MlirPassthroughOp

सार्वजनिक अंतिम वर्ग MlirPassthroughOp

एक मुख्य () फ़ंक्शन के साथ एक मॉड्यूल के रूप में व्यक्त की गई एक मनमानी एमएलआईआर गणना को लपेटता है।

इस ऑपरेशन में कोई संबद्ध कर्नेल नहीं है और इसे नियमित TensorFlow सत्र में निष्पादित करने का इरादा नहीं है। इसके बजाय इसका उपयोग परीक्षण के लिए या विशेष मामले के लिए किया जाना है जहां उपयोगकर्ता कस्टम टूलिंग को डाउनस्ट्रीम में संसाधित करने के इरादे से एक टेंसरफ्लो ग्राफ के माध्यम से कस्टम एमएलआईआर गणना पास करना चाहता है (उदाहरण के लिए टेंसरफ्लो लाइट जैसे एक अलग वातावरण को लक्षित करते समय)। एमएलआईआर मॉड्यूल में एक मुख्य () फ़ंक्शन होने की उम्मीद है जिसका उपयोग प्रवेश बिंदु के रूप में किया जाएगा। संचालन के इनपुट को मुख्य () फ़ंक्शन के तर्क के रूप में पारित किया जाएगा और आउटपुट के लिए मैप किए गए मुख्य फ़ंक्शन के लौटाए गए मान। उदाहरण उपयोग: 

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>
 
 '''

सार्वजनिक तरीके

स्थिर MlirPassthroughOp
बनाने ( स्कोप गुंजाइश, Iterable < ओपेरैंड <? >> आदानों, स्ट्रिंग mlirModule, सूची <कक्षा <? >> Toutputs)
एक नया MlirPassthroughOp ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
इटरेटर < ओपेरैंड <वस्तु >>
इटरेटर ()
सूची < आउटपुट <? >>
आउटपुट ()

विरासत में मिली विधियां

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक स्थिर MlirPassthroughOp बनाने ( स्कोप गुंजाइश, Iterable < ओपेरैंड <? >> आदानों, स्ट्रिंग mlirModule, सूची <कक्षा <? >> Toutputs)

एक नया MlirPassthroughOp ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।

मापदंडों
दायरा वर्तमान दायरा
रिटर्न
  • MlirPassthroughOp का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक इटरेटर < ओपेरैंड <वस्तु >> इटरेटर ()

सार्वजनिक सूची < आउटपुट <? >> आउटपुट ()