Envolve uma computação MLIR arbitrária expressa como um módulo com uma função main().
Esta operação não tem um kernel associado e não deve ser executada em uma sessão normal do TensorFlow. Em vez disso, ele deve ser usado para testes ou para casos especiais em que um usuário pretende passar a computação MLIR personalizada por meio de um gráfico do TensorFlow com a intenção de ter ferramentas personalizadas processando-o downstream (ao direcionar um ambiente diferente, como o TensorFlow lite, por exemplo). Espera-se que o módulo MLIR tenha uma função main() que será usada como ponto de entrada. As entradas para as operações serão passadas como argumento para a função main() e os valores retornados da função principal serão mapeados para as saídas. Exemplo de uso:
{@code import tensorflow as tf from tensorflow.compiler.mlir.tensorflow.gen_mlir_passthrough_op import mlir_passthrough_op mlir_module = '''python func @main(%arg0 : tensor<10xf32>, %arg1 : tensor<10xf32>) -> tensor<10x10xf32> { %add = "magic.op"(%arg0, %arg1) : (tensor<10xf32>, tensor<10xf32>) -> tensor<10x10xf32> return %ret : tensor<10x10xf32> } '''
Métodos públicos
estático MlirPassthroughOp | |
Iterador< Operando <Objeto>> | iterador () |
Lista< Saída <?>> | saídas () |
Métodos Herdados
Métodos públicos
public static MlirPassthroughOp create ( Escopo do escopo, Iterable< Operando <?>> entradas, String mlirModule, List<Class<?>> Saídas)
Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação MlirPassthroughOp.
Parâmetros
alcance | escopo atual |
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Devoluções
- uma nova instância de MlirPassthroughOp