لهجة TensorFlow Lite.
ترتبط هذه اللهجة بعمليات TensorFlow Lite.
الثوابت:
- جميع القيم من نوع Tensor (على وجه الخصوص، يتم تمثيل الكميات باستخدام الموترات ذات البعد الصفري)؛
العمليات
tfl.abs
(TFL::AbsOp)
عامل القيمة المطلقة
بالنظر إلى الموتر x
، تُرجع هذه العملية موترًا يحتوي على القيمة المطلقة لكل عنصر في x
. على سبيل المثال، إذا كان x عنصر إدخال وy عنصر إخراج، فستتم عملية الحساب هذه \(y = |x|\).
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
، SameOperandsAndResultShape
الواجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
x | موتر عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو قيم تعويم 32 بت أو نوع QI8 أو قيم نوع QI16 |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
y | موتر عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو قيم تعويم 32 بت أو نوع QI8 أو قيم نوع QI16 |
tfl.add
(TFL::AddOp)
عامل الإضافة
عملية إضافة العناصر الحكيمة.
السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
، AlwaysSpeculatableImplTrait
، Commutative
، QuantizableResult
، ResultsBroadcastableShape
الواجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflArithmeticCountOpInterface
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | نوع ملير | وصف |
---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | سمة السلسلة التي تكون قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT |
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
lhs | موتر عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو قيم نوع QI16 |
rhs | موتر عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو قيم نوع QI16 |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو قيم نوع QI16 |
tfl.add_n
(TFL::AddNOp)
_إضافة ن المشغل
يضيف كل عناصر موتر الإدخال.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، Commutative
الواجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، SameOperandsAndResultsScale
، TflArithmeticCountOpInterface
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
inputs | متغير الموتر من أي نوع القيم |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
sum | موتر تعويم 32 بت أو قيم عددية بدون إشارة 32 بت |
tfl.arg_max
(TFL::ArgMaxOp)
عامل ارج ماكس
إرجاع الفهرس بأكبر قيمة عبر أبعاد الموتر.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
الواجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | نوع ملير | وصف |
---|---|---|
output_type | ::ملير::خاصية | السمة المشتقة |
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | موتر لعدد صحيح بدون إشارة 1 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو قيم نوع QI8 أو QUI8 |
dim | موتر لقيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر لقيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت |
tfl.arg_min
(TFL::ArgMinOp)
مشغل ArgMin
تُرجع الفهرس بأصغر قيمة عبر أبعاد الموتر. أ = [1، 10، 26.9، 2.8، 166.32، 62.3] ب = tf.math.argmin(input = a) c = tf.keras.backend.eval(b)
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
الواجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | نوع ملير | وصف |
---|---|---|
output_type | ::ملير::خاصية | السمة المشتقة |
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | موتر لعدد صحيح بدون إشارة 1 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو قيم نوع QI8 أو QUI8 |
dim | موتر لقيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر لقيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت |
tfl.assign_variable
(TFL::AssignVariableOp)
يعين قيمة جديدة لمتغير.
أي ReadVariableOp مع تبعية تحكم على هذه العملية مضمونة لإرجاع هذه القيمة أو قيمة أحدث لاحقة للمتغير.
الواجهات: TflRuntimeVerifyOpInterface
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
resource_id | موتر قيم الموارد |
value | موتر تعويم 32 بت أو تعويم 64 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 1 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع QI16 أو نوع معقد مع عناصر عائمة 32 بت أو نوع معقد مع قيم عناصر عائمة 64 بت |
tfl.atan2
(TFL::Atan2Op)
عملية أتان2
تحسب العملية "atan2" ظل الزاوية لعنصر y/x، مع مراعاة علامات الوسائط.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، SameOperandsAndResultElementType
، SameOperandsAndResultShape
الواجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
y | موتر ذو قيم تعويم 32 بت أو قيم تعويم 64 بت |
x | موتر ذو قيم تعويم 32 بت أو قيم تعويم 64 بت |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر ذو قيم تعويم 32 بت أو قيم تعويم 64 بت |
tfl.average_pool_2d
(TFL::AveragePool2DOp)
_Average_pool مشغل ثنائي الأبعاد
ينفذ عملية التجميع المتوسط على الإدخال.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
الواجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، SameOperandsAndResultsScale
، TflArithmeticCountOpInterface
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | نوع ملير | وصف |
---|---|---|
filter_height | ::mlir::IntegerAttr | سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
filter_width | ::mlir::IntegerAttr | سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
padding | ::mlir::StringAttr | سمة السلسلة التي تكون قيمتها SAME أو VALID |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | سمة السلسلة التي تكون قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT |
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | موتر من نوع تعويم 32 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو قيم نوع QI16 |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر من نوع تعويم 32 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو قيم نوع QI16 |
tfl.basic_lstm
(TFL::BasicLSTMOp)
عامل lstm الأساسي
مشغل خلية LSTM الأساسي.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
الواجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | نوع ملير | وصف |
---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | سمة السلسلة التي تكون قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT |
cell_clip | ::mlir::FloatAttr | سمة عائمة ذات 32 بت وقيمتها غير سالبة |
proj_clip | ::mlir::FloatAttr | سمة عائمة ذات 32 بت وقيمتها غير سالبة |
kernel_type | ::mlir::TFL::LSTMKernelTypeAttr | lstm_kernel_type وقيمته mlir::TFL::LSTMKernelType::BASIC |
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
data_input | موتر تعويم 32 بت أو قيم نوع QUI8 |
prev_activ_input | موتر تعويم 32 بت أو قيم نوع QUI8 |
weights_input | موتر تعويم 32 بت أو قيم نوع QUI8 |
biases_input | موتر تعويم 32 بت أو قيم نوع QI32 |
prev_state_input | موتر تعويم 32 بت أو قيم نوع QI16 |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
activ_output | موتر ثنائي الأبعاد من أي نوع |
state_output | موتر ثنائي الأبعاد من أي نوع |
concat_temp | موتر ثنائي الأبعاد من أي نوع |
activ_temp | موتر ثنائي الأبعاد من أي نوع |
tfl.batch_matmul
(TFL::BatchMatMulOp)
عامل تشغيل مصفوفة الدُفعات
ينفذ عملية ضرب المصفوفة المجمعة على المدخلات. يتبع اصطلاحات TensorFlow BatchMatMulV2، مع دعم الأبعاد غير المعروفة في أبعاد الدفعة والبث.
Inputs:
`inputs[0]`: required: input LHS
`inputs[1]`: required: input RHS
`adjoint_lhs`: optional: Transpose LHS (default false)
`adjoint_lhs`: optional: Transpose LHS (default false)
السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
، AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
الواجهات: ConditionallySpeculatable
، DynamicRangeQuantizedOpInterface
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | نوع ملير | وصف |
---|---|---|
adj_x | ::mlir::BoolAttr | سمة منطقية |
adj_y | ::mlir::BoolAttr | سمة منطقية |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | سمة منطقية |
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
x | موتر من النوع 32 بت تعويم أو نوع QI8 أو نوع QI16 أو قيم عددية بدون إشارة 8 بت |
y | موتر من النوع 32 بت تعويم أو نوع QI8 أو نوع QI16 أو قيم عددية بدون إشارة 8 بت |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر من نوع 32 بت تعويم أو نوع QI8 أو نوع QI16 أو قيم عددية بدون إشارة 32 بت |
tfl.batch_to_space_nd
(TFL::BatchToSpaceNdOp)
مشغل BatchToSpaceNd
تعمل هذه العملية على إعادة تشكيل البعد "الدُفعي" 0 إلى أبعاد فضائية.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
الواجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، SameOperandsAndResultsScale
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | موتر عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو قيم نوع QI16 |
block_shape | موتر من القيم الصحيحة بلا إشارة 32 بت |
indices | موتر من القيم الصحيحة بلا إشارة 32 بت |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو قيم نوع QI16 |
tfl.bidirectional_sequence_lstm
(TFL::BidirectionalSequenceLSTMOp)
مشغل LSTM للتسلسل ثنائي الاتجاه
lstm ثنائي الاتجاه هو في الأساس نظامان، أحدهما يسير للأمام والآخر يعمل للخلف. والإخراج هو تسلسل الملفين.
السمات: QuantizableResult
الواجهات: DynamicRangeQuantizedOpInterface
، TFL_StatefulOp
، TflRuntimeVerifyOpInterface
صفات:
يصف | نوع ملير | وصف |
---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | سمة السلسلة التي تكون قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT |
cell_clip | ::mlir::FloatAttr | سمة عائمة ذات 32 بت وقيمتها غير سالبة |
proj_clip | ::mlir::FloatAttr | سمة عائمة ذات 32 بت وقيمتها غير سالبة |
merge_outputs | ::mlir::BoolAttr | سمة منطقية |
time_major | ::mlir::BoolAttr | سمة منطقية |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | سمة منطقية |
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | موتر ذو تعويم 32 بت أو قيم عددية بدون إشارة 8 بت |
fw_input_to_input_weights | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
fw_input_to_forget_weights | موتر ذو قيم عددية 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت |
fw_input_to_cell_weights | موتر ذو تعويم 32 بت أو قيم عددية بدون إشارة 8 بت |
fw_input_to_output_weights | موتر ذو تعويم 32 بت أو قيم عددية بدون إشارة 8 بت |
fw_recurrent_to_input_weights | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
fw_recurrent_to_forget_weights | موتر ذو قيم عددية 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت |
fw_recurrent_to_cell_weights | موتر ذو تعويم 32 بت أو قيم عددية بدون إشارة 8 بت |
fw_recurrent_to_output_weights | موتر ذو تعويم 32 بت أو قيم عددية بدون إشارة 8 بت |
fw_cell_to_input_weights | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
fw_cell_to_forget_weights | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
fw_cell_to_output_weights | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
fw_input_gate_bias | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
fw_forget_gate_bias | موتر من القيم العائمة 32 بت |
fw_cell_bias | موتر من القيم العائمة 32 بت |
fw_output_gate_bias | موتر من القيم العائمة 32 بت |
fw_projection_weights | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
fw_projection_bias | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
bw_input_to_input_weights | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
bw_input_to_forget_weights | موتر ذو قيم عددية 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت |
bw_input_to_cell_weights | موتر ذو قيم عددية 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت |
bw_input_to_output_weights | موتر ذو تعويم 32 بت أو قيم عددية بدون إشارة 8 بت |
bw_recurrent_to_input_weights | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
bw_recurrent_to_forget_weights | موتر ذو تعويم 32 بت أو قيم عددية بدون إشارة 8 بت |
bw_recurrent_to_cell_weights | موتر ذو تعويم 32 بت أو قيم عددية بدون إشارة 8 بت |
bw_recurrent_to_output_weights | موتر ذو تعويم 32 بت أو قيم عددية بدون إشارة 8 بت |
bw_cell_to_input_weights | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
bw_cell_to_forget_weights | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
bw_cell_to_output_weights | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
bw_input_gate_bias | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
bw_forget_gate_bias | موتر من القيم العائمة 32 بت |
bw_cell_bias | موتر من القيم العائمة 32 بت |
bw_output_gate_bias | موتر من القيم العائمة 32 بت |
bw_projection_weights | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
bw_projection_bias | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
fw_input_activation_state | موتر الحالة |
fw_input_cell_state | موتر الحالة |
bw_input_activation_state | موتر الحالة |
bw_input_cell_state | موتر الحالة |
aux_input | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
fw_aux_input_to_input_weights | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
fw_aux_input_to_forget_weights | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
fw_aux_input_to_cell_weights | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
fw_aux_input_to_output_weights | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
bw_aux_input_to_input_weights | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
bw_aux_input_to_forget_weights | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
bw_aux_input_to_cell_weights | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
bw_aux_input_to_output_weights | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
fw_output | موتر من أي نوع القيم |
bw_output | موتر من أي نوع القيم |
tfl.bitcast
(TFL::BitcastOp)
مشغل البث الثنائي
Bitcasts موتر من نوع إلى آخر.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
الواجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | الموتر من أي نوع القيم |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر من أي نوع القيم |
tfl.bitwise_xor
(TFL::BitwiseXorOp)
مشغل Bitwise Xor
يحسب Elementwise XOR للبت لـ lhs
و rhs
.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، Commutative
، ResultsBroadcastableShape
، SameOperandsAndResultElementType
الواجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
lhs | موتر لعدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو قيم عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
rhs | موتر لعدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو قيم عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو قيم عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
tfl.broadcast_args
(TFL::BroadcastArgsOp)
إرجاع شكل s0 op s1 مع البث.
بالنظر إلى s0
و s1
، فإن الموترات التي تمثل الأشكال، تحسب r0
، الشكل الذي تم بثه. s0
و s1
و r0
كلها متجهات أعداد صحيحة.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
الواجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
s0 | موتر لقيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت |
s1 | موتر لقيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
r0 | موتر لقيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت |
tfl.broadcast_to
(TFL::BroadcastToOp)
بث مصفوفة للحصول على شكل متوافق.
البث هو عملية جعل المصفوفات تحتوي على أشكال متوافقة للعمليات الحسابية. يكون الشكلان متوافقين إذا كانا متساويين لكل زوج من الأبعاد أو كان أحدهما واحدًا. عند محاولة بث Tensor إلى شكل ما، فإنه يبدأ بالأبعاد الزائدة، ويشق طريقه للأمام.
على سبيل المثال،
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]]، الشكل=(3، 3)، dtype=int32)
في المثال أعلاه، يتم بث موتر الإدخال بالشكل [1, 3]
إلى موتر الإخراج بالشكل [3, 3]
.
عند إجراء عمليات البث مثل ضرب الموتر في العددية، يمنح البث (عادةً) بعض الفوائد الزمانية أو المكانية، حيث أن الموتر الذي يتم بثه لا يتحقق أبدًا.
ومع ذلك، broadcast_to
لا يحمل معه أي فوائد من هذا القبيل. يأخذ الموتر الذي تم إنشاؤه حديثًا الذاكرة الكاملة للشكل الذي يتم بثه. (في سياق الرسم البياني، قد يتم دمج broadcast_to
في عملية لاحقة ثم يتم تحسينها بعد ذلك.)
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
الواجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | موتر تعويم 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 1 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 4 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو نوع QI8 أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو نوع QUI8 أو 16 -عدد صحيح بدون إشارة أو نوع QI16 أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع معقد مع قيم عناصر عائمة 32 بت |
shape | موتر لقيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر تعويم 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 1 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 4 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو نوع QI8 أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو نوع QUI8 أو 16 -عدد صحيح بدون إشارة أو نوع QI16 أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع معقد مع قيم عناصر عائمة 32 بت |
tfl.bucketize
(TFL::BucketizeOp)
يقوم بتجميع "المدخلات" بناءً على "الحدود".
مثال:
إذا كانت المدخلات هي boundaries = [0, 10, 100]
input = [[-5, 10000][150, 10][5, 100]]
، فسيكون الإخراج output = [[0, 3][3, 2][1, 3]]
.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
SameOperandsAndResultShape
الواجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | نوع ملير | وصف |
---|---|---|
boundaries | ::mlir::ArrayAttr | سمة صفيف عائم 32 بت |
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | موتر تعويم 32 بت أو تعويم 64 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو قيم عدد صحيح بدون إشارة 64 بت |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر من القيم الصحيحة بلا إشارة 32 بت |
tfl.call_once
(TFL::CallOnceOp)
يستدعي وظيفة التهيئة
تستدعي هذه العملية وظيفة التهيئة المحددة لمهيئ الجلسة بلغة النموذج المحفوظ tf.
الواجهات: TflRuntimeVerifyOpInterface
صفات:
يصف | نوع ملير | وصف |
---|---|---|
session_init_function | ::mlir::StringAttr | سمة السلسلة |
tfl.cast
(TFL::CastOp)
مشغل الزهر
يلقي المدخلات من نوع الإدخال إلى نوع الإخراج.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
SameOperandsAndResultShape
الواجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | موتر من النوع 16 بت float أو bfloat16 أو 32 بت float أو 64 بت float أو عدد صحيح بدون إشارة 1 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 4 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع TFLite quint8 أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو نوع معقد مع قيم عناصر عائمة 32 بت |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر من النوع 16 بت float أو bfloat16 أو 32 بت float أو 64 بت float أو عدد صحيح بدون إشارة 1 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع TFLite quint8 أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو نوع معقد مع قيم عناصر عائمة 32 بت |
tfl.ceil
(TFL::CeilOp)
مشغل السقف
تُرجع قيمة السقف حسب العناصر للإدخال.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، InferTensorType
، TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
الواجهات: ConditionallySpeculatable
، InferShapedTypeOpInterface
، InferTypeOpInterface
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
x | موتر من القيم العائمة 32 بت |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
y | موتر من القيم العائمة 32 بت |
tfl.complex_abs
(TFL::ComplexAbsOp)
يحسب القيمة المطلقة المعقدة للموتر.
بالنظر إلى موتر x
من الأعداد المركبة، تُرجع هذه العملية موترًا من النوع float
أو double
وهو القيمة المطلقة لكل عنصر في x
. جميع العناصر في x
يجب أن تكون أرقامًا مركبة من النموذج \(a + bj\). يتم حساب القيمة المطلقة كما \( \sqrt{a^2 + b^2}\).
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
SameOperandsAndResultShape
الواجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | موتر من النوع المعقد مع عناصر عائمة 32 بت أو نوع معقد مع قيم عناصر عائمة 64 بت |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر ذو قيم تعويم 32 بت أو قيم تعويم 64 بت |
tfl.concatenation
(TFL::ConcatenationOp)
عامل التسلسل
يسلسل الموترات على طول بعد واحد
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
الواجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، SameOperandsAndResultsScale
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | نوع ملير | وصف |
---|---|---|
axis | ::mlir::IntegerAttr | سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | سمة السلسلة التي تكون قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT |
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
values | متغير الموتر من أي نوع القيم |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر تعويم 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو 1 -قيم عدد صحيح بدون إشارة |
tfl.control_node
(TFL::ControlNodeOp)
تقوم عملية TFL.control_node
بتغليف عمليات الكتلة الواحدة من أجل ربط حواف التحكم.
يُستخدم هذا لتغليف المناطق وإرفاق تبعيات التحكم بها. عادةً، سيحدث هذا في إحدى الخطوات الأخيرة قبل إصدار نموذج المخزن المؤقت المسطح من أجل تمكين التحسينات التي تعتمد على ترتيب ثابت للعمليات (مثل إعادة التجسيد). سيقوم مُصدر المخزن المؤقت المسطح بإلغاء تغليف المنطقة الملتفة وإضافة تعليقات توضيحية إلى النموذج الذي تم إنشاؤه باستخدام البيانات التعريفية بحيث تحترم أي عمليات إعادة ترتيب في وقت التشغيل الترتيب الذي تقدمه تبعيات التحكم.
السمات: HasParent<mlir::func::FuncOp>
، RecursiveMemoryEffects
، SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp>
، SingleBlock
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
controlInputs | متغير السيطرة |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
outputs | متغير الموتر من أي نوع القيم |
control | يتحكم |
tfl.conv_2d
(TFL::Conv2DOp)
عامل الالتفاف
ينفذ عملية الالتفاف على المدخلات.
المدخلات: inputs[0]
: مطلوب: inputs[1]
: مطلوب: inputs[2]
: اختياري: موتر التحيز
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
, quant::AffineOpCoefficient<0, 1>
الواجهات: AffineQuantizedOpInterface
، ConditionallySpeculatable
، DynamicRangeQuantizedOpInterface
، InferTypeOpInterface
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TFL_SparseOp
، TflArithmeticCountOpInterface
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | نوع ملير | وصف |
---|---|---|
dilation_h_factor | ::mlir::IntegerAttr | سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
dilation_w_factor | ::mlir::IntegerAttr | سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | سمة السلسلة التي تكون قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT |
padding | ::mlir::StringAttr | سمة السلسلة التي تكون قيمتها SAME أو VALID |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | موتر من نوع تعويم 32 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو قيم نوع QI16 |
filter | موتر من نوع تعويم 32 بت أو نوع QI4 أو نوع QI8 أو قيم نوع QUI8 |
bias | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر من نوع تعويم 32 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو قيم نوع QI16 |
tfl.conv_3d
(TFL::Conv3DOp)
عامل الالتواء ثلاثي الأبعاد
ينفذ عملية الالتفاف على المدخلات ثلاثية الأبعاد. المدخلات: inputs[0]
: مطلوب: inputs[1]
: مطلوب: inputs[2]
: اختياري: موتر التحيز
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
الواجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | نوع ملير | وصف |
---|---|---|
dilation_d_factor | ::mlir::IntegerAttr | سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
dilation_h_factor | ::mlir::IntegerAttr | سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
dilation_w_factor | ::mlir::IntegerAttr | سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | سمة السلسلة التي تكون قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT |
padding | ::mlir::StringAttr | سمة السلسلة التي تكون قيمتها SAME أو VALID |
stride_d | ::mlir::IntegerAttr | سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | موتر من القيم العائمة 32 بت |
filter | موتر من القيم العائمة 32 بت |
bias | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر من القيم العائمة 32 بت |
tfl.conv_3d_transpose
(TFL::Conv3DTransposeOp)
مشغل الالتواء المنقول ثلاثي الأبعاد
ينفذ عملية الالتواء المنقولة على المدخلات ثلاثية الأبعاد. المدخلات: inputs[0]
: مطلوب: شكل inputs[1]
: مطلوب: inputs[2]
: مطلوب: inputs[3]
: اختياري: موتر التحيز
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
الواجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | نوع ملير | وصف |
---|---|---|
dilation_d_factor | ::mlir::IntegerAttr | سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
dilation_h_factor | ::mlir::IntegerAttr | سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
dilation_w_factor | ::mlir::IntegerAttr | سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | سمة السلسلة التي تكون قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT |
padding | ::mlir::StringAttr | سمة السلسلة التي تكون قيمتها SAME أو VALID |
stride_d | ::mlir::IntegerAttr | سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
output_shape | موتر من القيم الصحيحة بلا إشارة 32 بت |
filter | موتر من القيم العائمة 32 بت |
input | موتر من القيم العائمة 32 بت |
bias | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر من القيم العائمة 32 بت |
tfl.cos
(TFL::CosOp)
عامل جيب التمام
يحسب عنصر جيب التمام للمدخلات
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، InferTensorType
، TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
الواجهات: ConditionallySpeculatable
، InferShapedTypeOpInterface
، InferTypeOpInterface
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
x | موتر من القيم العائمة 32 بت |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
y | موتر من القيم العائمة 32 بت |
tfl.cumsum
(TFL::CumsumOp)
عامل كومسوم
حساب المجموع التراكمي للموتر x على طول المحور.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
الواجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | نوع ملير | وصف |
---|---|---|
exclusive | ::mlir::BoolAttr | سمة منطقية |
reverse | ::mlir::BoolAttr | سمة منطقية |
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | موتر عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو قيم عدد صحيح بدون إشارة 64 بت |
axis | موتر من القيم الصحيحة بلا إشارة 32 بت |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو قيم عدد صحيح بدون إشارة 64 بت |
tfl.custom
(TFL::CustomOp)
المرجع المخصص
عملية عامة لأي عملية مخصصة لـ TFLite.
الإدخال: قائمة المدخلات في المرجع الأصلي. custom_code: سلسلة تُستخدم لتحديد هذه العملية بالضبط، والتي تتوافق مع رمز عامل التشغيل.custom_code في المخزن المؤقت المسطح. custom_option: حامل لحفظ سمات المرجع بطريقة البايت. الإخراج: قائمة المخرجات في المرجع الأصلي.
الواجهات: TflRuntimeVerifyOpInterface
صفات:
يصف | نوع ملير | وصف |
---|---|---|
custom_code | ::mlir::StringAttr | سمة السلسلة |
custom_option | ::mlir::TFL::ConstBytesAttr | تمثيل سمة سلسلة للبايتات المترجمة |
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | متغير الموتر من أي قيم نوع أو لا يوجد نوع |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | متغير الموتر من أي نوع القيم |
tfl.custom_tf
(TFL::CustomTfOp)
Wrapper Op للعمليات المخصصة لـ TF.
غلاف تشغيلي حول أي عملية TF مخصصة. يتضمن ذلك العمليات المحددة باستخدام custom_opdefs أو المرتبطة التي لم يتم تعريفها بلغة TF. تقوم هذه العملية فقط بتغليف العملية المخصصة داخل المنطقة. ملاحظة رقم 1، لن تتضمن هذه العملية عمليات TF Lite المخصصة المحددة باستخدام CustomOp. ملاحظة رقم 2، هذه العملية هي مجرد تمثيل داخلي داخل المحول ولا يتم عرضها/تصديرها عند تصدير النموذج إلى Flatbuffer.
السمات: IsolatedFromAbove
، RecursiveMemoryEffects
، SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp>
، SingleBlock
الواجهات: InferTypeOpInterface
، TflRuntimeVerifyOpInterface
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | متغير الموتر من أي قيم نوع أو لا يوجد نوع |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | متغير الموتر من أي نوع القيم |
tfl.densify
(TFL::DensifyOp)
تكثيف المشغل
يحول الموتر المتناثر إلى تنسيق كثيف.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
الواجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | موتر ذو تعويم 32 بت أو قيم عددية بدون إشارة 8 بت |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر ذو تعويم 32 بت أو قيم عددية بدون إشارة 8 بت |
tfl.depth_to_space
(TFL::DepthToSpaceOp)
مشغل DepthToSpace
إعادة ترتيب البيانات من العمق إلى كتل من البيانات المكانية. هذا هو التحول العكسي لـ SpaceToDepth. وبشكل أكثر تحديدًا، تقوم هذه العملية بإخراج نسخة من موتر الإدخال حيث يتم نقل القيم من بُعد depth
في كتل مكانية إلى أبعاد height
width
. يشير block_size
attr إلى حجم كتلة الإدخال وكيفية نقل البيانات.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
الواجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، SameOperandsAndResultsScale
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | نوع ملير | وصف |
---|---|---|
block_size | ::mlir::IntegerAttr | سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت وقيمتها موجبة |
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | موتر عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع TFLite quint8 أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو قيم نوع QI8 أو نوع QUI8 |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع TFLite quint8 أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو قيم نوع QI8 أو نوع QUI8 |
tfl.depthwise_conv_2d
(TFL::DepthwiseConv2DOp)
مشغل الالتواء القابل للفصل بعمق
ينفذ عملية الالتفاف على المدخلات.
المدخلات: inputs[0]
: مطلوب: inputs[1]
: مطلوب: inputs[2]
: اختياري: موتر التحيز
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
, quant::AffineOpCoefficient<3, 1>
الواجهات: AffineQuantizedOpInterface
، ConditionallySpeculatable
، DynamicRangeQuantizedOpInterface
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TFL_SparseOp
، TflArithmeticCountOpInterface
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | نوع ملير | وصف |
---|---|---|
dilation_h_factor | ::mlir::IntegerAttr | سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
dilation_w_factor | ::mlir::IntegerAttr | سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | سمة السلسلة التي تكون قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT |
padding | ::mlir::StringAttr | سمة السلسلة التي تكون قيمتها SAME أو VALID |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
depth_multiplier | ::mlir::IntegerAttr | سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت |
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | موتر من نوع تعويم 32 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو قيم نوع QI16 |
filter | موتر من نوع تعويم 32 بت أو نوع QI4 أو نوع QI8 أو قيم نوع QUI8 |
bias | موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر من نوع تعويم 32 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو قيم نوع QI16 |
tfl.dequantize
(TFL::DequantizeOp)
عامل نزع الكمية
تحويل المصفوفة الكمية من الأعداد الصحيحة إلى نقاط عائمة وفقًا لمعلمات التكميم.
الواجهات: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | موتر من نوع QI4 أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو نوع QI16 أو قيم تعويم 16 بت |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر من القيم العائمة 32 بت |
tfl.dilate
(TFL::DilateOp)
عامل التمدد
يوسع الموتر عن طريق إضافة عناصر جديدة بين العناصر الموجودة. السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
الواجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | موتر عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو قيم تعويم 32 بت أو قيم تعويم 64 بت |
dilations | موتر من القيم الصحيحة بلا إشارة 32 بت |
padding_value | موتر 0D من أي نوع القيم |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو قيم تعويم 32 بت أو قيم تعويم 64 بت |
tfl.div
(TFL::DivOp)
عامل القسم
عملية تقسيم العناصر الحكيمة.
السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, ResultsBroadcastableShape
الواجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflArithmeticCountOpInterface
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | نوع ملير | وصف |
---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | سمة السلسلة التي تكون قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT |
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
lhs | موتر تعويم 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو قيم نوع QUI8 |
rhs | موتر تعويم 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو قيم نوع QUI8 |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر تعويم 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو قيم نوع QUI8 |
tfl.dynamic_update_slice
(TFL::DynamicUpdateSliceOp)
شريحة التحديث الديناميكي.
DynamicUpdateSlice op لها نفس الدلالات مع XLA DynamicUpdateSlice. يُنشئ نتيجة تمثل قيمة معامل صفيف الإدخال، مع الكتابة فوق تحديث الشريحة في start_indices.
راجع https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
الواجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
operand | موتر لعدد صحيح بدون إشارة 1 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو قيم عائمة 32 بت |
update | موتر لعدد صحيح بدون إشارة 1 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو قيم عائمة 32 بت |
start_indices | موتر لقيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر لعدد صحيح بدون إشارة 1 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو قيم عائمة 32 بت |
tfl.elu
(tfl :: eluop)
مشغل الوحدة الخطية الأسية
يحسب الخطي الأسي (x) -> exp (x) -1 لـ x <0 ، x لـ x> = 0. العنصر.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، SameOperandsAndResultShape
واجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
x | توتر من قيم عدد صحيح 32 بت أو 8 بتات |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
y | توتر من قيم عدد صحيح 32 بت أو 8 بتات |
tfl.embedding_lookup
(tfl :: inmbdinglookupop)
تضمين مشغل البحث
تبحث عن معرفات في قائمة التنسور التضمين.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
واجهات: AffineQuantizedOpInterface
، ConditionallySpeculatable
، DynamicRangeQuantizedOpInterface
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
lookup | توتر من قيم عدد صحيح 32 بت غير مألوف |
value | موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح لا يرقى إلى 8 بت أو عدد صحيح غير موقّع 8 بت أو نوع QI8 أو نوع Qui8 أو قيم نوع QI4 |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | توتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح لا سيما 8 بت أو قيم عدد صحيح 8 بت غير موقعة |
tfl.equal
(tfl :: equalop)
مشغل مساوٍ
إرجاع عنصر الحقيقة من x == y العنصر الحكيم
السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
، AlwaysSpeculatableImplTrait
، Commutative
، QuantizableResult
، ResultsBroadcastableShape
واجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
x | موتر من عدد صحيح لا يكرر 1 بت أو تعويم 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 64 بت أو نوع QI8 أو نوع Qui8 أو عدد صحيح غير موقّع 8 بت أو 8 بت من القيم |
y | موتر من عدد صحيح لا يكرر 1 بت أو تعويم 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 64 بت أو نوع QI8 أو نوع Qui8 أو عدد صحيح غير موقّع 8 بت أو 8 بت من القيم |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | توتر من قيم عدد صحيح لا سيما 1 بتات |
tfl.exp
(tfl :: expop)
مشغل الأساس الطبيعي
يقوم بعملية إنشاء الأسعار الطبيعية عن العناصر على الإدخال.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
واجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
x | توتر من قيم 32 بت أو نوع QI8 أو QI16 نوع |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
y | توتر من قيم 32 بت أو نوع QI8 أو QI16 نوع |
tfl.expand_dims
(tfl :: expeddimsop)
إدراج بعد 1 في شكل الموتر.
بالنظر إلى input
الموتر ، تقوم هذه العملية بإدراج بعد 1 في axis
مؤشر الأبعاد في شكل input
. يبدأ axis
مؤشر الأبعاد عند الصفر ؛ إذا قمت بتحديد رقم سالب axis
فسيتم حسابه للخلف من النهاية.
تكون هذه العملية مفيدة إذا كنت ترغب في إضافة بعد دفع إلى عنصر واحد. على سبيل المثال ، إذا كان لديك صورة واحدة من الشكل [height, width, channels]
، يمكنك جعلها مجموعة من صورة واحدة مع expand_dims(image, 0)
، والتي ستجعل الشكل [1, height, width, channels]
.
أمثلة أخرى:
# '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]
هذه العملية تتطلب ذلك:
-1-input.dims() <= dim <= input.dims()
ترتبط هذه العملية بالضغط squeeze()
، الذي يزيل أبعاد الحجم 1.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
واجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، SameOperandsAndResultsScale
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | توتر من أي قيم نوع |
dim | توتر من قيم عدد صحيح 32/64 بت غير مألوف |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | توتر من أي قيم نوع |
tfl.external_const
(tfl :: externalconstop)
خارجي const op.
يحمل Const Op الخارجي buffer_index
الذي يشير إلى ثابت في flatbuffer.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
واجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | نوع mlir | وصف |
---|---|---|
buffer_index | :: mlir :: integerattr | سمة عدد صحيح 32 بت غير مألوف |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | توتر من أي قيم نوع |
tfl.fake_quant
(tfl :: fakequantop)
مشغل مزيف
قم بتوزيع موتر "المدخلات" من النوع العائم عبر عوامل التعويم و MAX إلى "المخرجات" من نفس الشكل مثل المدخلات.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
واجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | نوع mlir | وصف |
---|---|---|
min | :: mlir :: floatattr | سمة تعويم 32 بت |
max | :: mlir :: floatattr | سمة تعويم 32 بت |
num_bits | :: mlir :: integerattr | سمة عدد صحيح 32 بت غير مألوف لها القيمة الحد الأدنى 2 الذي تكون القيمة القصوى 16 |
narrow_range | :: mlir :: boolattr | سمة Bool التي تكون قيمتها خاطئة |
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | موتر قيم تعويم 32 بت |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر قيم تعويم 32 بت |
tfl.fill
(tfl :: fillop)
ملء الموتر مع قيمة معينة.
ملء الموتر مع قيمة معينة.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
واجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، SameOperandsAndResultsScale
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
dims | توتر من قيم عدد صحيح 32/64 بت غير مألوف |
input | توتر من عائم 32 بت أو عائم 16 بت أو عدد صحيح 32 بت غير مألوف أو عدد صحيح 64 بت غير مألوف أو عدد صحيح غير مألوف 1 بت أو نوع QI8 أو نوع QI16 أو قيم نوع سلسلة tflite |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
result | توتر من عائم 32 بت أو عائم 16 بت أو عدد صحيح 32 بت غير مألوف أو عدد صحيح 64 بت غير مألوف أو عدد صحيح غير مألوف 1 بت أو نوع QI8 أو نوع QI16 أو قيم نوع سلسلة tflite |
tfl.floor
(tfl :: floorop)
مشغل الأرضية
إرجاع قيمة الأرضية الحكيمة للمدخلات.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، InferTensorType
، TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
واجهات: ConditionallySpeculatable
، InferShapedTypeOpInterface
، InferTypeOpInterface
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
x | موتر قيم تعويم 32 بت |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
y | موتر قيم تعويم 32 بت |
tfl.floor_div
(tfl :: floordivop)
مشغل DIV Floor
العنصر الحكيمة.
السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
، AlwaysSpeculatableImplTrait
، ResultsBroadcastableShape
واجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
lhs | موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح لا سيما 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو قيم عدد صحيح 32 بت غير مألوف |
rhs | موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح لا سيما 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو قيم عدد صحيح 32 بت غير مألوف |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح لا سيما 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو قيم عدد صحيح 32 بت غير مألوف |
tfl.floor_mod
(tfl :: floormodop)
تذكير التقسيم
عملية تذكير القسم الحكيم.
السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
، AlwaysSpeculatableImplTrait
، ResultsBroadcastableShape
واجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
lhs | موتر من عدد صحيح لا يصيح 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح 32 بت غير مألوف أو عدد صحيح 64 بتات غير مألوف أو قيم تعويم 32 بت |
rhs | موتر من عدد صحيح لا يصيح 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح 32 بت غير مألوف أو عدد صحيح 64 بتات غير مألوف أو قيم تعويم 32 بت |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر من عدد صحيح لا يصيح 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح 32 بت غير مألوف أو عدد صحيح 64 بتات غير مألوف أو قيم تعويم 32 بت |
tfl.fully_connected
(tfl :: connectionop)
OP متصل بالكامل
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
، quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
، quant::AffineOpCoefficient<0, 1>
واجهات: AffineQuantizedOpInterface
، ConditionallySpeculatable
، DynamicRangeQuantizedOpInterface
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
TflRuntimeVerifyOpInterface
TFL_SparseOp
، TflArithmeticCountOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | نوع mlir | وصف |
---|---|---|
fused_activation_function | :: mlir :: stringattr | سمة السلسلة التي تكون قيمتها لا شيء ، أو relu ، أو relu_n1_to_1 ، أو relu6 ، أو tanh ، أو sign_bit |
weights_format | :: mlir :: stringattr | سمة السلسلة التي تكون قيمتها افتراضية ، أو shuffled4x16int8 |
keep_num_dims | :: mlir :: boolattr | سمة Bool |
asymmetric_quantize_inputs | :: mlir :: boolattr | سمة Bool |
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | توتر من عائم 32 بت أو نوع Qi8 أو نوع Qui8 أو نوع Qi16 أو Qui16 قيم النوع |
filter | توتر من عائم 32 بت أو نوع QI4 أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو قيم نوع QI16 |
bias | موتر من أي نوع من القيم أو أي نوع |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | variadic من الموتر من أي قيم نوع |
tfl.gather
(tfl :: contherop)
جمع المشغل
جمع الشرائح من axis
محور params
وفقا indices
.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
واجهات: ConditionallySpeculatable
، DynamicRangeQuantizedOpInterface
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، SameOperandsAndResultsScale
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | نوع mlir | وصف |
---|---|---|
axis | :: mlir :: integerattr | سمة عدد صحيح 32 بت غير مألوف |
batch_dims | :: mlir :: integerattr | سمة عدد صحيح 32 بت غير مألوف |
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
params | موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح لا سيما 1 بت أو عدد صحيح غير مألوف 4 بت أو عدد صحيح غير مألوف 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح 32 بت غير مألوف أو عدد صحيح 64 بت غير مألوف أو نوع سلسلة tflite أو 8 بت أو 8 بت عدد صحيح غير موقّع أو نوع qi8 أو نوع Qui8 أو قيم نوع qi16 |
indices | موتر من عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير محدد 32 بت أو قيم عدد صحيح 64 بت غير مألوف |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح لا سيما 1 بت أو عدد صحيح غير مألوف 4 بت أو عدد صحيح غير مألوف 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح 32 بت غير مألوف أو عدد صحيح 64 بت غير مألوف أو نوع سلسلة tflite أو 8 بت أو 8 بت عدد صحيح غير موقّع أو نوع qi8 أو نوع Qui8 أو قيم نوع qi16 |
tfl.gather_nd
(tfl :: gatherndop)
_ Gather ND Operator
جمع شرائح من params
إلى موتر مع الشكل المحدد بواسطة indices
.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
واجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، SameOperandsAndResultsScale
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
params | موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح لا عدل 1 بت أو عدد صحيح غير مألوف 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير مميز 64 بت أو عدد صحيح 32 بت غير موقعة أو عدد صحيح غير موقّع |
indices | موتر من عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير محدد 32 بت أو قيم عدد صحيح 64 بت غير مألوف |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح لا عدل 1 بت أو عدد صحيح غير مألوف 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير مميز 64 بت أو عدد صحيح 32 بت غير موقعة أو عدد صحيح غير موقّع |
tfl.gelu
(tfl :: geluop)
وظيفة تنشيط جيلو.
يحسب عنصر تنشيط Gelu العنصر.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
، SameOperandsAndResultShape
واجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | نوع mlir | وصف |
---|---|---|
approximate | :: mlir :: boolattr | سمة Bool |
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | موتر من قيم 32 بت أو نوع QI8 أو Qui8 نوع القيم |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر من قيم 32 بت أو نوع QI8 أو Qui8 نوع القيم |
tfl.greater
(TFL :: Greatop)
عامل أكبر
عنصر أكبر من العناصر.
السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
، AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
، ResultsBroadcastableShape
واجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
lhs | توتر من عوام 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 64 بت أو نوع Qui8 أو نوع Qi8 أو Tflite Quint8 Type Dalle |
rhs | توتر من عوام 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 64 بت أو نوع Qui8 أو نوع Qi8 أو Tflite Quint8 Type Dalle |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | توتر من قيم عدد صحيح لا سيما 1 بتات |
tfl.greater_equal
(tfl :: greatequalop)
_ المشغل المساواة
العنصر الحكيم Greater_equal العملية.
السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
، AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
، ResultsBroadcastableShape
واجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
lhs | موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 64 بت أو نوع Qui8 أو قيم نوع qi8 |
rhs | موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 64 بت أو نوع Qui8 أو قيم نوع qi8 |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | توتر من قيم عدد صحيح لا سيما 1 بتات |
tfl.hard_swish
(tfl :: hardswishop)
وظيفة التنشيط الصلبة.
يحسب وظيفة التنشيط الصلب F (x)-> (x * relu6 (x+3))/6 element-wise.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
، SameOperandsAndResultShape
واجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | توتر من قيم 32 بت أو نوع QUI8 أو نوع QI8 |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | توتر من قيم 32 بت أو نوع QUI8 أو نوع QI8 |
tfl.hashtable
(tfl :: hashtableop)
يخلق جدول التجزئة غير المخلوطة.
يقوم هذا OP بإنشاء جدول التجزئة ، ويحدد نوع مفاتيحه وقيمه. قبل استخدام الجدول ، سيتعين عليك تهيئته. بعد التهيئة ، سيكون الجدول غير قابل للتغيير.
واجهات: TflRuntimeVerifyOpInterface
صفات:
يصف | نوع mlir | وصف |
---|---|---|
table_id | :: mlir :: integerattr | سمة عدد صحيح 32 بت غير مألوف |
key_dtype | :: mlir :: yborttr | أي سمة نوع |
value_dtype | :: mlir :: yborttr | أي سمة نوع |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
out | موتر قيم الموارد |
tfl.hashtable_find
(tfl :: hashtablefindop)
تبحث عن مفاتيح في الجدول ، ويخرج القيم المقابلة.
يجب أن تكون keys
الموتر من نفس النوع مثل مفاتيح الجدول. values
الإخراج هي من نوع قيم الجدول.
العددية default_value
هي إخراج القيمة للمفاتيح غير موجودة في الجدول. يجب أن يكون أيضًا من نفس النوع مثل قيم الجدول.
واجهات: TflRuntimeVerifyOpInterface
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
hash_table | موتر قيم الموارد |
keys | موتر من عدد صحيح 32 بت غير مألوف أو نوع سلسلة tflit |
default_value | توتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح 32 بت غير مألوف أو نوع سلسلة tflit |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
out | توتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح 32 بت غير مألوف أو نوع سلسلة tflit |
tfl.hashtable_import
(tfl :: hashtableimportop)
يحل محل محتويات الجدول بالمفاتيح والقيم المحددة.
يجب أن تكون keys
الموتر من نفس النوع مثل مفاتيح الجدول. يجب أن تكون values
الموتر من نوع قيم الجدول.
واجهات: TflRuntimeVerifyOpInterface
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
hash_table | موتر قيم الموارد |
keys | موتر من عدد صحيح 32 بت غير مألوف أو نوع سلسلة tflit |
values | توتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح 32 بت غير مألوف أو نوع سلسلة tflit |
tfl.hashtable_size
(tfl :: hashtablesizeop)
يحسب عدد العناصر في الجدول المحدد.
واجهات: TflRuntimeVerifyOpInterface
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
hash_table | موتر قيم الموارد |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
out | توتر من قيم عدد صحيح 64 بت غير مألوف |
tfl.if
(tfl :: ifop)
إذا كانت عملية إيليس
تمثل عملية tfl.if
بنية IF-THEN-ELSE لتنفيذ منطقتين من الكود بشكل مشروط. المعامل إلى IF العملية هي قيمة منطقية. على سبيل المثال:
tfl.if %b {
...
} else {
...
}
tfl.if
قد ترجع أيضًا نتائج محددة في مناطقها. يتم تحديد القيم المحددة التي يتم اتخاذ مسار التنفيذ.
مثال:
%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>
}
يتم إنهاء مناطق tfl.if
دائمًا مع "tfl.yield". إذا لم يحدد "tfl.if" أي قيم ، فيمكن استبعاد "tfl.yield" ، وسيتم إدراجها ضمنيًا. خلاف ذلك ، يجب أن تكون صريحة. أيضًا ، إذا حدد "tfl.if" قيمًا واحدة أو أكثر ، فلا يمكن حذف كتلة "else".
مثال:
tfl.if %b {
...
}
السمات: NoRegionArguments
، RecursiveMemoryEffects
، SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp>
، SingleBlock
واجهات: RegionBranchOpInterface
، TflRuntimeVerifyOpInterface
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
cond | توتر من قيم عدد صحيح لا سيما 1 بتات |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
results | variadic من الموتر من أي قيم نوع |
tfl.imag
(tfl :: formop)
إرجاع الجزء الخيالي من الرقم المعقد.
بالنظر إلى input
الموتر من الأرقام المعقدة ، تُرجع هذه العملية float
من النوع الذي يعتبر الجزء الخيالي من كل عنصر في input
. يجب أن تكون جميع العناصر في input
أرقامًا معقدة للنموذج \(a + bj\)، حيث A هو الجزء الحقيقي و B هو الجزء الخيالي الذي تم إرجاعه بواسطة هذه العملية.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، SameOperandsAndResultShape
واجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | موتر من النوع المعقد مع عناصر عائمة 32 بت أو النوع المعقد مع قيم عناصر تعويم 64 بت |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | توتر من قيم تعويم 32 بت أو 64 بت |
tfl.l2_normalization
(tfl :: l2normalizationop)
L2 مشغل تطبيع
L2Normalization OP
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
واجهات: ConditionallySpeculatable
TflRuntimeVerifyOpInterface
FixedOutputRangeInterface
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflArithmeticCountOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | نوع mlir | وصف |
---|---|---|
fused_activation_function | :: mlir :: stringattr | سمة السلسلة التي تكون قيمتها لا شيء ، أو relu ، أو relu_n1_to_1 ، أو relu6 ، أو tanh ، أو sign_bit |
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | توتر من عائم 32 بت أو نوع Qui8 أو نوع qi8 أو نوع Qui16 أو نوع qi16 أو قيم عدد صحيح 8 بت غير مألوف |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | توتر من عائم 32 بت أو نوع Qui8 أو نوع qi8 أو نوع Qui16 أو نوع qi16 أو قيم عدد صحيح 8 بت غير مألوف |
tfl.leaky_relu
(tfl :: leakyreluop)
مشغل REAKY RELU
Element -wise Leaky Relu Operator X -> x> = 0؟ س: (ألفا * x)
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
، SameOperandsAndResultShape
واجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | نوع mlir | وصف |
---|---|---|
alpha | :: mlir :: floatattr | سمة تعويم 32 بت |
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | توتر من عائم 32 بت أو نوع Qui8 أو نوع qi8 أو tflite Quint8 type أو qi16 type stale |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | توتر من عائم 32 بت أو نوع Qui8 أو نوع qi8 أو tflite Quint8 type أو qi16 type stale |
tfl.less
(tfl :: lessop)
أقل مشغل
عنصر أقل من العناصر.
السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
، AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
، ResultsBroadcastableShape
واجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
lhs | توتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 64 بت أو نوع Qui8 أو نوع qi8 أو tflite Quint8 نوع النوع |
rhs | توتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 64 بت أو نوع Qui8 أو نوع qi8 أو tflite Quint8 نوع النوع |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | توتر من قيم عدد صحيح لا سيما 1 بتات |
tfl.less_equal
(tfl :: lessequalop)
_U.Less Equale Operator
عنصر element less_equal.
السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
، AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
، ResultsBroadcastableShape
واجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
lhs | موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح غير محدد 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 64 بت أو نوع QI8 أو قيم نوع Qui8 |
rhs | موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح غير محدد 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 64 بت أو نوع QI8 أو قيم نوع Qui8 |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | توتر من قيم عدد صحيح لا سيما 1 بتات |
tfl.local_response_normalization
(tfl :: localresponsenormizationop)
تطبيع الاستجابة المحلية.
يتم التعامل مع موتر input
4-D كصفيف ثلاثي الأبعاد من ناقلات 1-D (على طول البعد الأخير) ، ويتم تطبيع كل متجه بشكل مستقل. ضمن متجه معين ، يتم تقسيم كل مكون على مجموع المدخلات المرجحة ومربعة داخل depth_radius
. بالتفصيل،
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
للحصول على التفاصيل ، راجع تصنيف Krizhevsky et al.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، InferTensorType
، TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
واجهات: ConditionallySpeculatable
، InferShapedTypeOpInterface
، InferTypeOpInterface
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | نوع mlir | وصف |
---|---|---|
radius | :: mlir :: integerattr | سمة عدد صحيح 32 بت غير مألوف |
bias | :: mlir :: floatattr | سمة تعويم 32 بت |
alpha | :: mlir :: floatattr | سمة تعويم 32 بت |
beta | :: mlir :: floatattr | سمة تعويم 32 بت |
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | موتر قيم تعويم 32 بت |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر قيم تعويم 32 بت |
tfl.log
(tfl :: logop)
لوغاريتم الطبيعي
يقوم بعملية لوغاريتمية طبيعية من العناصر على الإدخال.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
واجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
x | توتر من قيم تعويم 32 بت أو نوع qi8 |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
y | توتر من قيم تعويم 32 بت أو نوع qi8 |
tfl.log_softmax
(tfl :: logsoftmaxop)
سجل softmax عامل
يحسب تنشيطات Softmax Log element مع الصيغة التالية
الإدخال - السجل (تخفيض _sum (exp (إدخال) ، قاتم))
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
، SameOperandsAndResultShape
واجهات: ConditionallySpeculatable
TflRuntimeVerifyOpInterface
FixedOutputRangeInterface
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflArithmeticCountOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | توتر من عائم 32 بت أو نوع Qui8 أو نوع Qi8 أو Tflite Quint8 نوع القيم |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | توتر من عائم 32 بت أو نوع Qui8 أو نوع Qi8 أو Tflite Quint8 نوع القيم |
tfl.logical_and
(tfl :: logicalandop)
منطقي ومشغل
العنصر المنطقي والتشغيل.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، ResultsBroadcastableShape
واجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
lhs | توتر من قيم عدد صحيح لا سيما 1 بتات |
rhs | توتر من قيم عدد صحيح لا سيما 1 بتات |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | توتر من قيم عدد صحيح لا سيما 1 بتات |
tfl.logical_not
(tfl :: logicalNotop)
المنطقي وليس المشغل
العنصر المنطقي وليس العملية.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، SameOperandsAndResultShape
واجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
lhs | توتر من قيم عدد صحيح لا سيما 1 بتات |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | توتر من قيم عدد صحيح لا سيما 1 بتات |
tfl.logical_or
(tfl :: logicalorop)
منطقي أو عامل
العنصر المنطقي أو العملية.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، ResultsBroadcastableShape
واجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
lhs | توتر من قيم عدد صحيح لا سيما 1 بتات |
rhs | توتر من قيم عدد صحيح لا سيما 1 بتات |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | توتر من قيم عدد صحيح لا سيما 1 بتات |
tfl.logistic
(tfl :: logisticop)
المشغل اللوجستي
يحسب sigmoid العنصر من المدخلات
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
، SameOperandsAndResultShape
واجهات: ConditionallySpeculatable
TflRuntimeVerifyOpInterface
FixedOutputRangeInterface
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflArithmeticCountOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
x | توتر من عائم 32 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو نوع QI16 أو TFLITE QUINT8 القيم |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
y | توتر من عائم 32 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو نوع QI16 أو TFLITE QUINT8 القيم |
tfl.lstm
(tfl :: lstmop)
مشغل LSTM الكامل
وحدة الذاكرة طويلة الأجل طويلة الأجل (LSTM) طبقة الشبكة المتكررة. يعتمد تنفيذ غير القاع الافتراضي على: http://deeplearning.cs.cmu.edu/pdfs/hochreiter97_lstm.pdf S. Hochreiter و J. Schmidhuber. "ذاكرة طويلة الأجل طويلة". الحساب العصبي ، 9 (8): 1735-1780 ، 1997. يعتمد تنفيذ Peephole على: https://research.google.com/pubs/archive/43905.pdf Hasim Sak ، Andrew Senior ، و Francoise Beaufays. "بنيات الشبكة العصبية المتكررة على المدى الطويل على المدى القصير للنمذجة الصوتية واسعة النطاق." interspeech ، 2014. يعتمد اقتران المدخلات والنسيان (CIFG) على: http://arxiv.org/pdf/1503.04069.pdf Greff et al. "LSTM: A Search Space Odyssey" يعتمد تطبيع الطبقة على: https://arxiv.org/pdf/1607.06450.pdf ba et al. "تطبيع الطبقة"
السمات: QuantizableResult
واجهات: DynamicRangeQuantizedOpInterface
، TFL_StatefulOp
، TflRuntimeVerifyOpInterface
صفات:
يصف | نوع mlir | وصف |
---|---|---|
fused_activation_function | :: mlir :: stringattr | سمة السلسلة التي تكون قيمتها لا شيء ، أو relu ، أو relu_n1_to_1 ، أو relu6 ، أو tanh ، أو sign_bit |
cell_clip | :: mlir :: floatattr | سمة تعويم 32 بت من قيمتها غير سالبة |
proj_clip | :: mlir :: floatattr | سمة تعويم 32 بت من قيمتها غير سالبة |
kernel_type | :: mlir :: tfl :: lstmkerneltypeattr | lstm_kernel_type الذي تكون قيمته Mlir :: tfl :: lstmkerneltype :: full |
asymmetric_quantize_inputs | :: mlir :: boolattr | سمة Bool |
input_to_input_intermediate | :: mlir :: yborttr | أي سمة نوع |
input_to_forget_intermediate | :: mlir :: yborttr | أي سمة نوع |
input_to_cell_intermediate | :: mlir :: yborttr | أي سمة نوع |
input_to_output_intermediate | :: mlir :: yborttr | أي سمة نوع |
effective_hidden_scale_intermediate | :: mlir :: yborttr | أي سمة نوع |
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | توتر من قيم 32 بت أو نوع QI8 أو QI16 نوع |
input_to_input_weights | موتر من أي نوع من القيم أو أي نوع |
input_to_forget_weights | توتر من قيم تعويم 32 بت أو نوع qi8 |
input_to_cell_weights | توتر من قيم تعويم 32 بت أو نوع qi8 |
input_to_output_weights | توتر من قيم تعويم 32 بت أو نوع qi8 |
recurrent_to_input_weights | موتر من أي نوع من القيم أو أي نوع |
recurrent_to_forget_weights | توتر من قيم تعويم 32 بت أو نوع qi8 |
recurrent_to_cell_weights | توتر من قيم تعويم 32 بت أو نوع qi8 |
recurrent_to_output_weights | توتر من قيم تعويم 32 بت أو نوع qi8 |
cell_to_input_weights | موتر من أي نوع من القيم أو أي نوع |
cell_to_forget_weights | موتر من أي نوع من القيم أو أي نوع |
cell_to_output_weights | موتر من أي نوع من القيم أو أي نوع |
input_gate_bias | موتر من أي نوع من القيم أو أي نوع |
forget_gate_bias | موتر من قيم النوع 32 بت أو QI32 |
cell_bias | موتر من قيم النوع 32 بت أو QI32 |
output_gate_bias | موتر من قيم النوع 32 بت أو QI32 |
projection_weights | موتر من أي نوع من القيم أو أي نوع |
projection_bias | موتر من أي نوع من القيم أو أي نوع |
input_activation_state | موتر دولة |
input_cell_state | موتر دولة |
input_layer_norm_coefficients | موتر من أي نوع من القيم أو أي نوع |
forget_layer_norm_coefficients | موتر من أي نوع من القيم أو أي نوع |
cell_layer_norm_coefficients | موتر من أي نوع من القيم أو أي نوع |
output_layer_norm_coefficients | موتر من أي نوع من القيم أو أي نوع |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | توتر من أي قيم نوع |
tfl.matrix_diag
(tfl :: matrixdiagop)
إرجاع الموتر مع قطري المقدم وكل شيء آخر مبطن بالأصفار.
بالنظر إلى قطري ، يعيد توتر مع قطري وكل شيء آخر مبطن بالأصفار. افترض أن Diagonal لها أبعاد k [I, J, K, ..., N]
، فإن الإخراج هو موتر من الرتبة k+1
مع أبعاد [I, J, K, ..., N, N]
حيث: output[i, j, k, ..., m, n] = 1{m=n} * diagonal[i, j, k, ..., n].
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
واجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
diagonal | موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح غير موقّع 64 بت أو عدد صحيح غير موقّع 8 بت أو نوع Qi8 أو نوع tflite Quint8 نوع نوع tflite |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح غير موقّع 64 بت أو عدد صحيح غير موقّع 8 بت أو نوع Qi8 أو نوع tflite Quint8 نوع نوع tflite |
tfl.matrix_set_diag
(tfl :: matrixsetdiagop)
إرجاع موتر مصفوفة مزدوج مع قيم قطرية جديدة.
بالنظر إلى input
diagonal
، تُرجع هذه العملية موترًا بنفس الشكل وقيم input
، باستثناء القطر الرئيسي لمصفوفات الأعمق. سيتم كتابة هذه بواسطة القيم في diagonal
.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
واجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | توتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح 64 بت غير مألوف أو عيار 8 بت أو نوع QI8 أو نوع QI16 أو نوع Qui8 أو Tflite Quint8 من النوع |
diagonal | توتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح 64 بت غير مألوف أو عيار 8 بت أو نوع QI8 أو نوع QI16 أو نوع Qui8 أو Tflite Quint8 من النوع |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
result | توتر من عوام 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح 32 بت غير مألوف أو عدد صحيح غير مألوف 64 بت أو عدد صحيح غير موقّع 8 بت أو نوع QI8 أو نوع QI16 أو نوع Qui8 أو Tflite Quint8 من النوع |
tfl.max_pool_2d
(tfl :: maxpool2dop)
Max Pool 2D OP
يؤدي Max Pool 2D على الإدخال.
المدخلات: inputs[0]
: مطلوب: موتر الإدخال
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
واجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، SameOperandsAndResultsScale
، TflArithmeticCountOpInterface
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | نوع mlir | وصف |
---|---|---|
padding | :: mlir :: stringattr | سمة السلسلة التي تكون قيمتها نفسها ، أو صالحة |
stride_w | :: mlir :: integerattr | سمة عدد صحيح 32 بت غير مألوف |
stride_h | :: mlir :: integerattr | سمة عدد صحيح 32 بت غير مألوف |
filter_width | :: mlir :: integerattr | سمة عدد صحيح 32 بت غير مألوف |
filter_height | :: mlir :: integerattr | سمة عدد صحيح 32 بت غير مألوف |
fused_activation_function | :: mlir :: stringattr | سمة السلسلة التي تكون قيمتها لا شيء ، أو relu ، أو relu_n1_to_1 ، أو relu6 ، أو tanh ، أو sign_bit |
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | توتر من عائم 32 بت أو نوع Qui8 أو نوع Qi8 أو نوع Qi16 أو Tflite Quint8 Type Hands |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | توتر من عائم 32 بت أو نوع Qui8 أو نوع Qi8 أو نوع Qi16 أو Tflite Quint8 Type Hands |
tfl.maximum
(tfl :: maximumop)
Max Operator
عنصر الحد الأقصى للعنصر.
السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
، AlwaysSpeculatableImplTrait
، Commutative
، QuantizableResult
، ResultsBroadcastableShape
واجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، SameOperandsAndResultsScale
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
lhs | توتر من عائم 32 بت أو 32/64 بت غير مألوف أو نوع qi8 أو نوع Qui8 أو قيم نوع QI16 |
rhs | توتر من عائم 32 بت أو 32/64 بت غير مألوف أو نوع qi8 أو نوع Qui8 أو قيم نوع QI16 |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
max | توتر من عائم 32 بت أو 32/64 بت غير مألوف أو نوع qi8 أو نوع Qui8 أو قيم نوع QI16 |
tfl.mean
(tfl :: meanop)
يعني المشغل
يحسب متوسط العناصر عبر أبعاد الموتر. يقلل input_tensor على طول الأبعاد الواردة في المحور. ما لم يكن KeepDims صحيحًا ، يتم تقليل رتبة الموتر بمقدار 1 لكل إدخال في المحور. إذا كان KeepDims صحيحًا ، يتم الاحتفاظ بالأبعاد المخفضة بطول 1.
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
واجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | نوع mlir | وصف |
---|---|---|
keep_dims | :: mlir :: boolattr | سمة Bool |
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
input | موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 64 بت أو نوع QI8 أو نوع Qui8 أو عدد صحيح غير موقّع أو 8 بت أو QI16 |
axis | توتر من قيم عدد صحيح 32 بت غير مألوف |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 64 بت أو نوع QI8 أو نوع Qui8 أو عدد صحيح غير موقّع أو 8 بت أو QI16 |
tfl.minimum
(tfl :: minimumop)
مشغل دقيقة
عنصر الحكم الدقيقة.
السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
، AlwaysSpeculatableImplTrait
، Commutative
، QuantizableResult
، ResultsBroadcastableShape
واجهات: ConditionallySpeculatable
، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
، SameOperandsAndResultsScale
، TflRuntimeVerifyOpInterface
التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}
المعاملات:
المعامل | وصف |
---|---|
lhs | توتر من عائم 32 بت أو 32/64 بت غير مألوف أو نوع qi8 أو نوع Qui8 أو قيم نوع QI16 |
rhs | توتر من عائم 32 بت أو 32/64 بت غير مألوف أو نوع qi8 أو نوع Qui8 أو قيم نوع QI16 |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
min | توتر من عائم 32 بت أو 32/64 بت غير مألوف أو نوع qi8 أو نوع Qui8 أو قيم نوع QI16 |
tfl.mirror_pad
(tfl :: mirrorpadop)
مشغل Mirrorpad. وسادات موتر مع القيم المتطابقة.
تقوم هذه العملية بوسادات الإدخال بقيم متطابقة وفقًا للحمل الذي تحدده. الحشوات هي موتر عدد صحيح مع الشكل [n ، 2] ، حيث n هو رتبة المدخلات. لكل بعد د من الإدخال ، تشير الحشوات [D ، 0] إلى عدد القيم التي يجب إضافتها قبل محتويات الإدخال في هذا البعد ، وتشير الحشوات [D ، 1] إلى عدد القيم التي يجب إضافتها بعد محتويات الإدخال في هذا البعد.
يجب ألا يكون كل من الحشائش [D ، 0] والحشوة [D ، 1] أكبر من المدخلات.
الحجم المبطن لكل بعد د من الإخراج هو:
PADDINGS (D ، 0) + input.dim_size (d) + paddings (d ، 1)
السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait
، QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
mode | ::mlir::TFL::MirrorPaddingTypeAttr | mirror_pad_enum |
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
pad | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.mul
(TFL::MulOp)
Multiplication operator
Element-wise multiplication operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, Commutative
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values |
tfl.multinomial
(TFL::MultinomialOp)
Draws samples from a categorical distribution.
The generated values will have a categorical distribution based on the logits
or unnormalized log-probabilities provided for all classes.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
seed | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
seed2 | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
logits | tensor of 32-bit float values |
num_samples | tensor of 32-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
out | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
tfl.neg
(TFL::NegOp)
Negation operator
Computes element-wise negation of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, InferTensorType
, TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, InferShapedTypeOpInterface
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
y | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
tfl.no_value
(TFL::NoValueOp)
Constant representing no value.
No value constant op.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, ConstantLike
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
value | ::mlir::UnitAttr | unit attribute |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
none_val | none type |
tfl.non_max_suppression_v4
(TFL::NonMaxSuppressionV4Op)
Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score,
pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. Bounding boxes with score less than score_threshold
are removed. Bounding boxes are supplied as [y1, x1, y2, x2], where (y1, x1) and (y2, x2) are the coordinates of any diagonal pair of box corners and the coordinates can be provided as normalized (ie, lying in the interval [0, 1]) or absolute. Note that this algorithm is agnostic to where the origin is in the coordinate system and more generally is invariant to orthogonal transformations and translations of the coordinate system; thus translating or reflections of the coordinate system result in the same boxes being selected by the algorithm. The output of this operation is a set of integers indexing into the input collection of bounding boxes representing the selected boxes. The bounding box coordinates corresponding to the selected indices can then be obtained using the tf.gather operation
. For example: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
boxes | tensor of 32-bit float values |
scores | tensor of 32-bit float values |
max_output_size | tensor of 32-bit signless integer values |
iou_threshold | tensor of 32-bit float values |
score_threshold | tensor of 32-bit float values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
selected_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
valid_outputs | tensor of 32-bit signless integer values |
tfl.non_max_suppression_v5
(TFL::NonMaxSuppressionV5Op)
Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score,
pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. Bounding boxes with score less than score_threshold
are removed. Bounding boxes are supplied as [y1, x1, y2, x2], where (y1, x1) and (y2, x2) are the coordinates of any diagonal pair of box corners and the coordinates can be provided as normalized (ie, lying in the interval [0, 1]) or absolute. Note that this algorithm is agnostic to where the origin is in the coordinate system and more generally is invariant to orthogonal transformations and translations of the coordinate system; thus translating or reflections of the coordinate system result in the same boxes being selected by the algorithm. The output of this operation is a set of integers indexing into the input collection of bounding boxes representing the selected boxes. The bounding box coordinates corresponding to the selected indices can then be obtained using the tf.gather operation
. For example: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices) This op also supports a Soft-NMS (with Gaussian weighting) mode (cf Bodla et al, https://arxiv.org/abs/1704.04503 ) where boxes reduce the score of other overlapping boxes instead of directly causing them to be pruned. To enable this Soft-NMS mode, set the soft_nms_sigma
parameter to be larger than 0.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
boxes | tensor of 32-bit float values |
scores | tensor of 32-bit float values |
max_output_size | tensor of 32-bit signless integer values |
iou_threshold | tensor of 32-bit float values |
score_threshold | tensor of 32-bit float values |
soft_nms_sigma | tensor of 32-bit float values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
selected_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
selected_scores | tensor of 32-bit float values |
valid_outputs | tensor of 32-bit signless integer values |
tfl.not_equal
(TFL::NotEqualOp)
_Not equal operator
Element-wise not_equal operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, Commutative
, ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
lhs | tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values |
rhs | tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.NumericVerify
(TFL::NumericVerifyOp)
Verifies the numericals of the two operands
The NumericVerify op is a debugging op to verify the numericals of the two activations. It is a custom op in TFLite. If log_if_failed is true, the NumericVerify op calculates statistics on differences between float and quantized activations, output logs, set differences to the output tensors, and throws an error if errors above tolerance exist. If log_if_failed = false, then it doesn't care about errors.
Traits: QuantizableResult
, SameOperandsShape
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
tolerance | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
log_if_failed | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | tensor of QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit float or TFLite quint8 type values |
ref | tensor of 32-bit float values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float values |
tfl.one_hot
(TFL::OneHotOp)
OneHot operator
Returns a one-hot tensor.The locations represented by indices in indices
take value on_value
, while all other locations take value off_value
.
If the input indices
is rank N
, the output will have rank N+1
, The new axis is created at dimension axis
(default: the new axis is appended at the end).
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
indices | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
depth | tensor of 32-bit signless integer values |
on_value | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values |
off_value | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values |
tfl.pack
(TFL::PackOp)
Packs a list of tensors along a dimension into one tensor
Packs a list of values_count
rank- R
tensors into one rank- (R+1)
tensor.
Packs the values_count
tensors in values
into a tensor with rank one higher than each tensor in values
, by packing them along the axis
dimension.
Given a list of tensors of shape (A, B, C)
;
if axis == 0
then the output
tensor will have the shape (N, A, B, C)
. if axis == 1
then the output
tensor will have the shape (A, N, B, C)
. إلخ.
على سبيل المثال:
# 'x' is [1, 4]
# 'y' is [2, 5]
# 'z' is [3, 6]
pack([x, y, z]) => [[1, 4], [2, 5], [3, 6]] # Pack along first dim.
pack([x, y, z], axis=1) => [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
This is the opposite of unpack
.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
values_count | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
values | variadic of tensor of any type values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.pad
(TFL::PadOp)
Padding operator
This operation pads a input
with zeros according to the paddings
you specify. paddings
is an integer tensor with shape [Dn, 2]
, where n is the rank of input
. For each dimension D of input
, paddings[D, 0]
indicates how many zeros to add before the contents of input
in that dimension, and paddings[D, 1]
indicates how many zeros to add after the contents of input
in that dimension.
The padded size of each dimension D of the output is:
paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)
على سبيل المثال:
# 't' is [[1, 1], [2, 2]]
# 'paddings' is [[1, 1], [2, 2]]
# rank of 't' is 2
pad(t, paddings) ==> [[0, 0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 1, 1, 0, 0]
[0, 0, 2, 2, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0, 0]]
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
padding | tensor of 32/64-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.padv2
(TFL::PadV2Op)
Padding operator v2
This operation pads a input
according to the paddings
and constant_values
you specify. paddings
is an integer tensor with shape [Dn, 2]
, where n is the rank of input
. For each dimension D of input
, paddings[D, 0]
indicates how many zeros to add before the contents of input
in that dimension, and paddings[D, 1]
indicates how many zeros to add after the contents of input
in that dimension. constant_values
is a scalar tensor of the same type as input
that indicates the value to use for padding input
.
The padded size of each dimension D of the output is:
paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)
على سبيل المثال:
# 't' is [[1, 1], [2, 2]]
# 'paddings' is [[1, 1], [2, 2]]
# rank of 't' is 2
pad(t, paddings) ==> [[0, 0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 1, 1, 0, 0]
[0, 0, 2, 2, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0, 0]]
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
padding | tensor of 32/64-bit signless integer values |
constant_values | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.poly_call
(TFL::PolyCallOp)
Poly call
Have multiple function bodies for the same computation. This allows a program compiler/interpreter to choose one of the available options to execute the program based on which one is most suitable for the target backend.
input: A list of input tensors whose types are T. output: A list of output tensors whose types are T.
call: Multiple regions, each of which encapsulates the same semantic computation but in different forms.
Traits: SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp>
, SingleBlock
Interfaces: RegionBranchOpInterface
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | variadic of tensor of any type values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | variadic of tensor of any type values |
tfl.pow
(TFL::PowOp)
Power operator
Element-wise power operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.prelu
(TFL::PReluOp)
Parameterized Relu operator
Parameterized Relu operator x -> x >= 0 ? x : (alpha * x) where alpha is a trainable tensor. input and alpha should be the same size as input or be broadcastable.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
, quant::AffineOpCoefficient<-1, 1>
Interfaces: AffineQuantizedOpInterface
, ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
alpha | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.pseudo_const
(TFL::ConstOp)
Constant pseudo op.
Represents a constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead.
The op is allowed to have all the same type of attributes as tf.Const does (eg, opaque TF attributes are allowed).
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, ConstantLike
, FirstAttrDerivedResultType
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.pseudo_qconst
(TFL::QConstOp)
Quantized constant pseudo op
Represents a quantized constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead. The quantization parameters are stored as a type attribute in this constant.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, FirstAttrDerivedResultType
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
qtype | ::mlir::TypeAttr | Tensor type attribute |
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of QUI8 type or QI8 type or QI16 type or QUI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.pseudo_sparse_const
(TFL::SparseConstOp)
Sparse constant pseudo op.
Represents a sparse constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, FirstAttrDerivedResultType
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
s_param | ::mlir::TFL::SparsityParameterAttr | Sparsity parameter. |
compressed_data | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.pseudo_sparse_qconst
(TFL::SparseQConstOp)
Sparse quantized constant pseudo op
Represents a sparse quantized constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead. The quantization parameters are stored as a type attribute in this constant.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, FirstAttrDerivedResultType
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
qtype | ::mlir::TypeAttr | Tensor type attribute |
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
s_param | ::mlir::TFL::SparsityParameterAttr | Sparsity parameter. |
compressed_data | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of QUI8 type or QI8 type or QI16 type or QUI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.quantize
(TFL::QuantizeOp)
Quantize operator
Converts floating point tensors to quantized integer tensors according to the quantization parameters defined in the type attribute.
Traits: FirstAttrDerivedResultType
, SameOperandsAndResultShape
Interfaces: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
qtype | ::mlir::TypeAttr | Tensor type attribute |
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.random_standard_normal
(TFL::RandomStandardNormalOp)
Outputs random values from a normal distribution.
The generated values will have mean 0 and standard deviation 1.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
seed | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
seed2 | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
shape | tensor of 32-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
out | tensor of 32-bit float values |
tfl.random_uniform
(TFL::RandomUniformOp)
Outputs random values from a uniform distribution.
The generated values follow a uniform distribution in the range [0, 1)
. The lower bound 0 is included in the range, while the upper bound 1 is excluded.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
seed | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
seed2 | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
shape | tensor of 32-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
out | tensor of 32-bit float values |
tfl.range
(TFL::RangeOp)
Range operator
Returns a 1D tensor defined by a sequence from start
to limit
with a given delta
.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
start | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values |
limit | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values |
delta | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
result | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values |
tfl.rank
(TFL::RankOp)
Rank operator.
Returns the rank of a tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | tensor of any type values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of any integer type |
tfl.read_variable
(TFL::ReadVariableOp)
Reads variable value.
Read variable data identified by 'resource_id'.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
resource_id | tensor of resource values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
result | tensor of 32-bit float or 64-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 8-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values |
tfl.real
(TFL::RealOp)
Returns the real part of a complex number.
Given a tensor input
of complex numbers, this operation returns a tensor of type float
that is the real part of each element in input
. All elements in input
must be complex numbers of the form \(a + bj\), where a is the real part returned by this operation and b is the imaginary part.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | tensor of complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 64-bit float values |
tfl.reduce_all
(TFL::ReduceAllOp)
Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor.
Reduces input
along the dimensions given in axis
. Unless keep_dims
is true, the rank of the tensor is reduced by 1 for each entry in axis
. If keep_dims
is true, the reduced dimensions are retained with length 1.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | tensor of 1-bit signless integer values |
reduction_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.reduce_any
(TFL::ReduceAnyOp)
Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor.
Reduces input
along the dimensions given in axis
. Unless keep_dims
is true, the rank of the tensor is reduced by 1 for each entry in axis
. If keep_dims
is true, the reduced dimensions are retained with length 1.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | tensor of 1-bit signless integer values |
reduction_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.reduce_max
(TFL::ReduceMaxOp)
Max-reduction operator
Computes the max reduction along the specified axes
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
axes | tensor of 32-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.reduce_min
(TFL::ReduceMinOp)
Min-reduction operator
Computes the min reduction along the specified axes
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
axes | tensor of 32-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.reduce_prod
(TFL::ReduceProdOp)
Prod-reduction operator
Computes the product along the specified axes
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
axes | tensor of 32-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.relu
(TFL::ReluOp)
Relu operator
Element-wise Relu operator x -> max(0, x)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
y | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
tfl.relu6
(TFL::Relu6Op)
Relu6 operator
Element-wise Relu6 operator x -> max(0, min(6, x))
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
y | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
tfl.relu_0_to_1
(TFL::Relu0To1Op)
Relu0To1 operator
Element-wise Relu0To1 operator x -> max(0, min(1, x))
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
y | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
tfl.relu_n1_to_1
(TFL::Relu1Op)
Relu1 operator
Element-wise Relu1 operator x -> max(-1, min(1, x))
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
y | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
tfl.reshape
(TFL::ReshapeOp)
Reshape operator
Produces a tensor with the same values but different static shape defined by the output type.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | tensor of any type values |
shape | tensor of 32-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.resize_bilinear
(TFL::ResizeBilinearOp)
ResizeBilinear Op
Resize images
to size
using bilinear interpolation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
align_corners | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
half_pixel_centers | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
size | tensor of 32-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
tfl.resize_nearest_neighbor
(TFL::ResizeNearestNeighborOp)
ResizeNearestNeighbor Op
Resize images
to size
using nearest neighbor interpolation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
align_corners | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
half_pixel_centers | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
size | tensor of 32-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
tfl.reverse_sequence
(TFL::ReverseSequenceOp)
Reverses variable length slices.
This op first slices input
along the dimension batch_dim
, and for each slice i
, reverses the first seq_lengths[i]
elements along the dimension seq_dim
.
The elements of seq_lengths
must obey seq_lengths[i] <= input.dims[seq_dim]
, and seq_lengths
must be a vector of length input.dims[batch_dim]
.
The output slice i
along dimension batch_dim
is then given by input slice i
, with the first seq_lengths[i]
slices along dimension seq_dim
reversed.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
seq_dim | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is non-negative |
batch_dim | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is non-negative |
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
seq_lengths | tensor of 32/64-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.reverse_v2
(TFL::ReverseV2Op)
ReverseV2 Operator
Reverses specific dimensions of a tensor.
Given a tensor, and a int32/int64 tensor axis representing the set of dimensions of tensor to reverse. This operation reverses each dimension i for which there exists j st axis[j] == i.
Args: tensor: A Tensor. Must be one of the following types: uint8, int8, int16, int32, int64, float32, bool Up to 8-D.
axis: A Tensor. Must be one of the following types: int32, int64. with only 1 element which is the axis index. TODO: Add support for multiple elements.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer values |
axis | tensor of 32-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer values |
tfl.rfft2d
(TFL::RFFT2dOp)
2D real-valued fast Fourier transform.
Computes the 2-dimensional discrete Fourier transform of a real-valued signal over the inner-most 2 dimensions of input
.
Since the DFT of a real signal is Hermitian-symmetric, RFFT2D
only returns the fft_length / 2 + 1
unique components of the FFT for the inner-most dimension of output
: the zero-frequency term, followed by the fft_length / 2
positive-frequency شروط.
Along each axis RFFT2D
is computed on, if fft_length
is smaller than the corresponding dimension of input
, the dimension is cropped. If it is larger, the dimension is padded with zeros.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float values |
fft_length | tensor of 32-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of complex type with 32-bit float elements values |
tfl.right_shift
(TFL::RightShiftOp)
Right Shift operator
Elementwise computes the bitwise right-shift of lhs
by rhs
.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultElementType
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
lhs | tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values |
rhs | tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values |
tfl.round
(TFL::RoundOp)
Round operator
Rounds the values of a tensor to the nearest integer, element-wise.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, InferTensorType
, TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, InferShapedTypeOpInterface
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
y | tensor of 32-bit float values |
tfl.rsqrt
(TFL::RsqrtOp)
Reciprocal of square root operator
Computes element-wise reverse square root of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
y | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
tfl.scatter_nd
(TFL::ScatterNdOp)
_Scatter nd operator
Scatter updates
into a new tensor according to indices
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
indices | tensor of 32-bit signless integer values |
updates | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values |
shape | 1D tensor of any type values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values |
tfl.segment_sum
(TFL::SegmentSumOp)
SegmentSum operator
Computes the sum along segments of a tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.select
(TFL::SelectOp)
حدد المشغل
Select values of 'x' if the corresponding value of 'condition' is true or the value of 'y' if false. There are valid condition input sizes:
- Either the same shape (in which case the select is elementwise), or
- condition must be Rank 1 and match over the first dimension.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
condition | tensor of 1-bit signless integer values |
x | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
y | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.select_v2
(TFL::SelectV2Op)
SelectV2 operator
Select values of 'x' if the corresponding value of 'condition' is true or the value of 'y' if false. There are valid condition input sizes:
- Either the same shape (in which case the select is elementwise), or
- Broadcastable shapes between 'condition', 'x' and 'y'.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
condition | tensor of 1-bit signless integer values |
x | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
y | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.shape
(TFL::ShapeOp)
Shape operator
Returns the shape of a tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
out_type | ::mlir::Attribute | السمة المشتقة |
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | tensor of any type values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
tfl.sign
(TFL::SignOp)
Sign operation
Returns NaN if x is NaN, 0 if x is 0, -1 if x < 0 and 1 if x > 0.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultElementType
, SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.sin
(TFL::SinOp)
Sine operator
Computes element-wise Sine of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, InferTensorType
, TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, InferShapedTypeOpInterface
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
y | tensor of 32-bit float values |
tfl.slice
(TFL::SliceOp)
Return a slice from 'input'.
The output tensor is a tensor with dimensions described by 'size' whose values are extracted from 'input' starting at the offsets in 'begin'.
begin
is zero-based; size
is one-based. If size[i] is -1, all remaining elements in dimension i are included in the slice. In other words, this is equivalent to setting: size[i] = input.dim_size(i) - begin[i]
Requirements : 0 <= begin[i] <= begin[i] + size[i] <= Di for i in [0, n)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or 1-bit signless integer or TFLite string type or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
begin | tensor of 32/64-bit signless integer values |
size | tensor of 32/64-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or 1-bit signless integer or TFLite string type or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.softmax
(TFL::SoftmaxOp)
Softmax operator
Computes element-wise softmax activations with the following formula
exp(input) / tf.reduce_sum(exp(input * beta), dim)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, FixedOutputRangeInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
beta | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.space_to_batch_nd
(TFL::SpaceToBatchNdOp)
SpaceToBatchNd operator
This operation reshapes space dimensions into the "batch" dimension 0
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
block_shape | tensor of 32-bit signless integer values |
paddings | tensor of 32-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.space_to_depth
(TFL::SpaceToDepthOp)
SpaceToDepth operator
Rearranges blocks of spatial data, into depth. More specifically, this op outputs a copy of the input tensor where values from the height
and width
dimensions are moved to the depth
dimension. block_size
indicates the input block size.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
block_size | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.sparse_to_dense
(TFL::SparseToDenseOp)
Converts a sparse representation into a dense tensor.
Builds an array dense
with shape output_shape
such that
# If sparse_indices is scalar
dense[i] = (i == sparse_indices ? sparse_values : default_value)
# If sparse_indices is a vector, then for each i
dense[sparse_indices[i]] = sparse_values[i]
# If sparse_indices is an n by d matrix, then for each i in [0, n)
dense[sparse_indices[i][0], ..., sparse_indices[i][d-1]] = sparse_values[i]
All other values in dense
are set to default_value
. If sparse_values
is a scalar, all sparse indices are set to this single value.
Indices should be sorted in lexicographic order, and indices must not contain any repeats. If validate_indices
is true, these properties are checked during execution.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
sparse_indices | tensor of 32/64-bit signless integer values |
output_shape | tensor of 32/64-bit signless integer values |
sparse_values | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values |
default_value | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
dense | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values |
tfl.split
(TFL::SplitOp)
Splits a tensor into num_split
tensors along one dimension.
Splits the value
tensor along split_dim
into a number of sub-tensors with same shape as the original one, except for split_dim
. Same as tf.Split.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
num_splits | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
split_dim | tensor of 32-bit signless integer values |
value | tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
outputs | variadic of tensor of any type values |
tfl.split_v
(TFL::SplitVOp)
Splits a tensor into num_split
tensors along one dimension.
Splits the value
tensor along split_dim
into a number of sub-tensors with same shape as the original one, except for split_dim
. The grouping of the resultant sub-tensors is decided by size-splits
. Same as tf.SplitV.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
num_splits | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
value | tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
size_splits | 1D tensor of 32-bit signless integer values |
split_dim | 0D tensor of 32-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
outputs | variadic of tensor of any type values |
tfl.sqrt
(TFL::SqrtOp)
Square root operator
Computes element-wise Square root of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, InferTensorType
, TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, InferShapedTypeOpInterface
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
y | tensor of 32-bit float values |
tfl.square
(TFL::SquareOp)
Square operator
Computes element-wise Square of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, InferTensorType
, TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, InferShapedTypeOpInterface
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
y | tensor of 32-bit float values |
tfl.squared_difference
(TFL::SquaredDifferenceOp)
Squared difference operator
Element-wise squared difference operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values |
tfl.squeeze
(TFL::SqueezeOp)
Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor.
Given a tensor input
, this operation returns a tensor of the same type with all dimensions of size 1 removed. If you don't want to remove all size 1 dimensions, you can remove specific size 1 dimensions by specifying squeeze_dims
.
على سبيل المثال:
# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]
shape(squeeze(t)) ==> [2, 3]
Or, to remove specific size 1 dimensions:
# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]
shape(squeeze(t, [2, 4])) ==> [1, 2, 3, 1]
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
squeeze_dims | ::mlir::ArrayAttr | 64-bit integer array attribute whose size is at most 8 |
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | tensor of any type values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.strided_slice
(TFL::StridedSliceOp)
StridedSlice Op
Return a strided slice from input
.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
begin_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
end_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
ellipsis_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
new_axis_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
shrink_axis_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
offset | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 1-bit signless integer or 16-bit signless integer or QI16 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values |
begin | tensor of 32-bit signless integer values |
end | tensor of 32-bit signless integer values |
strides | tensor of 32-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 1-bit signless integer or 16-bit signless integer or QI16 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values |
tfl.sub
(TFL::SubOp)
Subtraction operator
Element-wise subtraction operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.sum
(TFL::SumOp)
Sum operator
Computes the sum reduction along the specified axes
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
المعامل | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
axes | tensor of 32-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.svdf
(TFL::SVDFOp)
Single value decomposition filter operator
The SVDF op is a decomposition of a densely connected op into low rank filters. For details: https://research.google.com/pubs/pub43813.html https://arxiv.org/abs/1812.02802
Traits: QuantizableResult
, quant::AccumulatorUniformScale<3, 2, 4>
Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface
, TFL_StatefulOp
, TflRuntimeVerifyOpInterface
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
rank | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
Operand | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
feature_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type values |
time_weights | tensor of 32-bit float or QI16 type values |
input_gate_bias | tensor of any type values or none type |
activation_state | stateful tensor |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
tfl.tanh
(TFL::TanhOp)
Hyperbolic tangent operator
Computes element-wise Hyperbolic tangent of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, FixedOutputRangeInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
Operand | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.tile
(TFL::TileOp)
Tile operator.
Constructs a tensor by tiling a given tensor.
This operation creates a new tensor by replicating input multiples times. The output tensor's i'th dimension has input.dims(i) * multiples[i] elements, and the values of input are replicated multiples[i] times along the 'i'th dimension. For example, tiling [abcd] by [2] produces [abcdabcd].
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
Operand | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite string type values |
multiples | tensor of 32/64-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite string type values |
tfl.topk_v2
(TFL::TopKV2Op)
TopK operator
Returns the top k
largest element along each last dimensional slice of input
and the indices of values within the last dimension of the input tensor.
Results are always sorted in the descending order.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
Operand | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values |
k | tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
values | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values |
indices | tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values |
tfl.transpose
(TFL::TransposeOp)
Transpose operator
Returns the Transpose of x
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
Operand | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type values |
perm | tensor of 32-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type values |
tfl.transpose_conv
(TFL::TransposeConvOp)
Transpose convolution operator
Performs transpose convolution operation on input.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, quant::AccumulatorUniformScale<3, 1, 2>
, quant::AffineOpCoefficient<0, 1>
Interfaces: AffineQuantizedOpInterface
, ConditionallySpeculatable
, DynamicRangeQuantizedOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TFL_SparseOp
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
padding | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is SAME, or VALID |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
Operands:
Operand | وصف |
---|---|
output_shape | tensor of 32-bit signless integer values |
weights | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
bias | tensor of any type values or none type |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.unidirectional_sequence_lstm
(TFL::UnidirectionalSequenceLSTMOp)
Unidirectional sequence lstm operator
A recurrent neural network specified by an LSTM cell. This Op supports unrolling the input along the time or batch dimensions, and implements the following operation for each element in the sequence s = 1...sequence_length: outputs[s] = state = activation(LSTMOp(inputs[s]))
where LSTMOp is LSTM TF Lite Op and the “activation” is the function passed as the “fused_activation_function” argument (if not “NONE”).
Traits: QuantizableResult
Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface
, InferTypeOpInterface
, TFL_StatefulOp
, TflRuntimeVerifyOpInterface
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
cell_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute whose value is non-negative |
proj_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute whose value is non-negative |
time_major | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
diagonal_recurrent_tensors | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
input_to_input_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_forget_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_cell_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_output_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
effective_hidden_scale_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
Operands:
Operand | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float values |
input_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
input_to_forget_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
input_to_cell_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
input_to_output_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
recurrent_to_forget_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_cell_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_output_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
cell_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
cell_to_forget_weights | tensor of any type values or none type |
cell_to_output_weights | tensor of any type values or none type |
input_gate_bias | tensor of any type values or none type |
forget_gate_bias | tensor of 32-bit float values |
cell_bias | tensor of 32-bit float values |
output_gate_bias | tensor of 32-bit float values |
projection_weights | tensor of any type values or none type |
projection_bias | tensor of any type values or none type |
input_activation_state | stateful tensor |
input_cell_state | stateful tensor |
input_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
forget_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
cell_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
output_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
tfl.unidirectional_sequence_rnn
(TFL::UnidirectionalSequenceRNNOp)
Unidirectional sequence rnn operator
A recurrent neural network specified by an RNN cell. This Op takes in input in a format {batch_size, seq_len, input_size} or {seq_len, batch_size, input_size} if it's time-majored.
It implements the following operation for each element in the sequence s = 1...sequence_length: outputs[s] = state = activation(RNNOp(inputs[s]))
where RNNOp is RNNOp TF Lite Op and the “activation” is the function passed as the “fused_activation_function” argument (if not “NONE”).
Traits: QuantizableResult
Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface
, TFL_StatefulOp
, TflRuntimeVerifyOpInterface
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
time_major | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
Operand | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float values |
input_to_input_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_input_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
input_gate_bias | tensor of 32-bit float values |
hidden_state | stateful tensor |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float values |
tfl.unique
(TFL::UniqueOp)
Unique Op.
This operation returns a tensor output
containing all of the unique elements of input
sorted in the same order that they occur in input
. This operation also returns a tensor idx
the same size as x
that contains the index of each value of input
in the unique output output
. بعبارة أخرى:
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
idx_out_type | ::mlir::Attribute | السمة المشتقة |
Operands:
Operand | وصف |
---|---|
input | tensor of 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values |
idx | tensor of 32/64-bit signless integer values |
tfl.unpack
(TFL::UnpackOp)
Unpacks a tensor along a dimension into multiple tensors
Unpacks a given dimension of a rank- R
tensor into num
rank- (R-1)
tensors.
Unpacks num
tensors from value
by chipping it along the axis
dimension. For example, given a tensor of shape (A, B, C, D)
;
If axis == 0
then the i'th tensor in output
is the slice value[i, :, :, :]
and each tensor in output
will have shape (B, C, D)
. (Note that the dimension unpacked along is gone, unlike split
).
If axis == 1
then the i'th tensor in output
is the slice value[:, i, :, :]
and each tensor in output
will have shape (A, C, D)
. إلخ.
This is the opposite of pack
.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultElementType
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
num | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is non-negative |
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
Operand | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
outputs | variadic of tensor of any type values |
tfl.unsorted_segment_max
(TFL::UnsortedSegmentMaxOp)
UnsortedSegmentMax operator
Computes the maximum value along segments of a tensor such that output[i] = max(data[j....]) where segment_ids[j...] = i if the maximum is empty for a given segment ID i, it outputs the smallest possible value for the specific numeric type, output[i] = numeric_limits::lowest(). Note the values of segment_ids are always validated to be less than num_segments and an error is thrown for out-of-bound indices.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
Operand | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
num_segments | tensor of 32-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.unsorted_segment_min
(TFL::UnsortedSegmentMinOp)
UnsortedSegmentMin operator
Computes the minimum value along segments of a tensor such that output[i] = min(data[j....]) where segment_ids[j...] = i if the minimum is empty for a given segment ID i, it outputs the largest possible value for the specific numeric type, output[i] = numeric_limits::max(). Note the values of segment_ids are always validated to be less than num_segments and an error is thrown for out-of-bound indices.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
Operand | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
num_segments | tensor of 32-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.unsorted_segment_prod
(TFL::UnsortedSegmentProdOp)
UnsortedSegmentProd operator
Computes the product along segments of a tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
Operand | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
num_segments | tensor of 32-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.unsorted_segment_sum
(TFL::UnsortedSegmentSumOp)
UnsortedSegmentSum operator
From a tensor segmentation, computes the output
resulting from summing together elements mapped to the same segment_id. Ie output[i]
is equal to the tensor sum of all elements from the input tensor mapped to segment_id i
. If no tensors are mapped to a particular included segment_id, the output at that indice will be a zero tensor with the appropriate shape. Note the values of segment_ids are always validated to be less than num_segments and an error is thrown for out-of-bound indices
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
Operand | وصف |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
num_segments | tensor of 32-bit signless integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.var_handle
(TFL::VarHandleOp)
Returns a handle to a variable resource from its name.
Returns a handle for a variable resource from its name. container: the container this variable is placed in. shared_name: the name by which this variable is referred to.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
container | ::mlir::StringAttr | string attribute |
shared_name | ::mlir::StringAttr | string attribute |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
resource_handle | tensor of resource values |
tfl.where
(TFL::WhereOp)
Returns locations of nonzero / true values in a tensor.
This operation returns the coordinates of true elements in condition
. The coordinates are returned in a 2-D tensor where the first dimension (rows) represents the number of true elements, and the second dimension (columns) represents the coordinates of the true elements. Keep in mind, the shape of the output tensor can vary depending on how many true values there are in condition
. Indices are output in row-major order.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
Operand | وصف |
---|---|
condition | tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32/64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
index | tensor of 64-bit signless integer values |
tfl.while
(TFL::WhileOp)
أثناء الحلقة
output = input; while (cond(output)) { output = body(output) }
While loop where all values are passes through arguments with implicit capture.
input: A list of input tensors whose types are T. output: A list of output tensors whose types are T. cond: A region that takes 'input' and returns a boolean scalar tensor. body: A region that takes a list of tensors and returns another list of tensors. Both lists have the same types.
Traits: SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp>
, SingleBlock
Interfaces: LoopLikeOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
صفات:
يصف | MLIR Type | وصف |
---|---|---|
is_stateless | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
Operand | وصف |
---|---|
input | variadic of tensor of any type values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | variadic of tensor of any type values |
tfl.yield
(TFL::YieldOp)
Yield operation
The "yield" operation represents a return operation within the conditional and body of structured control flow (eg, while), and a terminator for ControlNodeOp. The operation takes a variable number of operands and produces no results. The operand number and types must match the signature of the region that contains the operation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, Terminator
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
Operand | وصف |
---|---|
«unnamed» | variadic of any type |
tfl.zeros_like
(TFL::ZerosLikeOp)
ZerosLike operator
Returns a tensor of zeros with the same shape and type as the input tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
Operand | وصف |
---|---|
input | tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values |
نتائج:
نتيجة | وصف |
---|---|
output | tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values |
صفات
DimensionMetadataAttr
Dimension metadata.
بناء الجملة:
#tfl.dimension_metadata<
::mlir::TFL::DimensionTypeAttr, # format
int32_t, # dense_size
::llvm::ArrayRef<int32_t>, # segments
::llvm::ArrayRef<int32_t> # indices
>
حدود:
المعلمة | C++ type | وصف |
---|---|---|
شكل | ::mlir::TFL::DimensionTypeAttr | dimension_type |
dense_size | int32_t | |
شرائح | ::llvm::ArrayRef<int32_t> | |
المؤشرات | ::llvm::ArrayRef<int32_t> |
SparsityParameterAttr
Sparsity parameter.
بناء الجملة:
#tfl.sparsity_parameter<
::llvm::ArrayRef<int32_t>, # traversal_order
::llvm::ArrayRef<int32_t>, # block_map
::llvm::ArrayRef<DimensionMetadataAttr> # dim_metadata
>
حدود:
المعلمة | C++ type | وصف |
---|---|---|
traversal_order | ::llvm::ArrayRef<int32_t> | |
block_map | ::llvm::ArrayRef<int32_t> | |
dim_metadata | ::llvm::ArrayRef<DimensionMetadataAttr> |
ConstBytesAttr
A string attribute representation of compiled bytes
Syntax Examples:
#tfl<const_bytes : "0xDEADBEEF">
حدود:
المعلمة | C++ type | وصف |
---|---|---|
قيمة | ::llvm::StringRef |
DimensionTypeAttr
dimension_type
بناء الجملة:
#tfl.dimension_type_attr<
::mlir::TFL::DimensionType # value
>
Enum cases:
- DENSE (
DENSE
) - SPARSE_CSR (
SPARSE_CSR
) #### Parameters:
المعلمة | C++ type | وصف |
---|---|---|
قيمة | ::mlir::TFL::DimensionType | an enum of type DimensionType |
LSTMKernelTypeAttr
lstm_kernel_type
بناء الجملة:
#tfl.lstm_kernel_type_attr<
::mlir::TFL::LSTMKernelType # value
>
Enum cases:
- FULL (
FULL
) - BASIC (
BASIC
) #### Parameters:
المعلمة | C++ type | وصف |
---|---|---|
قيمة | ::mlir::TFL::LSTMKernelType | an enum of type LSTMKernelType |
MirrorPaddingTypeAttr
mirror_pad_enum
بناء الجملة:
#tfl.mirror_pad_attr<
::mlir::TFL::MirrorPaddingType # value
>
Enum cases:
- REFLECT (
REFLECT
) - SYMMETRIC (
SYMMETRIC
) #### Parameters:
المعلمة | C++ type | وصف |
---|---|---|
قيمة | ::mlir::TFL::MirrorPaddingType | an enum of type MirrorPaddingType |
التعدادات
DimensionType
dimension_type
حالات:
رمز | قيمة | خيط |
---|---|---|
كثيفة | 0 | كثيفة |
SPARSE_CSR | 1 | SPARSE_CSR |
LSTMKernelType
lstm_kernel_type
حالات:
رمز | قيمة | خيط |
---|---|---|
ممتلىء | 0 | ممتلىء |
أساسي | 1 | أساسي |
MirrorPaddingType
mirror_pad_enum
حالات:
رمز | قيمة | خيط |
---|---|---|
يعكس | 0 | يعكس |
متماثل | 1 | متماثل |