer aldığı while döngüsü, örtülü yakalamayla bağımsız değişkenlerden geçer.

giriş: Türleri T olan giriş tensörlerinin bir listesi. çıkış: Türleri T olan çıkış tensörlerinin bir listesi. koşul: 'Giriş'i alan ve bir boolean skaler tensör döndüren bir bölge. gövde: Bir tensör listesi alan ve başka bir tensör listesi döndüren bölge. Her iki liste de aynı türlere sahiptir.

Nitelikler: SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

Arayüzler: LoopLikeOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Nitelikler:

Bağlanmak	MLIR Türü	Tanım
is_stateless	::mlir::BoolAttr	bool özelliği

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	herhangi bir tür değerin tensörünün değişkenliği

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	herhangi bir tür değerin tensörünün değişkenliği

tfl.yield (TFL::YieldOp)

Verim operasyonu

"Verim" işlemi, yapılandırılmış kontrol akışının (örneğin, while) koşulu ve gövdesi içindeki bir geri dönüş işlemini ve ControlNodeOp için bir sonlandırıcıyı temsil eder. İşlem değişken sayıda işlenen alır ve sonuç üretmez. İşlenen numarası ve türleri, işlemi içeren bölgenin imzasıyla eşleşmelidir.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , Terminator

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
«isimsiz»	her türden değişken

tfl.zeros_like (TFL::ZerosLikeOp)

ZerosLike operatörü

Giriş tensörüyle aynı şekil ve türde sıfırlardan oluşan bir tensör döndürür.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait SpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

İşlenen	Tanım
input	64 bit işaretsiz tamsayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit kayan değer değerlerinin tensörü

Sonuçlar:

Sonuç	Tanım
output	64 bit işaretsiz tamsayı veya 32 bit işaretsiz tam sayı veya 32 bit kayan değer değerlerinin tensörü

Nitelikler

DimensionMetadataAttr

Boyut meta verileri.

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++ türü	Tanım
biçim	::mlir::TFL::DimensionTypeAttr	boyut_tipi
yoğun_boyut	int32_t
bölümler	::llvm::ArrayRef<int32_t>
endeksler	::llvm::ArrayRef<int32_t>

SparityParameterAttr

Seyreklik parametresi.

Sözdizimi:

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

Parametreler:

Parametre	C++ türü	Tanım
traversal_order	::llvm::ArrayRef<int32_t>
blok_haritası	::llvm::ArrayRef<int32_t>
dim_metadata	::llvm::ArrayRef<DimensionMetadataAttr>

ConstBytesAttr

Derlenmiş baytların dize özniteliği temsili

Söz Dizimi Örnekleri:

#tfl<const_bytes : "0xDEADBEEF">

Parametreler:

Parametre	C++ türü	Tanım
değer	::llvm::StringRef

BoyutTürüAttr

boyut_tipi

Sözdizimi:

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

Numaralandırma durumları:

• YOĞUN ( DENSE )
• SPARSE_CSR ( SPARSE_CSR )

Parametreler:

Parametre	C++ türü	Tanım
değer	::mlir::TFL::DimensionType	DimensionType türünde bir numaralandırma

LSTMKernelTypeAttr

lstm_kernel_type

Sözdizimi:

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

Numaralandırma durumları:

• TAM ( FULL )
• TEMEL ( BASIC )

Parametreler:

Parametre	C++ türü	Tanım
değer	::mlir::TFL::LSTMKernelType	LSTMKernelType türünde bir numaralandırma

MirrorPaddingTypeAttr

ayna_pad_enum

Sözdizimi:

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

Numaralandırma durumları:

• YANSIT ( REFLECT )
• SİMETRİK ( SYMMETRIC )

Parametreler:

Parametre	C++ türü	Tanım
değer	::mlir::TFL::MirrorPaddingType	MirrorPaddingType türünde bir numaralandırma

Numaralandırmalar

Boyut Türü

boyut_tipi

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

ayna_pad_enum

Durumlar:

Sembol	Değer	Sicim
YANSITMAK	0	YANSITMAK
SİMETRİK	1	SİMETRİK