'tfl' phương ngữ

Phương ngữ TensorFlow Lite.

Phương ngữ này ánh xạ tới các hoạt động TensorFlow Lite.

Bất biến:

  • Tất cả các giá trị đều thuộc loại Tensor (đặc biệt, các đại lượng vô hướng được biểu diễn bằng các tensor không chiều);

Hoạt động

tfl.abs (TFL::AbsOp)

Toán tử giá trị tuyệt đối

Cho một tensor x , thao tác này trả về một tensor chứa giá trị tuyệt đối của mỗi phần tử trong x . Ví dụ: nếu x là phần tử đầu vào và y là phần tử đầu ra, thao tác này sẽ tính \(y = |x|\).

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
x tensor của số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc giá trị float 32 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QI16

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
y tensor của số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc giá trị float 32 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QI16

tfl.add (TFL::AddOp)

Toán tử cộng

Hoạt động bổ sung phần tử khôn ngoan.

Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
fused_activation_function ::mlir::StringAttr thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
lhs tensor của số float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc giá trị loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16
rhs tensor của số float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc giá trị loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor của số float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc giá trị loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16

tfl.add_n (TFL::AddNOp)

_Thêm n toán tử

Thêm tất cả các tensor đầu vào theo từng phần tử.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
inputs biến thể của tensor thuộc bất kỳ giá trị loại nào

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
sum tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit

tfl.arg_max (TFL::ArgMaxOp)

Toán tử ArgMax

Trả về chỉ mục có giá trị lớn nhất trên các kích thước của tensor.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
output_type ::mlir::Thuộc tính thuộc tính dẫn xuất

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor của số nguyên không dấu 1 bit hoặc số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc giá trị loại QI8 hoặc loại QUI8
dim tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32/64-bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32/64-bit

tfl.arg_min (TFL::ArgMinOp)

Toán tử ArgMin

Trả về chỉ mục có giá trị nhỏ nhất theo các kích thước của tensor. a = [1, 10, 26,9, 2,8, 166,32, 62,3] b = tf.math.argmin(input = a) c = tf.keras.backend.eval(b)

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
output_type ::mlir::Thuộc tính thuộc tính dẫn xuất

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor của số nguyên không dấu 1 bit hoặc số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại QI8 hoặc giá trị loại QUI8
dim tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32/64-bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32/64-bit

tfl.assign_variable (TFL::AssignVariableOp)

Gán một giá trị mới cho một biến.

Bất kỳ ReadVariableOp nào có sự phụ thuộc điều khiển vào op này đều được đảm bảo trả về giá trị này hoặc giá trị mới hơn tiếp theo của biến.

Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
resource_id tensor của giá trị tài nguyên
value tensor của float 32 bit hoặc float 64 bit hoặc số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc loại QI16 hoặc loại phức tạp với các phần tử float 32 bit hoặc loại phức tạp với các giá trị phần tử float 64 bit

tfl.atan2 (TFL::Atan2Op)

Hoạt động Atan2

Thao tác "atan2" tính toán arctang của phần tử y/x, tôn trọng dấu của các đối số.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType , SameOperandsAndResultShape

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
y tensor của giá trị float 32 bit hoặc float 64 bit
x tensor của giá trị float 32 bit hoặc float 64 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor của giá trị float 32 bit hoặc float 64 bit

tfl.average_pool_2d (TFL::AveragePool2DOp)

_Average_pool Toán tử 2d

Thực hiện thao tác gộp trung bình trên đầu vào.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
filter_height ::mlir::IntegerAttr Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
filter_width ::mlir::IntegerAttr Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
padding ::mlir::StringAttr thuộc tính chuỗi có giá trị CÙNG hoặc GIÁ TRỊ
stride_h ::mlir::IntegerAttr Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
stride_w ::mlir::IntegerAttr Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
fused_activation_function ::mlir::StringAttr thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor của các giá trị float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor của các giá trị float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16

tfl.basic_lstm (TFL::BasicLSTMOp)

Toán tử lstm cơ bản

Toán tử tế bào LSTM cơ bản.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
fused_activation_function ::mlir::StringAttr thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT
cell_clip ::mlir::FloatAttr Thuộc tính float 32 bit có giá trị không âm
proj_clip ::mlir::FloatAttr Thuộc tính float 32 bit có giá trị không âm
kernel_type ::mlir::TFL::LSTMKernelTypeAttr lstm_kernel_type có giá trị là mlir::TFL::LSTMKernelType::BASIC

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
data_input tensor của các giá trị kiểu float hoặc QUI8 32-bit
prev_activ_input tensor của các giá trị kiểu float hoặc QUI8 32-bit
weights_input tensor của các giá trị kiểu float hoặc QUI8 32-bit
biases_input tensor của giá trị float 32-bit hoặc loại QI32
prev_state_input tensor của giá trị float 32-bit hoặc loại QI16

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
activ_output Tenor 2D của bất kỳ giá trị loại nào
state_output Tenor 2D của bất kỳ giá trị loại nào
concat_temp Tenor 2D của bất kỳ giá trị loại nào
activ_temp Tenor 2D của bất kỳ giá trị loại nào

tfl.batch_matmul (TFL::BatchMatMulOp)

Toán tử nhân ma trận hàng loạt

Thực hiện phép nhân ma trận theo đợt trên các đầu vào. Tuân theo các quy ước của TensorFlow BatchMatMulV2, với sự hỗ trợ cho các kích thước không xác định trong kích thước lô và phát sóng.

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)

Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
adj_x ::mlir::BoolAttr thuộc tính bool
adj_y ::mlir::BoolAttr thuộc tính bool
asymmetric_quantize_inputs ::mlir::BoolAttr thuộc tính bool

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
x tensor của loại float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QI16 hoặc các giá trị số nguyên không dấu 8-bit
y tensor của loại float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QI16 hoặc các giá trị số nguyên không dấu 8-bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor của loại float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QI16 hoặc các giá trị số nguyên không dấu 32-bit

tfl.batch_to_space_nd (TFL::BatchToSpaceNdOp)

Toán tử BatchToSpaceNd

Hoạt động này định hình lại kích thước "lô" 0 thành kích thước không gian.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc giá trị loại QI16
block_shape tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32-bit
indices tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32-bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc giá trị loại QI16

tfl.bidirectional_sequence_lstm (TFL::BidirectionalSequenceLSTMOp)

Toán tử lstm chuỗi hai chiều

Lstm hai chiều về cơ bản là hai lstm, một chạy tiến và một chạy lùi. Và đầu ra là sự kết hợp của hai lstms.

Đặc điểm: QuantizableResult

Các giao diện: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
fused_activation_function ::mlir::StringAttr thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT
cell_clip ::mlir::FloatAttr Thuộc tính float 32 bit có giá trị không âm
proj_clip ::mlir::FloatAttr Thuộc tính float 32 bit có giá trị không âm
merge_outputs ::mlir::BoolAttr thuộc tính bool
time_major ::mlir::BoolAttr thuộc tính bool
asymmetric_quantize_inputs ::mlir::BoolAttr thuộc tính bool

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit
fw_input_to_input_weights tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
fw_input_to_forget_weights tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit
fw_input_to_cell_weights tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit
fw_input_to_output_weights tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit
fw_recurrent_to_input_weights tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
fw_recurrent_to_forget_weights tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit
fw_recurrent_to_cell_weights tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit
fw_recurrent_to_output_weights tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit
fw_cell_to_input_weights tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
fw_cell_to_forget_weights tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
fw_cell_to_output_weights tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
fw_input_gate_bias tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
fw_forget_gate_bias tensor của giá trị float 32-bit
fw_cell_bias tensor của giá trị float 32-bit
fw_output_gate_bias tensor của giá trị float 32-bit
fw_projection_weights tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
fw_projection_bias tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
bw_input_to_input_weights tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
bw_input_to_forget_weights tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit
bw_input_to_cell_weights tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit
bw_input_to_output_weights tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit
bw_recurrent_to_input_weights tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
bw_recurrent_to_forget_weights tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit
bw_recurrent_to_cell_weights tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit
bw_recurrent_to_output_weights tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit
bw_cell_to_input_weights tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
bw_cell_to_forget_weights tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
bw_cell_to_output_weights tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
bw_input_gate_bias tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
bw_forget_gate_bias tensor của giá trị float 32-bit
bw_cell_bias tensor của giá trị float 32-bit
bw_output_gate_bias tensor của giá trị float 32-bit
bw_projection_weights tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
bw_projection_bias tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
fw_input_activation_state tensor trạng thái
fw_input_cell_state tensor trạng thái
bw_input_activation_state tensor trạng thái
bw_input_cell_state tensor trạng thái
aux_input tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
fw_aux_input_to_input_weights tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
fw_aux_input_to_forget_weights tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
fw_aux_input_to_cell_weights tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
fw_aux_input_to_output_weights tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
bw_aux_input_to_input_weights tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
bw_aux_input_to_forget_weights tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
bw_aux_input_to_cell_weights tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào
bw_aux_input_to_output_weights tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
fw_output tensor của bất kỳ giá trị loại nào
bw_output tensor của bất kỳ giá trị loại nào

tfl.bitcast (TFL::BitcastOp)

Toán tử bitcast

Bitcast một tensor từ loại này sang loại khác.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor của bất kỳ giá trị loại nào

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor của bất kỳ giá trị loại nào

tfl.bitwise_xor (TFL::BitwiseXorOp)

Toán tử Xor theo bit

Elementwise tính toán XOR theo bit của lhsrhs .

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , SameOperandsAndResultElementType

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
lhs tensor của số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc giá trị số nguyên không dấu 32 bit
rhs tensor của số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc giá trị số nguyên không dấu 32 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor của số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc giá trị số nguyên không dấu 32 bit

tfl.broadcast_args (TFL::BroadcastArgsOp)

Trả về hình dạng của s0 op s1 bằng tính năng phát sóng.

Cho s0s1 , các tensor biểu thị các hình dạng, hãy tính r0 , hình dạng được phát sóng. s0 , s1r0 đều là các vectơ số nguyên.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
s0 tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32/64-bit
s1 tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32/64-bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
r0 tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32/64-bit

tfl.broadcast_to (TFL::BroadcastToOp)

Phát một mảng cho hình dạng tương thích.

Broadcasting là quá trình tạo các mảng có hình dạng tương thích cho các phép tính số học. Hai hình dạng tương thích nếu đối với mỗi cặp kích thước, chúng bằng nhau hoặc một trong số chúng là một. Khi cố gắng truyền Tensor tới một hình dạng, nó bắt đầu với các kích thước ở cuối và tiến dần về phía trước.

Ví dụ,

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]], hình dạng=(3, 3), dtype=int32)

Trong ví dụ trên, Tensor đầu vào có hình dạng [1, 3] được phát đến Tensor đầu ra có hình dạng [3, 3] .

Khi thực hiện các thao tác được quảng bá như nhân một tenxơ với một đại lượng vô hướng, việc phát sóng (thường) mang lại một số lợi ích về thời gian hoặc không gian, vì tenxơ được quảng bá không bao giờ được hiện thực hóa.

Tuy nhiên, broadcast_to không mang lại bất kỳ lợi ích nào như vậy. Tensor mới được tạo sẽ chiếm toàn bộ bộ nhớ của hình được phát sóng. (Tuy nhiên, trong ngữ cảnh biểu đồ, broadcast_to có thể được hợp nhất với thao tác tiếp theo và sau đó được tối ưu hóa.)

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor của số float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 1-bit hoặc số nguyên không dấu 4-bit hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc loại QI8 hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc loại QUI8 hoặc 16 -bit số nguyên không dấu hoặc loại QI16 hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc loại phức tạp với các giá trị phần tử float 32 bit
shape tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32/64-bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor của số float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 1-bit hoặc số nguyên không dấu 4-bit hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc loại QI8 hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc loại QUI8 hoặc 16 -bit số nguyên không dấu hoặc loại QI16 hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc loại phức tạp với các giá trị phần tử float 32 bit

tfl.bucketize (TFL::BucketizeOp)

Phân loại 'đầu vào' dựa trên 'ranh giới'.

Ví dụ:

Nếu đầu vào là boundaries = [0, 10, 100]input = [[-5, 10000][150, 10][5, 100]] thì đầu ra sẽ là output = [[0, 3][3, 2][1, 3]] .

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
boundaries ::mlir::ArrayAttr Thuộc tính mảng float 32 bit

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor của giá trị float 32 bit hoặc float 64 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc giá trị số nguyên không dấu 64 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32-bit

tfl.call_once (TFL::CallOnceOp)

Gọi một hàm khởi tạo

Thao tác này gọi hàm khởi tạo đã cho cho trình khởi tạo phiên bằng phương ngữ mô hình đã lưu tf.

Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
session_init_function ::mlir::StringAttr thuộc tính chuỗi

tfl.cast (TFL::CastOp)

Toán tử truyền

Chuyển đầu vào từ loại đầu vào sang loại đầu ra.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor của float 16 bit hoặc float 32 bit hoặc float 64 bit hoặc số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 4 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc 32 bit số nguyên không dấu hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc loại TFLite quint8 hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại phức có giá trị phần tử float 32 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor của float 16 bit hoặc float 32 bit hoặc float 64 bit hoặc số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc 64 bit số nguyên không dấu hoặc loại TFLite quint8 hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại phức có giá trị phần tử float 32 bit

tfl.ceil (TFL::CeilOp)

Toán tử trần

Trả về giá trị trần theo phần tử của đầu vào.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
x tensor của giá trị float 32-bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
y tensor của giá trị float 32-bit

tfl.complex_abs (TFL::ComplexAbsOp)

Tính giá trị tuyệt đối phức của một tensor.

Cho một tensor x gồm các số phức, thao tác này trả về một tensor kiểu float hoặc double là giá trị tuyệt đối của mỗi phần tử trong x . Tất cả các phần tử trong x phải là số phức có dạng \(a + bj\). Giá trị tuyệt đối được tính là \( \sqrt{a^2 + b^2}\).

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor loại phức tạp với các phần tử float 32 bit hoặc loại phức tạp với các giá trị phần tử float 64 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor của giá trị float 32 bit hoặc float 64 bit

tfl.concatenation (TFL::ConcatenationOp)

Điều hành nối

Nối các tensor dọc theo một chiều

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
axis ::mlir::IntegerAttr Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
fused_activation_function ::mlir::StringAttr thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
values biến thể của tensor thuộc bất kỳ giá trị loại nào

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc 1 -bit giá trị số nguyên không dấu

tfl.control_node (TFL::ControlNodeOp)

Hoạt động TFL.control_node bao bọc các hoạt động khối đơn để gắn các cạnh điều khiển.

Điều này được sử dụng để bao bọc các vùng và đính kèm các phụ thuộc điều khiển vào chúng. Thông thường, điều này sẽ xảy ra ở một trong những bước cuối cùng trước khi phát ra mô hình bộ đệm phẳng để cho phép tối ưu hóa dựa trên thứ tự hoạt động cố định (chẳng hạn như tái vật chất hóa.) Trình xuất bộ đệm phẳng sẽ mở gói vùng được bao bọc và chú thích mô hình được tạo bằng siêu dữ liệu sao cho mọi sắp xếp lại thời gian chạy sẽ tôn trọng thứ tự do các phần phụ thuộc điều khiển đưa ra.

Đặc điểm: HasParent<mlir::func::FuncOp> , RecursiveMemoryEffects , SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
controlInputs điều khiển đa dạng

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
outputs biến thể của tensor thuộc bất kỳ giá trị loại nào
control điều khiển

tfl.conv_2d (TFL::Conv2DOp)

Toán tử tích chập

Thực hiện thao tác tích chập trên đầu vào.

Đầu vào: inputs[0] : bắt buộc: tensor kích hoạt inputs[1] : bắt buộc: tensor trọng lượng bộ lọc inputs[2] : tùy chọn: tensor thiên vị

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

Các giao diện: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TFL_SparseOp , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
dilation_h_factor ::mlir::IntegerAttr Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
dilation_w_factor ::mlir::IntegerAttr Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
fused_activation_function ::mlir::StringAttr thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT
padding ::mlir::StringAttr thuộc tính chuỗi có giá trị CÙNG hoặc GIÁ TRỊ
stride_h ::mlir::IntegerAttr Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
stride_w ::mlir::IntegerAttr Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor của các giá trị float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16
filter tensor của các giá trị kiểu float hoặc loại QI4 hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 32-bit
bias tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor của các giá trị float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16

tfl.conv_3d (TFL::Conv3DOp)

Toán tử tích chập 3D

Thực hiện thao tác tích chập trên đầu vào 3D. Đầu vào: inputs[0] : bắt buộc: tensor kích hoạt inputs[1] : bắt buộc: tensor trọng lượng bộ lọc inputs[2] : tùy chọn: tensor thiên vị

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
dilation_d_factor ::mlir::IntegerAttr Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
dilation_h_factor ::mlir::IntegerAttr Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
dilation_w_factor ::mlir::IntegerAttr Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
fused_activation_function ::mlir::StringAttr thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT
padding ::mlir::StringAttr thuộc tính chuỗi có giá trị CÙNG hoặc GIÁ TRỊ
stride_d ::mlir::IntegerAttr Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
stride_h ::mlir::IntegerAttr Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
stride_w ::mlir::IntegerAttr Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor của giá trị float 32-bit
filter tensor của giá trị float 32-bit
bias tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor của giá trị float 32-bit

tfl.conv_3d_transpose (TFL::Conv3DTransposeOp)

Toán tử chuyển đổi 3D tích chập

Thực hiện thao tác tích chập chuyển đổi trên đầu vào 3D. Đầu vào: inputs[0] : bắt buộc: hình dạng của tensor đầu ra đầu vào inputs[1] : bắt buộc: trọng lượng bộ lọc inputs[2] : bắt buộc: tensor kích hoạt inputs[3] : tùy chọn: tensor thiên vị

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
dilation_d_factor ::mlir::IntegerAttr Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
dilation_h_factor ::mlir::IntegerAttr Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
dilation_w_factor ::mlir::IntegerAttr Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
fused_activation_function ::mlir::StringAttr thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT
padding ::mlir::StringAttr thuộc tính chuỗi có giá trị CÙNG hoặc GIÁ TRỊ
stride_d ::mlir::IntegerAttr Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
stride_h ::mlir::IntegerAttr Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
stride_w ::mlir::IntegerAttr Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
output_shape tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32-bit
filter tensor của giá trị float 32-bit
input tensor của giá trị float 32-bit
bias tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor của giá trị float 32-bit

tfl.cos (TFL::CosOp)

Toán tử cosin

Tính toán Cosine theo phần tử của đầu vào

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
x tensor của giá trị float 32-bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
y tensor của giá trị float 32-bit

tfl.cumsum (TFL::CumsumOp)

toán tử cumsum

Tính tổng tích lũy của tensor x dọc theo trục.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
exclusive ::mlir::BoolAttr thuộc tính bool
reverse ::mlir::BoolAttr thuộc tính bool

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc giá trị số nguyên không dấu 64 bit
axis tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32-bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc giá trị số nguyên không dấu 64 bit

tfl.custom (TFL::CustomOp)

Tùy chỉnh

Một hoạt động chung cho mọi hoạt động tùy chỉnh TFLite.

đầu vào: Danh sách các đầu vào trong op gốc. custom_code: Một chuỗi được sử dụng để xác định chính xác op này là gì, tương ứng với operator_codes.custom_code trong bộ đệm phẳng. custom_option: một ngăn chứa để lưu các thuộc tính op theo kiểu byte. đầu ra: Danh sách các đầu ra trong op gốc.

Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
custom_code ::mlir::StringAttr thuộc tính chuỗi
custom_option ::mlir::TFL::ConstBytesAttr Một biểu diễn thuộc tính chuỗi của các byte được biên dịch

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input biến thể của tenxơ thuộc bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output biến thể của tensor thuộc bất kỳ giá trị loại nào

tfl.custom_tf (TFL::CustomTfOp)

Wrapper Op cho các hoạt động tùy chỉnh của TF.

Một trình bao bọc xung quanh bất kỳ tùy chọn TF tùy chỉnh nào. Chúng bao gồm các op được xác định bằng custom_opdefs hoặc được liên kết không được xác định trong phương ngữ TF. Op này chỉ bao bọc op tùy chỉnh bên trong một vùng. Lưu ý số 1, Op này sẽ không bao gồm các op tùy chỉnh TF Lite được xác định bằng CustomOp. Lưu ý #2, op này chỉ là biểu diễn bên trong bên trong bộ chuyển đổi và không được hiển thị/xuất khi mô hình được xuất sang Flatbuffer.

Đặc điểm: IsolatedFromAbove , RecursiveMemoryEffects , SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

Giao diện: InferTypeOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input biến thể của tenxơ thuộc bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output biến thể của tensor thuộc bất kỳ giá trị loại nào

tfl.densify (TFL::DensifyOp)

Toán tử tăng mật độ

Chuyển đổi tensor thưa thớt sang định dạng dày đặc.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit

tfl.depth_to_space (TFL::DepthToSpaceOp)

Toán tử DepthToSpace

Sắp xếp lại dữ liệu từ độ sâu thành các khối dữ liệu không gian. Đây là sự chuyển đổi ngược của SpaceToDepth. Cụ thể hơn, op này tạo ra một bản sao của tensor đầu vào trong đó các giá trị từ chiều depth được di chuyển trong các khối không gian sang heightwidth . attr block_size cho biết kích thước khối đầu vào và cách di chuyển dữ liệu.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
block_size ::mlir::IntegerAttr Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit có giá trị dương

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc loại TFLite quint8 hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại QI8 hoặc giá trị loại QUI8

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc loại TFLite quint8 hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại QI8 hoặc giá trị loại QUI8

tfl.depthwise_conv_2d (TFL::DepthwiseConv2DOp)

Toán tử tích chập có thể phân tách theo chiều sâu

Thực hiện thao tác tích chập trên đầu vào.

Đầu vào: inputs[0] : bắt buộc: tensor kích hoạt inputs[1] : bắt buộc: tensor trọng lượng bộ lọc inputs[2] : tùy chọn: tensor thiên vị

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

Các giao diện: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TFL_SparseOp , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
dilation_h_factor ::mlir::IntegerAttr Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
dilation_w_factor ::mlir::IntegerAttr Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
fused_activation_function ::mlir::StringAttr thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT
padding ::mlir::StringAttr thuộc tính chuỗi có giá trị CÙNG hoặc GIÁ TRỊ
stride_h ::mlir::IntegerAttr Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
stride_w ::mlir::IntegerAttr Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit
depth_multiplier ::mlir::IntegerAttr Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor của các giá trị float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16
filter tensor của các giá trị kiểu float hoặc loại QI4 hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 32-bit
bias tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor của các giá trị float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16

tfl.dequantize (TFL::DequantizeOp)

Toán tử khử lượng tử

Chuyển đổi mảng số nguyên được lượng tử hóa thành dấu phẩy động theo các tham số lượng tử hóa.

Giao diện: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor loại QI4 hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16 hoặc giá trị float 16-bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor của giá trị float 32-bit

tfl.dilate (TFL::DilateOp)

Toán tử giãn nở

Mở rộng một tensor bằng cách thêm các phần tử mới vào giữa các phần tử hiện có. Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor của số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc Giá trị float 32 bit hoặc float 64 bit
dilations tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32-bit
padding_value Tenor 0D của bất kỳ giá trị loại nào

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor của số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc Giá trị float 32 bit hoặc float 64 bit

tfl.div (TFL::DivOp)

Toán tử chia

Hoạt động phân chia theo yếu tố.

Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
fused_activation_function ::mlir::StringAttr thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
lhs tensor của các giá trị float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc loại QUI8
rhs tensor của các giá trị float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc loại QUI8

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor của các giá trị float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc loại QUI8

tfl.dynamic_update_slice (TFL::DynamicUpdateSliceOp)

DynamicUpdateSlice.

DynamicUpdateSlice op có cùng ngữ nghĩa với XLA DynamicUpdateSlice. Tạo một kết quả là giá trị của toán hạng mảng đầu vào, với bản cập nhật lát cắt được ghi đè tại start_indices.

Xem https://www.tensorflow.org/xla/Operation_semantics#dynamicupdateslice

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait

Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
operand tensor của số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc giá trị float 32 bit
update tensor của số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc giá trị float 32 bit
start_indices tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32-bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor của số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc giá trị float 32 bit

tfl.elu (TFL::EluOp)

Toán tử đơn vị tuyến tính hàm mũ

Tính tuyến tính hàm mũ f(x) -> exp(x) - 1 với x < 0, x với x >= 0. theo phần tử.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
x tenxor của float 32 bit hoặc các giá trị số nguyên vô nghĩa 8 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
y tenxor của float 32 bit hoặc các giá trị số nguyên vô nghĩa 8 bit

tfl.embedding_lookup (tfl :: nhúng liplookupop)

Nhúng toán tra cứu

XEM IDS trong một danh sách các tenxơ nhúng.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
lookup tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 32 bit
value tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên số 8 bit hoặc các giá trị số nguyên không dấu 8 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên số 8 bit hoặc các giá trị số nguyên không dấu 8 bit

tfl.equal (tfl :: Equop)

Toán tử bằng nhau

Trả về phần tử sự thật của x == Y phần tử khôn ngoan

Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait AlwaysSpeculatableImplTrait Commutative ResultsBroadcastableShape QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
x Tenor của số nguyên vô nghĩa 1 bit hoặc float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên số 64 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8 hoặc các số nguyên không dấu 8 bit hoặc Tflite
y Tenor của số nguyên vô nghĩa 1 bit hoặc float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên số 64 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8 hoặc các số nguyên không dấu 8 bit hoặc Tflite

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 1 bit

tfl.exp (tfl :: expop)

Toán tử số liệu tự nhiên

Thực hiện hoạt động số liệu tự nhiên theo yếu tố theo đầu vào.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
x tenxor của float 32 bit hoặc giá trị loại Qi8 hoặc loại Qi16

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
y tenxor của float 32 bit hoặc giá trị loại Qi8 hoặc loại Qi16

tfl.expand_dims (tfl :: expanddimsop)

Chèn một kích thước 1 vào hình dạng của một tenxơ.

Đưa ra một input tenxơ, thao tác này chèn kích thước 1 ở axis chỉ số kích thước của hình dạng input . axis chỉ số kích thước bắt đầu ở 0; Nếu bạn chỉ định một số âm cho axis , nó được tính ngược từ cuối.

Hoạt động này rất hữu ích nếu bạn muốn thêm một kích thước hàng loạt vào một phần tử duy nhất. Ví dụ: nếu bạn có một hình ảnh duy nhất có hình dạng [height, width, channels] , bạn có thể biến nó thành một lô 1 hình ảnh với expand_dims(image, 0) , sẽ tạo ra hình dạng [1, height, width, channels] .

Những ví dụ khác:

# '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]

Hoạt động này yêu cầu rằng:

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

Hoạt động này có liên quan đến squeeze() , loại bỏ kích thước kích thước 1.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tenxor của bất kỳ giá trị loại nào
dim tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 32/64 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tenxor của bất kỳ giá trị loại nào

tfl.external_const (tfl :: externalConstop)

Const op bên ngoài.

Const op bên ngoài giữ một buffer_index chỉ ra một hằng số trong bộ phận phẳng.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
buffer_index :: MLIR :: Integerattr Thuộc tính số nguyên vô nghĩa 32 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tenxor của bất kỳ giá trị loại nào

tfl.fake_quant (tfl :: fakequantop)

Toán tử giả

FAKE-LITIGHTEMENT 'đầu vào' tenxơ loại nổi thông qua float Scalars min và tối đa để 'đầu ra' tenxơ có hình dạng giống như đầu vào.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
min :: mlir :: floatattr Thuộc tính float 32 bit
max :: mlir :: floatattr Thuộc tính float 32 bit
num_bits :: MLIR :: Integerattr Thuộc tính số nguyên vô nghĩa 32 bit có giá trị tối thiểu là 2 có giá trị tối đa là 16
narrow_range :: mlir :: boolattr thuộc tính bool có giá trị sai

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tenxor của giá trị float 32 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tenxor của giá trị float 32 bit

tfl.fill (tfl :: fillop)

Điền vào tenxơ với giá trị đã cho.

Điền vào tenxơ với giá trị đã cho.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
dims tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 32/64 bit
input tenxor của float 32 bit hoặc float 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 64 bit hoặc số nguyên số 1 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
result tenxor của float 32 bit hoặc float 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 64 bit hoặc số nguyên số 1 bit

tfl.floor (TFL :: Sloorop)

Người vận hành sàn

Trả về giá trị sàn phần tử khôn ngoan của đầu vào.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait có thể TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef InferTensorType

Giao diện: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
x tenxor của giá trị float 32 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
y tenxor của giá trị float 32 bit

tfl.floor_div (tfl :: floordivop)

Nhà điều hành sàn div

Yếu tố cơ thể div div.

Đặc AlwaysSpeculatableImplTrait ResultsBroadcastableShape ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait

Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
lhs tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên số 8 bit hoặc số nguyên 16 bit hoặc giá trị số nguyên vô nghĩa 32 bit
rhs tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên số 8 bit hoặc số nguyên 16 bit hoặc giá trị số nguyên vô nghĩa 32 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên số 8 bit hoặc số nguyên 16 bit hoặc giá trị số nguyên vô nghĩa 32 bit

tfl.floor_mod (tfl :: floormodop)

Nhắc nhở phân chia

Hoạt động nhắc nhở phân chia yếu tố.

Đặc AlwaysSpeculatableImplTrait ResultsBroadcastableShape ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait

Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
lhs tenxor của số nguyên vô nghĩa 8 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không có số lượng 64 bit hoặc giá trị float 32 bit
rhs tenxor của số nguyên vô nghĩa 8 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không có số lượng 64 bit hoặc giá trị float 32 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tenxor của số nguyên vô nghĩa 8 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không có số lượng 64 bit hoặc giá trị float 32 bit

tfl.fully_connected (tfl :: fullconnectedop)

Kết nối đầy đủ op

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

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

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
fused_activation_function :: MLIR :: StringAttr thuộc tính chuỗi có giá trị là không có, hoặc relu, hoặc relu_n1_to_1 hoặc relu6 hoặc tanh, hoặc sign_bit
weights_format :: MLIR :: StringAttr thuộc tính chuỗi có giá trị là mặc định hoặc xáo trộn4x16int8
keep_num_dims :: mlir :: boolattr Thuộc tính BOOL
asymmetric_quantize_inputs :: mlir :: boolattr Thuộc tính BOOL

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tenxor của float 32 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8 hoặc các giá trị loại Qi16 hoặc Qui16
filter tenxor của float 32 bit hoặc loại qi4 hoặc loại qi8 hoặc loại Qi8 hoặc giá trị loại qi16
bias tenxor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output Variadic của tenor của bất kỳ giá trị loại nào

tfl.gather (tfl :: Gatherop)

Tập hợp người vận hành

Thu thập các lát từ axis trục params theo indices .

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao SameOperandsAndResultsScale TflRuntimeVerifyOpInterface ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) DynamicRangeQuantizedOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
axis :: MLIR :: Integerattr Thuộc tính số nguyên vô nghĩa 32 bit
batch_dims :: MLIR :: Integerattr Thuộc tính số nguyên vô nghĩa 32 bit

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
params tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 1 bit hoặc số nguyên không có số lượng 4 bit hoặc số nguyên số 8 bit hoặc số nguyên số 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa hoặc số nguyên không Số nguyên không dấu hoặc loại Qi8 hoặc các giá trị loại Qi8 hoặc Qi16
indices Tenor của số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc các giá trị số nguyên không có dấu hiệu 64 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 1 bit hoặc số nguyên không có số lượng 4 bit hoặc số nguyên số 8 bit hoặc số nguyên số 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa hoặc số nguyên không Số nguyên không dấu hoặc loại Qi8 hoặc các giá trị loại Qi8 hoặc Qi16

tfl.gather_nd (tfl :: gatherndop)

_Gather ND Toán tử

Thu thập các lát từ params thành một tenxơ với hình dạng được chỉ định bởi indices .

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
params tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 1 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 8 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên không có số lượng 64 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại Qi8
indices Tenor của số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc các giá trị số nguyên không có dấu hiệu 64 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 1 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 8 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên không có số lượng 64 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại Qi8

tfl.gelu (tfl :: geluop)

Chức năng kích hoạt Gelu.

Tính toán chức năng kích hoạt gelu phần tử khôn ngoan.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait SameOperandsAndResultShape QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
approximate :: mlir :: boolattr Thuộc tính BOOL

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tenxor của float 32 bit hoặc giá trị loại Qi8 hoặc Qi8

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tenxor của float 32 bit hoặc giá trị loại Qi8 hoặc Qi8

tfl.greater (tfl :: Greaterop)

Toán tử lớn hơn

Yếu tố khôn ngoan hoạt động lớn hơn.

Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTraitResultsBroadcastableShape QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
lhs tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 64 bit
rhs tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 64 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 1 bit

tfl.greater_equal (tfl :: morequalop)

_Greater Toán tử bằng nhau

Hoạt động lớn hơn phần tử. Hoạt động.

Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTraitResultsBroadcastableShape QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
lhs tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 64 bit
rhs tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 64 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 1 bit

tfl.hard_swish (tfl :: hardswishop)

Chức năng kích hoạt Hardswish.

Tính toán hàm kích hoạt cứng cứng f (x)-> (x * relu6 (x+3))/6 phần tử khôn ngoan.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait SameOperandsAndResultShape QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tenxor của float 32 bit hoặc giá trị loại Qi8 hoặc loại Qi8

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tenxor của float 32 bit hoặc giá trị loại Qi8 hoặc loại Qi8

tfl.hashtable (tfl :: hashtableop)

Tạo một bảng băm không khởi đầu.

OP này tạo ra một bảng băm, chỉ định loại khóa và giá trị của nó. Trước khi sử dụng bảng, bạn sẽ phải khởi tạo nó. Sau khi khởi tạo, bảng sẽ là bất biến.

Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
table_id :: MLIR :: Integerattr Thuộc tính số nguyên vô nghĩa 32 bit
key_dtype :: mlir :: typeattr Bất kỳ thuộc tính loại
value_dtype :: mlir :: typeattr Bất kỳ thuộc tính loại

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
out tenxor của các giá trị tài nguyên

tfl.hashtable_find (tfl :: hashtablefindop)

Các phím nhìn lên trong một bảng, xuất ra các giá trị tương ứng.

keys tenor phải cùng loại với các phím của bảng. Các values đầu ra thuộc loại giá trị bảng.

Scalar default_value là đầu ra giá trị cho các phím không có trong bảng. Nó cũng phải cùng loại với các giá trị bảng.

Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
hash_table tenxor của các giá trị tài nguyên
keys Tenor của số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc loại chuỗi tflite hoặc các giá trị số nguyên 64 bit
default_value tenxor của float 32 bit hoặc số lượng vô nghĩa 32 bit hoặc loại chuỗi tflite

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
out tenxor của float 32 bit hoặc số lượng vô nghĩa 32 bit hoặc loại chuỗi tflite

tfl.hashtable_import (tfl :: hashtableimportop)

Thay thế nội dung của bảng bằng các khóa và giá trị được chỉ định.

keys tenor phải cùng loại với các phím của bảng. Các values tenxơ phải thuộc loại giá trị bảng.

Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
hash_table tenxor của các giá trị tài nguyên
keys Tenor của số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc loại chuỗi tflite hoặc các giá trị số nguyên 64 bit
values tenxor của float 32 bit hoặc số lượng vô nghĩa 32 bit hoặc loại chuỗi tflite

tfl.hashtable_size (tfl :: hashtablesizep)

Tính toán số lượng các phần tử trong bảng đã cho.

Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
hash_table tenxor của các giá trị tài nguyên

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
out tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 64 bit

tfl.if (tfl :: ifop)

Hoạt động if-then-else

Hoạt động tfl.if đại diện cho một cấu trúc if-then-else để thực hiện hai vùng mã. Toán tử cho một hoạt động nếu là một giá trị boolean. Ví dụ:

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

tfl.if cũng có thể trả về kết quả được xác định trong các vùng của nó. Các giá trị được xác định được xác định theo đường dẫn thực thi được thực hiện.

Ví dụ:

%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>
}

Các vùng tfl.if luôn bị chấm dứt với "tfl.yield". Nếu "tfl.if" xác định không có giá trị, "tfl.yield" có thể bị bỏ lại và sẽ được chèn ngầm. Nếu không, nó phải rõ ràng. Ngoài ra, nếu "tfl.if" định nghĩa một hoặc nhiều giá trị, khối 'khác' không thể bị bỏ qua.

Ví dụ:

tfl.if %b  {
  ...
}

Đặc điểm: NoRegionArguments , RecursiveMemoryEffects , SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

Giao TflRuntimeVerifyOpInterface : RegionBranchOpInterface

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
cond tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 1 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
results Variadic của tenor của bất kỳ giá trị loại nào

tfl.imag (TFL :: Imagop)

Trả về phần tưởng tượng của một số phức.

Đưa ra một input tenxơ của các số phức, thao tác này trả về một tenxor float loại là phần tưởng tượng của mỗi phần tử trong input . Tất cả các yếu tố trong input phải là số phức tạp của mẫu \(a + bj\), trong đó A là phần thực và B là phần tưởng tượng được trả về bởi hoạt động này.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait SameOperandsAndResultShape

Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input Tenor thuộc loại phức tạp với các phần tử nổi 32 bit hoặc loại phức tạp với các giá trị phần tử nổi 64 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tenxor của giá trị phao 32 bit hoặc giá trị phao 64 bit

tfl.l2_normalization (tfl :: l2nmalizationop)

L2 bình thường hóa toán tử

L2NTHIMALISION OP

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , FixedOutputRangeInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
fused_activation_function :: MLIR :: StringAttr thuộc tính chuỗi có giá trị là không có, hoặc relu, hoặc relu_n1_to_1 hoặc relu6 hoặc tanh, hoặc sign_bit

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input Tenor thuộc loại float 32 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi16 hoặc Qi16 hoặc các giá trị số nguyên vô nghĩa 8 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output Tenor thuộc loại float 32 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi16 hoặc Qi16 hoặc các giá trị số nguyên vô nghĩa 8 bit

tfl.leaky_relu (tfl :: reakyreluop)

Nhà điều hành relu bị rò rỉ

Toán tử relu rò rỉ phần tử X -> x> = 0? x: (alpha * x)

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait SameOperandsAndResultShape QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
alpha :: mlir :: floatattr Thuộc tính float 32 bit

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tenxor của float 32 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8 hoặc Tflite Quint8 loại hoặc giá trị loại Qi16

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tenxor của float 32 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8 hoặc Tflite Quint8 loại hoặc giá trị loại Qi16

tfl.less (tfl :: lessop)

Ít vận hành hơn

Yếu tố khôn ngoan hơn hoạt động.

Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTraitResultsBroadcastableShape QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
lhs tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 64 bit
rhs tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 64 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 1 bit

tfl.less_equal (tfl :: lessequalop)

_ Toán tử bằng nhau

Yếu tố khôn ngoan hơn hoạt động.

Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTraitResultsBroadcastableShape QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
lhs tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 32 bit hoặc số nguyên 64 bit hoặc giá trị loại Qi8 hoặc Qi8
rhs tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 32 bit hoặc số nguyên 64 bit hoặc giá trị loại Qi8 hoặc Qi8

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 1 bit

tfl.local_response_normalization (TFL :: LocalResponsenArmalizationop)

Bình thường phản ứng cục bộ.

Tensor input 4-D được coi là một mảng 3 chiều gồm các vectơ 1-D (dọc theo chiều cuối) và mỗi vectơ được chuẩn hóa độc lập. Trong một vectơ nhất định, mỗi thành phần được chia cho tổng các đầu vào có trọng số, bình phương trong depth_radius . Chi tiết,

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

Để biết chi tiết, xem Krizhevsky và cộng sự, Phân loại Imagenet với các mạng thần kinh tích chập sâu (NIPS 2012) .

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait có thể TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef InferTensorType

Giao diện: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
radius :: MLIR :: Integerattr Thuộc tính số nguyên vô nghĩa 32 bit
bias :: mlir :: floatattr Thuộc tính float 32 bit
alpha :: mlir :: floatattr Thuộc tính float 32 bit
beta :: mlir :: floatattr Thuộc tính float 32 bit

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tenxor của giá trị float 32 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tenxor của giá trị float 32 bit

tfl.log (tfl :: logop)

Toán tử logarit tự nhiên

Thực hiện hoạt động logarit tự nhiên phần tử trên đầu vào.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
x tenxor của giá trị float 32 bit hoặc loại Qi8

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
y tenxor của giá trị float 32 bit hoặc loại Qi8

tfl.log_softmax (tfl :: logsoftmaxop)

Log SoftMax Toán tử

Tính toán kích hoạt phần tử thông minh softmax với công thức sau

Đầu vào - log (giảm_sum (exp (input), dim))

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait SameOperandsAndResultShape QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , FixedOutputRangeInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tenxor của float 32 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8 hoặc giá trị loại tflite Quint8

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tenxor của float 32 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8 hoặc giá trị loại tflite Quint8

tfl.logical_and (tfl :: logicandop)

Logic và toán tử

Yếu tố logic và hoạt động.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait

Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
lhs tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 1 bit
rhs tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 1 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 1 bit

tfl.logical_not (tfl :: logicnotop)

Nhà điều hành không phải logic

Yếu tố hợp lý không hoạt động.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait SameOperandsAndResultShape

Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
lhs tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 1 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 1 bit

tfl.logical_or (tfl :: logicororop)

Logic hoặc toán tử

Yếu tố logic hoặc hoạt động.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait

Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
lhs tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 1 bit
rhs tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 1 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 1 bit

tfl.logistic (tfl :: logisticop)

Toán tử logistic

Tính toán phần tử khôn ngoan của đầu vào

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait SameOperandsAndResultShape QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , FixedOutputRangeInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
x tenxor thuộc loại float 32 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8 hoặc các giá trị loại Qi16 hoặc Tflite Quint8

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
y tenxor thuộc loại float 32 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8 hoặc các giá trị loại Qi16 hoặc Tflite Quint8

tfl.lstm (tfl :: lstmop)

Toán tử LSTM đầy đủ

Đơn vị bộ nhớ ngắn hạn dài (LSTM) Lớp mạng tái phát. Việc triển khai không peephole mặc định dựa trên: http://deeplearning.cs.cmu.edu/pdfs/hochreiter97_lstm.pdf S. Hochreiter và J. Schmidhuber. 'Bộ nhớ ngắn hạn dài'. Tính toán thần kinh, 9 (8): 1735-1780, 1997. Việc thực hiện Peephole dựa trên: https://research.google.com/pub/archive/43905.pdf Hasim Sak, Andrew Senior, và Francoise Beaufays. 'Kiến trúc mạng thần kinh tái phát dài hạn dài hạn cho mô hình âm thanh quy mô lớn.' Interspeech, 2014. Việc ghép cổng đầu vào và quên (CIFG) dựa trên: http://arxiv.org/pdf/1503.04069.pdf greff et al. 'LSTM: Một không gian tìm kiếm Odyssey' Bình thường hóa lớp dựa trên: https://arxiv.org/pdf/1607.06450.pdf Ba et al. 'Chuẩn hóa lớp'

Đặc điểm: QuantizableResult

Giao diện: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
fused_activation_function :: MLIR :: StringAttr thuộc tính chuỗi có giá trị là không có, hoặc relu, hoặc relu_n1_to_1 hoặc relu6 hoặc tanh, hoặc sign_bit
cell_clip :: mlir :: floatattr Thuộc tính phao 32 bit có giá trị không âm tính
proj_clip :: mlir :: floatattr Thuộc tính phao 32 bit có giá trị không âm tính
kernel_type :: mlir :: tfl :: lstmkerneltypeattr lstm_kernel_type có giá trị là mlir :: tfl :: lstmkerneltype :: full
asymmetric_quantize_inputs :: mlir :: boolattr Thuộc tính BOOL
input_to_input_intermediate :: mlir :: typeattr Bất kỳ thuộc tính loại
input_to_forget_intermediate :: mlir :: typeattr Bất kỳ thuộc tính loại
input_to_cell_intermediate :: mlir :: typeattr Bất kỳ thuộc tính loại
input_to_output_intermediate :: mlir :: typeattr Bất kỳ thuộc tính loại
effective_hidden_scale_intermediate :: mlir :: typeattr Bất kỳ thuộc tính loại

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tenxor của float 32 bit hoặc giá trị loại Qi8 hoặc loại Qi16
input_to_input_weights tenxor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại
input_to_forget_weights tenxor của giá trị float 32 bit hoặc loại Qi8
input_to_cell_weights tenxor của giá trị float 32 bit hoặc loại Qi8
input_to_output_weights tenxor của giá trị float 32 bit hoặc loại Qi8
recurrent_to_input_weights tenxor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại
recurrent_to_forget_weights tenxor của giá trị float 32 bit hoặc loại Qi8
recurrent_to_cell_weights tenxor của giá trị float 32 bit hoặc loại Qi8
recurrent_to_output_weights tenxor của giá trị float 32 bit hoặc loại Qi8
cell_to_input_weights tenxor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại
cell_to_forget_weights tenxor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại
cell_to_output_weights tenxor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại
input_gate_bias tenxor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại
forget_gate_bias tenxor của giá trị float 32 bit hoặc loại Qi32
cell_bias tenxor của giá trị float 32 bit hoặc loại Qi32
output_gate_bias tenxor của giá trị float 32 bit hoặc loại Qi32
projection_weights tenxor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại
projection_bias tenxor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại
input_activation_state Tensor trạng thái
input_cell_state Tensor trạng thái
input_layer_norm_coefficients tenxor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại
forget_layer_norm_coefficients tenxor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại
cell_layer_norm_coefficients tenxor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại
output_layer_norm_coefficients tenxor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tenxor của bất kỳ giá trị loại nào

tfl.matrix_diag (tfl :: matrixdiagop)

Trả về một tenxơ với đường chéo được cung cấp và mọi thứ khác được đệm bằng số không.

Đưa ra một đường chéo, trả về một tenxơ với đường chéo và mọi thứ khác được đệm bằng số không. Giả sử đường chéo có kích thước k [I, J, K, ..., N] , thì đầu ra là một tenxor của thứ hạng k+1 với kích thước [I, J, K, ..., N, N] trong đó: output[i, j, k, ..., m, n] = 1{m=n} * diagonal[i, j, k, ..., n].

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
diagonal tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên không có số lượng 82 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 64 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên không có số lượng 82 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 64 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8

tfl.matrix_set_diag (tfl :: MatrixsetDiagop)

Trả về một tenxơ ma trận hàng loạt với các giá trị đường chéo mới.

Cho inputdiagonal , thao tác này trả về một tenxơ với hình dạng và giá trị giống như input , ngoại trừ đường chéo chính của ma trận trong cùng. Chúng sẽ được ghi đè bởi các giá trị trong diagonal .

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 8-bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 64 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại Qi1
diagonal tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 8-bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 64 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại Qi1

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
result tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 8-bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 64 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại Qi1

tfl.max_pool_2d (tfl :: maxpool2Dop)

Max Pool 2d Op

Thực hiện Max Pool 2D trên đầu vào.

Đầu vào: inputs[0] : Yêu cầu: Năng lượng đầu vào

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao TflArithmeticCountOpInterface TflRuntimeVerifyOpInterface ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) SameOperandsAndResultsScale

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
padding :: MLIR :: StringAttr thuộc tính chuỗi có giá trị giống nhau hoặc hợp lệ
stride_w :: MLIR :: Integerattr Thuộc tính số nguyên vô nghĩa 32 bit
stride_h :: MLIR :: Integerattr Thuộc tính số nguyên vô nghĩa 32 bit
filter_width :: MLIR :: Integerattr Thuộc tính số nguyên vô nghĩa 32 bit
filter_height :: MLIR :: Integerattr Thuộc tính số nguyên vô nghĩa 32 bit
fused_activation_function :: MLIR :: StringAttr thuộc tính chuỗi có giá trị là không có, hoặc relu, hoặc relu_n1_to_1 hoặc relu6 hoặc tanh, hoặc sign_bit

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tenxor của float 32 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8 hoặc các giá trị loại Qi16 hoặc Tflite Quint8

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tenxor của float 32 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8 hoặc các giá trị loại Qi16 hoặc Tflite Quint8

tfl.maximum (TFL :: Maximumop)

Toán tử tối đa

Hoạt động tối đa yếu tố.

Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait AlwaysSpeculatableImplTrait Commutative ResultsBroadcastableShape QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
lhs tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32/64-bit
rhs tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32/64-bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
max tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32/64-bit

tfl.mean (tfl :: meanop)

Toán tử trung bình

Tính giá trị trung bình của các phần tử qua các kích thước của một tenxơ. Giảm đầu vào_tensor dọc theo các kích thước được đưa ra trong trục. Trừ khi Keepdims là đúng, thứ hạng của tenxơ bị giảm 1 cho mỗi mục trong trục. Nếu Keepdims là đúng, kích thước giảm được giữ lại với chiều dài 1.

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
keep_dims :: mlir :: boolattr Thuộc tính BOOL

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 64 bit
axis tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 32 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 64 bit

tfl.minimum (tfl :: minimumop)

Nhà điều hành tối thiểu

Hoạt động tối thiểu yếu tố.

Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait AlwaysSpeculatableImplTrait Commutative ResultsBroadcastableShape QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
lhs tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32/64-bit
rhs tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32/64-bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
min tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32/64-bit

tfl.mirror_pad (TFL :: MirrorPadop)

Toán tử Mirrorpad. Pads một tenxơ với các giá trị nhân đôi.

Hoạt động này có một đầu vào với các giá trị được nhân đôi theo các mái chèo mà bạn chỉ định. Paddings là một tenxơ số nguyên với hình dạng [n, 2], trong đó n là thứ hạng của đầu vào. Đối với mỗi chiều d của đầu vào, các mái chèo [d, 0] cho biết số lượng cần thêm bao nhiêu giá trị trước nội dung đầu vào trong kích thước đó và các paddings [d, 1] cho biết có bao nhiêu giá trị để thêm sau nội dung của đầu vào trong kích thước đó.

Cả hai phần đệm [d, 0] và paddings [d, 1] phải không lớn hơn input.dim_size (d) (hoặc input.dim_size (d) - 1) nếu copy_border là đúng (nếu sai, tương ứng).

Kích thước đệm của mỗi chiều D của đầu ra là:

Paddings (d, 0) + input.dim_size (d) + paddings (d, 1)

Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale TflRuntimeVerifyOpInterface

Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính Loại MLIR Sự miêu tả
mode :: MLIR :: TFL :: MirrorPaddingTypeAttr Mirror_pad_enum

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 64 bit hoặc số nguyên 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại Qi8 hoặc các giá trị loại Qi16
pad tenxor của số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc giá trị số nguyên 64 bit

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 64 bit hoặc số nguyên 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại Qi8 hoặc các giá trị loại Qi16

tfl.mul (tfl :: mulop)

Toán tử nhân

Element-wise multiplication operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
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

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
seed ::mlir::IntegerAttr 64-bit signless integer attribute
seed2 ::mlir::IntegerAttr 64-bit signless integer attribute

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
logits tensor of 32-bit float values
num_samples tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
value ::mlir::UnitAttr unit attribute

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
tolerance ::mlir::FloatAttr 32-bit float attribute
log_if_failed ::mlir::BoolAttr bool attribute

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
axis ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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) . Vân vân.

Ví dụ:

# '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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
values_count ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute whose value is positive
axis ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
values variadic of tensor of any type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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)

Ví dụ:

# '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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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)

Ví dụ:

# '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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input variadic of tensor of any type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
lhs tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
rhs tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
value ::mlir::ElementsAttr constant vector/tensor attribute

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
qtype ::mlir::TypeAttr Tensor type attribute
value ::mlir::ElementsAttr constant vector/tensor attribute

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
value ::mlir::ElementsAttr constant vector/tensor attribute
s_param ::mlir::TFL::SparsityParameterAttr Sparsity parameter.
compressed_data ::mlir::ElementsAttr constant vector/tensor attribute

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
qtype ::mlir::TypeAttr Tensor type attribute

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float or QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
seed ::mlir::IntegerAttr 64-bit signless integer attribute
seed2 ::mlir::IntegerAttr 64-bit signless integer attribute

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
shape tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
seed ::mlir::IntegerAttr 64-bit signless integer attribute
seed2 ::mlir::IntegerAttr 64-bit signless integer attribute

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
shape tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor of any type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of any integer type

tfl.read_variable (TFL::ReadVariableOp)

Reads variable value.

Read variable data identified by 'resource_id'.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
resource_id tensor of resource values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor of complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
keep_dims ::mlir::BoolAttr bool attribute

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor of 1-bit signless integer values
reduction_indices tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
keep_dims ::mlir::BoolAttr bool attribute

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor of 1-bit signless integer values
reduction_indices tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
keep_dims ::mlir::BoolAttr bool attribute

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
keep_dims ::mlir::BoolAttr bool attribute

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
keep_dims ::mlir::BoolAttr bool attribute

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor of any type values
shape tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
align_corners ::mlir::BoolAttr bool attribute
half_pixel_centers ::mlir::BoolAttr bool attribute

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
align_corners ::mlir::BoolAttr bool attribute
half_pixel_centers ::mlir::BoolAttr bool attribute

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
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

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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 điều kiện.

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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float values
fft_length tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.select (TFL::SelectOp)

Select 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:

  1. Either the same shape (in which case the select is elementwise), or
  2. condition must be Rank 1 and match over the first dimension.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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:

  1. Either the same shape (in which case the select is elementwise), or
  2. Broadcastable shapes between 'condition', 'x' and 'y'.

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
out_type ::mlir::Attribute derived attribute

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor of any type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
beta ::mlir::FloatAttr 32-bit float attribute

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
block_size ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute whose value is positive

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
num_splits ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute whose value is positive

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
num_splits ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute whose value is positive

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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 .

Ví dụ:

# '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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
squeeze_dims ::mlir::ArrayAttr 64-bit integer array attribute whose size is at most 8

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor of any type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
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

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
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

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
keep_dims ::mlir::BoolAttr bool attribute

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
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

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
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

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
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

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
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

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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 . Nói cách khác:

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
idx_out_type ::mlir::Attribute derived attribute

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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) . Vân vân.

This is the opposite of pack .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultElementType

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
num ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute whose value is non-negative
axis ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
container ::mlir::StringAttr string attribute
shared_name ::mlir::StringAttr string attribute

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
index tensor of 64-bit signless integer values

tfl.while (TFL::WhileOp)

Trong khi lặp lại

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

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
is_stateless ::mlir::BoolAttr bool attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input variadic of tensor of any type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
"vô danh" 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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values

Thuộc tính

DimensionMetadataAttr

Dimension metadata.

Syntax:

#tfl.dimension_metadata<
  ::mlir::TFL::DimensionTypeAttr,   # format
  int32_t,   # dense_size
  ::llvm::ArrayRef<int32_t>,   # segments
  ::llvm::ArrayRef<int32_t>   # indices
>

Thông số:

Tham số C++ type Sự miêu tả
định dạng ::mlir::TFL::DimensionTypeAttr thứ nguyên_type
dense_size int32_t
phân đoạn ::llvm::ArrayRef<int32_t>
chỉ số ::llvm::ArrayRef<int32_t>

SparsityParameterAttr

Sparsity parameter.

Syntax:

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

Thông số:

Tham số C++ type Sự miêu tả
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">

Thông số:

Tham số C++ type Sự miêu tả
giá trị ::llvm::StringRef

DimensionTypeAttr

thứ nguyên_type

Syntax:

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

Enum cases:

  • DENSE ( DENSE )
  • SPARSE_CSR ( SPARSE_CSR ) #### Parameters:
Tham số C++ type Sự miêu tả
giá trị ::mlir::TFL::DimensionType an enum of type DimensionType

LSTMKernelTypeAttr

lstm_kernel_type

Syntax:

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

Enum cases:

  • FULL ( FULL )
  • BASIC ( BASIC ) #### Parameters:
Tham số C++ type Sự miêu tả
giá trị ::mlir::TFL::LSTMKernelType an enum of type LSTMKernelType

MirrorPaddingTypeAttr

mirror_pad_enum

Syntax:

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

Enum cases:

  • REFLECT ( REFLECT )
  • SYMMETRIC ( SYMMETRIC ) #### Parameters:
Tham số C++ type Sự miêu tả
giá trị ::mlir::TFL::MirrorPaddingType an enum of type MirrorPaddingType
,

The TensorFlow Lite dialect.

This dialect maps to TensorFlow Lite operations.

Invariants:

  • All values are of Tensor type (in particular, scalars are represented using zero-dimensional tensors);

Hoạt động

tfl.abs (TFL::AbsOp)

Absolute value operator

Given a tensor x , this operation returns a tensor containing the absolute value of each element in x . For example, if x is an input element and y is an output element, this operation computes \(y = |x|\).

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
x tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
y tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

tfl.add (TFL::AddOp)

Addition operator

Element-wise addition operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
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

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
lhs tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer 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 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

tfl.add_n (TFL::AddNOp)

_Add n operator

Adds all input tensors element-wise.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
inputs variadic of tensor of any type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
sum tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.arg_max (TFL::ArgMaxOp)

ArgMax operator

Returns the index with the largest value across dimensions of a tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
output_type ::mlir::Attribute derived attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values
dim tensor of 32/64-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32/64-bit signless integer values

tfl.arg_min (TFL::ArgMinOp)

ArgMin operator

Returns the index with the smallest value across dimensions of a tensor. a = [1, 10, 26.9, 2.8, 166.32, 62.3] b = tf.math.argmin(input = a) c = tf.keras.backend.eval(b)

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
output_type ::mlir::Attribute derived attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values
dim tensor of 32/64-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32/64-bit signless integer values

tfl.assign_variable (TFL::AssignVariableOp)

Assigns a new value to a variable.

Any ReadVariableOp with a control dependency on this op is guaranteed to return this value or a subsequent newer value of the variable.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
resource_id tensor of resource values
value 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.atan2 (TFL::Atan2Op)

Atan2 operation

The "atan2" operation computes the arctangent of y/x element-wise, respecting signs of the arguments.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
y tensor of 32-bit float or 64-bit float values
x tensor of 32-bit float or 64-bit float values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float or 64-bit float values

tfl.average_pool_2d (TFL::AveragePool2DOp)

_Average_pool 2d operator

Performs average-pooling operation on input.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
filter_height ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute
filter_width ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute
padding ::mlir::StringAttr string attribute whose value is SAME, or VALID
stride_h ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute
stride_w ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer 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

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

tfl.basic_lstm (TFL::BasicLSTMOp)

The basic lstm operator

basic LSTM Cell Operator.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
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
kernel_type ::mlir::TFL::LSTMKernelTypeAttr lstm_kernel_type whose value is mlir::TFL::LSTMKernelType::BASIC

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
data_input tensor of 32-bit float or QUI8 type values
prev_activ_input tensor of 32-bit float or QUI8 type values
weights_input tensor of 32-bit float or QUI8 type values
biases_input tensor of 32-bit float or QI32 type values
prev_state_input tensor of 32-bit float or QI16 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
activ_output 2D tensor of any type values
state_output 2D tensor of any type values
concat_temp 2D tensor of any type values
activ_temp 2D tensor of any type values

tfl.batch_matmul (TFL::BatchMatMulOp)

Batch Matrix Multiply Operator

Performs a batched matrix multiplication on the inputs. Follows the conventions of TensorFlow BatchMatMulV2, with support for unknown dimensions in the batch dimensions and broadcasting.

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)

Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
adj_x ::mlir::BoolAttr bool attribute
adj_y ::mlir::BoolAttr bool attribute
asymmetric_quantize_inputs ::mlir::BoolAttr bool attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type or 8-bit signless integer values
y tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type or 8-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type or 32-bit signless integer values

tfl.batch_to_space_nd (TFL::BatchToSpaceNdOp)

BatchToSpaceNd operator

This operation reshapes the "batch" dimension 0 into space dimensions.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float or 8-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 QI16 type values
block_shape tensor of 32-bit signless integer values
indices tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float 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 or QI16 type values

tfl.bidirectional_sequence_lstm (TFL::BidirectionalSequenceLSTMOp)

Bidirectional sequence lstm operator

Bidirectional lstm is essentially two lstms, one running forward & the other running backward. And the output is the concatenation of the two lstms.

Traits: QuantizableResult

Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
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
merge_outputs ::mlir::BoolAttr bool attribute
time_major ::mlir::BoolAttr bool attribute
asymmetric_quantize_inputs ::mlir::BoolAttr bool attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values
fw_input_to_input_weights tensor of any type values or none type
fw_input_to_forget_weights tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values
fw_input_to_cell_weights tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values
fw_input_to_output_weights tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values
fw_recurrent_to_input_weights tensor of any type values or none type
fw_recurrent_to_forget_weights tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values
fw_recurrent_to_cell_weights tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values
fw_recurrent_to_output_weights tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values
fw_cell_to_input_weights tensor of any type values or none type
fw_cell_to_forget_weights tensor of any type values or none type
fw_cell_to_output_weights tensor of any type values or none type
fw_input_gate_bias tensor of any type values or none type
fw_forget_gate_bias tensor of 32-bit float values
fw_cell_bias tensor of 32-bit float values
fw_output_gate_bias tensor of 32-bit float values
fw_projection_weights tensor of any type values or none type
fw_projection_bias tensor of any type values or none type
bw_input_to_input_weights tensor of any type values or none type
bw_input_to_forget_weights tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values
bw_input_to_cell_weights tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values
bw_input_to_output_weights tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values
bw_recurrent_to_input_weights tensor of any type values or none type
bw_recurrent_to_forget_weights tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values
bw_recurrent_to_cell_weights tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values
bw_recurrent_to_output_weights tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values
bw_cell_to_input_weights tensor of any type values or none type
bw_cell_to_forget_weights tensor of any type values or none type
bw_cell_to_output_weights tensor of any type values or none type
bw_input_gate_bias tensor of any type values or none type
bw_forget_gate_bias tensor of 32-bit float values
bw_cell_bias tensor of 32-bit float values
bw_output_gate_bias tensor of 32-bit float values
bw_projection_weights tensor of any type values or none type
bw_projection_bias tensor of any type values or none type
fw_input_activation_state stateful tensor
fw_input_cell_state stateful tensor
bw_input_activation_state stateful tensor
bw_input_cell_state stateful tensor
aux_input tensor of any type values or none type
fw_aux_input_to_input_weights tensor of any type values or none type
fw_aux_input_to_forget_weights tensor of any type values or none type
fw_aux_input_to_cell_weights tensor of any type values or none type
fw_aux_input_to_output_weights tensor of any type values or none type
bw_aux_input_to_input_weights tensor of any type values or none type
bw_aux_input_to_forget_weights tensor of any type values or none type
bw_aux_input_to_cell_weights tensor of any type values or none type
bw_aux_input_to_output_weights tensor of any type values or none type

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
fw_output tensor of any type values
bw_output tensor of any type values

tfl.bitcast (TFL::BitcastOp)

Bitcast operator

Bitcasts a tensor from one type to another.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of any type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of any type values

tfl.bitwise_xor (TFL::BitwiseXorOp)

Bitwise Xor operator

Elementwise computes the bitwise XOR of lhs and rhs .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , SameOperandsAndResultElementType

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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.broadcast_args (TFL::BroadcastArgsOp)

Return the shape of s0 op s1 with broadcast.

Given s0 and s1 , tensors that represent shapes, compute r0 , the broadcasted shape. s0 , s1 and r0 are all integer vectors.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
s0 tensor of 32/64-bit signless integer values
s1 tensor of 32/64-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
r0 tensor of 32/64-bit signless integer values

tfl.broadcast_to (TFL::BroadcastToOp)

Broadcast an array for a compatible shape.

Broadcasting is the process of making arrays to have compatible shapes for arithmetic operations. Two shapes are compatible if for each dimension pair they are either equal or one of them is one. When trying to broadcast a Tensor to a shape, it starts with the trailing dimensions, and works its way forward.

Ví dụ,

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]], shape=(3, 3), dtype=int32)

In the above example, the input Tensor with the shape of [1, 3] is broadcasted to output Tensor with shape of [3, 3] .

When doing broadcasted operations such as multiplying a tensor by a scalar, broadcasting (usually) confers some time or space benefit, as the broadcasted tensor is never materialized.

However, broadcast_to does not carry with it any such benefits. The newly-created tensor takes the full memory of the broadcasted shape. (In a graph context, broadcast_to might be fused to subsequent operation and then be optimized away, however.)

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 1-bit signless integer or 4-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type or 64-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values
shape tensor of 32/64-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 1-bit signless integer or 4-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type or 64-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values

tfl.bucketize (TFL::BucketizeOp)

Bucketizes 'input' based on 'boundaries'.

Ví dụ:

If the inputs are boundaries = [0, 10, 100] and input = [[-5, 10000][150, 10][5, 100]] , then the output will be output = [[0, 3][3, 2][1, 3]] .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
boundaries ::mlir::ArrayAttr 32-bit float array attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit signless integer values

tfl.call_once (TFL::CallOnceOp)

Invokes an initialization function

This operation invokes the given initialization function for the session initializer in tf saved model dialect.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
session_init_function ::mlir::StringAttr string attribute

tfl.cast (TFL::CastOp)

Cast operator

Casts input from input type to output type.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 16-bit float or 32-bit float or 64-bit float or 1-bit signless integer or 4-bit signless integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or TFLite quint8 type or 8-bit unsigned integer or 8-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 16-bit float or 32-bit float or 64-bit float or 1-bit signless integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or TFLite quint8 type or 8-bit unsigned integer or 8-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values

tfl.ceil (TFL::CeilOp)

Ceil operator

Returns element-wise ceil value of the input.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
y tensor of 32-bit float values

tfl.complex_abs (TFL::ComplexAbsOp)

Computes the complex absolute value of a tensor.

Given a tensor x of complex numbers, this operation returns a tensor of type float or double that is the absolute value of each element in x . All elements in x must be complex numbers of the form \(a + bj\). The absolute value is computed as \( \sqrt{a^2 + b^2}\).

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float or 64-bit float values

tfl.concatenation (TFL::ConcatenationOp)

Điều hành nối

Concatenates tensors along one dimension

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
axis ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer 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

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
values variadic of tensor of any type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 16-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values

tfl.control_node (TFL::ControlNodeOp)

The TFL.control_node operation wraps single-block operations in order to attach control edges.

This is used to wrap regions and attach control dependencies to them. Typically, this will happen in one of the last steps before emitting the flatbuffer model in order to enable optimizations that rely on a fixed order of operations (such as rematerialization.) The flatbuffer exporter will unwrap the wrapped region and annotate the generated model with metadata such that any runtime reorderings will respect the order given by the control dependencies.

Traits: HasParent<mlir::func::FuncOp> , RecursiveMemoryEffects , SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
controlInputs variadic of control

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
outputs variadic of tensor of any type values
control điều khiển

tfl.conv_2d (TFL::Conv2DOp)

Convolution operator

Performs convolution operation on inputs.

Inputs: inputs[0] : required: the input activation tensor inputs[1] : required: the filter weight tensor inputs[2] : optional: the bias tensor

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
dilation_h_factor ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute
dilation_w_factor ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer 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
padding ::mlir::StringAttr string attribute whose value is SAME, or VALID
stride_h ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute
stride_w ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
filter tensor of 32-bit float or QI4 type or QI8 type or QUI8 type values
bias tensor of any type values or none type

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

tfl.conv_3d (TFL::Conv3DOp)

Convolution 3D operator

Performs convolution operation on 3D inputs. Inputs: inputs[0] : required: the input activation tensor inputs[1] : required: the filter weight tensor inputs[2] : optional: the bias tensor

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
dilation_d_factor ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute
dilation_h_factor ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute
dilation_w_factor ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer 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
padding ::mlir::StringAttr string attribute whose value is SAME, or VALID
stride_d ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute
stride_h ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute
stride_w ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float values
filter tensor of 32-bit float values
bias tensor of any type values or none type

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float values

tfl.conv_3d_transpose (TFL::Conv3DTransposeOp)

Transposed Convolution 3D operator

Performs transposed convolution operation on 3D inputs. Inputs: inputs[0] : required: the shape of output tensor inputs[1] : required: the filter weight tensor inputs[2] : required: the input activation tensor inputs[3] : optional: the bias tensor

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
dilation_d_factor ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute
dilation_h_factor ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute
dilation_w_factor ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer 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
padding ::mlir::StringAttr string attribute whose value is SAME, or VALID
stride_d ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute
stride_h ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute
stride_w ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
output_shape tensor of 32-bit signless integer values
filter tensor of 32-bit float values
input tensor of 32-bit float values
bias tensor of any type values or none type

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float values

tfl.cos (TFL::CosOp)

Cosine operator

Computes element-wise Cosine of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
y tensor of 32-bit float values

tfl.cumsum (TFL::CumsumOp)

Cumsum operator

Compute the cumulative sum of the tensor x along axis.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
exclusive ::mlir::BoolAttr bool attribute
reverse ::mlir::BoolAttr bool attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values
axis tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

tfl.custom (TFL::CustomOp)

Custom op

A generic op for any TFLite custom operation.

input: A list of inputs in the original op. custom_code: A string used to identify which exactly this op is, which corresponds to operator_codes.custom_code in the flatbuffer. custom_option: a holder to save the op attributes in bytes fashion. output: A list of outputs in the original op.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
custom_code ::mlir::StringAttr string attribute
custom_option ::mlir::TFL::ConstBytesAttr A string attribute representation of compiled bytes

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input variadic of tensor of any type values or none type

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output variadic of tensor of any type values

tfl.custom_tf (TFL::CustomTfOp)

Wrapper Op for TF custom ops.

A wrapper op around any Custom TF op. These includes ops defined using custom_opdefs or linked which are not defined in TF dialect. This Op just wraps the custom op inside a region. Note #1, this Op will not include TF Lite custom ops defined using CustomOp. Note #2, this op is just internal representation inside the converter and are not exposed/exported when the model is exported to Flatbuffer.

Traits: IsolatedFromAbove , RecursiveMemoryEffects , SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

Interfaces: InferTypeOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input variadic of tensor of any type values or none type

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output variadic of tensor of any type values

tfl.densify (TFL::DensifyOp)

Densify operator

Converts sparse tensor to dense format.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values

tfl.depth_to_space (TFL::DepthToSpaceOp)

DepthToSpace operator

Rearranges data from depth into blocks of spatial data. This is the reverse transformation of SpaceToDepth. More specifically, this op outputs a copy of the input tensor where values from the depth dimension are moved in spatial blocks to the height and width dimensions. The attr block_size indicates the input block size and how the data is moved.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
block_size ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute whose value is positive

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or TFLite quint8 type or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or TFLite quint8 type or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values

tfl.depthwise_conv_2d (TFL::DepthwiseConv2DOp)

Depthwise-separable convolution operator

Performs convolution operation on inputs.

Inputs: inputs[0] : required: the input activation tensor inputs[1] : required: the filter weight tensor inputs[2] : optional: the bias tensor

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
dilation_h_factor ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute
dilation_w_factor ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer 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
padding ::mlir::StringAttr string attribute whose value is SAME, or VALID
stride_h ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute
stride_w ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute
depth_multiplier ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
filter tensor of 32-bit float or QI4 type or QI8 type or QUI8 type values
bias tensor of any type values or none type

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

tfl.dequantize (TFL::DequantizeOp)

Dequantize operator

Converts quantized array of integers to floating-points according to the quantization parameters.

Interfaces: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit float values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float values

tfl.dilate (TFL::DilateOp)

Dilation operator

Extends a tensor by adding new elements between the existing ones. Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 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 16-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit unsigned integer or 32-bit float or 64-bit float values
dilations tensor of 32-bit signless integer values
padding_value 0D tensor of any type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 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 16-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit unsigned integer or 32-bit float or 64-bit float values

tfl.div (TFL::DivOp)

Division operator

Element-wise division operation.

Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
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

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
lhs tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QUI8 type values
rhs tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QUI8 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QUI8 type values

tfl.dynamic_update_slice (TFL::DynamicUpdateSliceOp)

DynamicUpdateSlice.

DynamicUpdateSlice op that have the same semantics with XLA DynamicUpdateSlice. Generates a result which is the value of the input array operand, with a slice update overwritten at start_indices.

See https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
operand tensor of 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values
update tensor of 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values
start_indices tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values

tfl.elu (TFL::EluOp)

Exponential Linear Unit operator

Computes the exponential linear f(x) -> exp(x) - 1 for x < 0, x for x >= 0. element-wise.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
y tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values

tfl.embedding_lookup (TFL::EmbeddingLookupOp)

Embedding lookup operator

Looks up ids in a list of embedding tensors.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
lookup tensor of 32-bit signless integer values
value tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values

tfl.equal (TFL::EqualOp)

Equal operator

Returns the truth element of x == y element-wise

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
x tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 8-bit unsigned integer or TFLite string type values
y tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 8-bit unsigned integer or TFLite string type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 1-bit signless integer values

tfl.exp (TFL::ExpOp)

Natural exponentiation operator

Performs element-wise natural exponentiation operation on input.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
y tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

tfl.expand_dims (TFL::ExpandDimsOp)

Inserts a dimension of 1 into a tensor's shape.

Given a tensor input , this operation inserts a dimension of 1 at the dimension index axis of input 's shape. The dimension index axis starts at zero; if you specify a negative number for axis it is counted backward from the end.

This operation is useful if you want to add a batch dimension to a single element. For example, if you have a single image of shape [height, width, channels] , you can make it a batch of 1 image with expand_dims(image, 0) , which will make the shape [1, height, width, channels] .

Những ví dụ khác:

# '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]

This operation requires that:

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

This operation is related to squeeze() , which removes dimensions of size 1.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of any type values
dim tensor of 32/64-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of any type values

tfl.external_const (TFL::ExternalConstOp)

External const op.

External const op holds a buffer_index which points to a constant in the flatbuffer.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
buffer_index ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of any type values

tfl.fake_quant (TFL::FakeQuantOp)

FakeQuant operator

Fake-quantize the 'inputs' tensor of type float via float scalars min and max to 'outputs' tensor of same shape as inputs.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
min ::mlir::FloatAttr 32-bit float attribute
max ::mlir::FloatAttr 32-bit float attribute
num_bits ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute whose minimum value is 2 whose maximum value is 16
narrow_range ::mlir::BoolAttr bool attribute whose value is false

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float values

tfl.fill (TFL::FillOp)

Fill the tensor with given value.

Fill the tensor with given value.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
dims tensor of 32/64-bit signless integer values
input tensor of 32-bit float or 16-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or QI8 type or QI16 type or TFLite string type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
result tensor of 32-bit float or 16-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or QI8 type or QI16 type or TFLite string type values

tfl.floor (TFL::FloorOp)

Floor operator

Returns element-wise floor value of the input.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
y tensor of 32-bit float values

tfl.floor_div (TFL::FloorDivOp)

Floor div operator

Element-wise floor div operation.

Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
lhs tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values
rhs tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values

tfl.floor_mod (TFL::FloorModOp)

Division reminder

Element-wise division reminder operation.

Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
lhs tensor of 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values
rhs tensor of 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values

tfl.fully_connected (TFL::FullyConnectedOp)

Fully connected op

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
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
weights_format ::mlir::StringAttr string attribute whose value is DEFAULT, or SHUFFLED4x16INT8
keep_num_dims ::mlir::BoolAttr bool attribute
asymmetric_quantize_inputs ::mlir::BoolAttr bool attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or QUI16 type values
filter tensor of 32-bit float or QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
bias tensor of any type values or none type

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output variadic of tensor of any type values

tfl.gather (TFL::GatherOp)

Gather operator

Gather slices from params axis axis according to indices .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
axis ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute
batch_dims ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
params tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 4-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or TFLite string type or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
indices tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 4-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or TFLite string type or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

tfl.gather_nd (TFL::GatherNdOp)

_Gather nd operator

Gather slices from params into a Tensor with shape specified by indices .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
params tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or TFLite string type values
indices tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or TFLite string type values

tfl.gelu (TFL::GeluOp)

GELU activation function.

Computes GELU activation function element-wise.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
approximate ::mlir::BoolAttr bool attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type values

tfl.greater (TFL::GreaterOp)

Greater operator

Element-wise greater operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
lhs tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values
rhs tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 1-bit signless integer values

tfl.greater_equal (TFL::GreaterEqualOp)

_Greater equal operator

Element-wise greater_equal operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
lhs tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type values
rhs tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 1-bit signless integer values

tfl.hard_swish (TFL::HardSwishOp)

Hardswish activation function.

Computes hard-swish activation function f(x) -> (x * relu6(x+3))/6 element-wise.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

tfl.hashtable (TFL::HashtableOp)

Creates a non-initialized hash table.

This op creates a hash table, specifying the type of its keys and values. Before using the table you will have to initialize it. After initialization the table will be immutable.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
table_id ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute
key_dtype ::mlir::TypeAttr any type attribute
value_dtype ::mlir::TypeAttr any type attribute

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
out tensor of resource values

tfl.hashtable_find (TFL::HashtableFindOp)

Looks up keys in a table, outputs the corresponding values.

The tensor keys must of the same type as the keys of the table. The output values is of the type of the table values.

The scalar default_value is the value output for keys not present in the table. It must also be of the same type as the table values.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
hash_table tensor of resource values
keys tensor of 32-bit signless integer or TFLite string type or 64-bit signless integer values
default_value tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or TFLite string type or 64-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
out tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or TFLite string type or 64-bit signless integer values

tfl.hashtable_import (TFL::HashtableImportOp)

Replaces the contents of the table with the specified keys and values.

The tensor keys must be of the same type as the keys of the table. The tensor values must be of the type of the table values.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
hash_table tensor of resource values
keys tensor of 32-bit signless integer or TFLite string type or 64-bit signless integer values
values tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or TFLite string type or 64-bit signless integer values

tfl.hashtable_size (TFL::HashtableSizeOp)

Computes the number of elements in the given table.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
hash_table tensor of resource values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
out tensor of 64-bit signless integer values

tfl.if (TFL::IfOp)

If-then-else operation

The tfl.if operation represents an if-then-else construct for conditionally executing two regions of code. The operand to an if operation is a boolean value. Ví dụ:

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

tfl.if may also return results that are defined in its regions. The values defined are determined by which execution path is taken.

Ví dụ:

%x, %y = tfl.if %b -> (tensor<f32>, tensor<f32>) {
  %x_true = ...
  %y_true = ...
  tfl.yield %x_true, %y_true : tensor<f32>, tensor<f32>
} else {
  %x_false = ...
  %y_false = ...
  tfl.yield %x_false, %y_false : tensor<f32>, tensor<f32>
}

tfl.if regions are always terminated with "tfl.yield". If "tfl.if" defines no values, the "tfl.yield" can be left out, and will be inserted implicitly. Otherwise, it must be explicit. Also, if "tfl.if" defines one or more values, the 'else' block cannot be omitted.

Ví dụ:

tfl.if %b  {
  ...
}

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

Interfaces: RegionBranchOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
cond tensor of 1-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
results variadic of tensor of any type values

tfl.imag (TFL::ImagOp)

Returns the imaginary part of a complex number.

Given a tensor input of complex numbers, this operation returns a tensor of type float that is the imaginary 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 and b is the imaginary part returned by this operation.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float or 64-bit float values

tfl.l2_normalization (TFL::L2NormalizationOp)

L2 Normalize Operator

L2Normalization Op

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
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

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QUI16 type or QI16 type or 8-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QUI16 type or QI16 type or 8-bit signless integer values

tfl.leaky_relu (TFL::LeakyReluOp)

Leaky Relu operator

Element-wise Leaky ReLU operator x -> x >= 0 ? x : (alpha * x)

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
alpha ::mlir::FloatAttr 32-bit float attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.less (TFL::LessOp)

Less operator

Element-wise less operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
lhs tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values
rhs tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 1-bit signless integer values

tfl.less_equal (TFL::LessEqualOp)

_Less equal operator

Element-wise less_equal operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
lhs tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type values
rhs tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 1-bit signless integer values

tfl.local_response_normalization (TFL::LocalResponseNormalizationOp)

Local Response Normalization.

The 4-D input tensor is treated as a 3-D array of 1-D vectors (along the last dimension), and each vector is normalized independently. Within a given vector, each component is divided by the weighted, squared sum of inputs within depth_radius . Chi tiết,

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

For details, see Krizhevsky et al., ImageNet classification with deep convolutional neural networks (NIPS 2012) .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
radius ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute
bias ::mlir::FloatAttr 32-bit float attribute
alpha ::mlir::FloatAttr 32-bit float attribute
beta ::mlir::FloatAttr 32-bit float attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float values

tfl.log (TFL::LogOp)

Natural logarithm operator

Performs element-wise natural logarithm operation on input.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float or QI8 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
y tensor of 32-bit float or QI8 type values

tfl.log_softmax (TFL::LogSoftmaxOp)

Log softmax operator

Computes element-wise log softmax activations with the following formula

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values

tfl.logical_and (TFL::LogicalAndOp)

Logical AND operator

Element-wise logical AND operation.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
lhs tensor of 1-bit signless integer values
rhs tensor of 1-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 1-bit signless integer values

tfl.logical_not (TFL::LogicalNotOp)

Logical NOT operator

Element-wise logical NOT operation.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
lhs tensor of 1-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 1-bit signless integer values

tfl.logical_or (TFL::LogicalOrOp)

Logical OR operator

Element-wise logical OR operation.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
lhs tensor of 1-bit signless integer values
rhs tensor of 1-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 1-bit signless integer values

tfl.logistic (TFL::LogisticOp)

Logistic operator

Computes element-wise Sigmoid of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
y tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.lstm (TFL::LSTMOp)

The full lstm operator

Long short-term memory unit (LSTM) recurrent network layer. The default non-peephole implementation is based on: http://deeplearning.cs.cmu.edu/pdfs/Hochreiter97_lstm.pdf S. Hochreiter and J. Schmidhuber. 'Long Short-Term Memory'. Neural Computation, 9(8):1735-1780, 1997. The peephole implementation is based on: https://research.google.com/pubs/archive/43905.pdf Hasim Sak, Andrew Senior, and Francoise Beaufays. 'Long short-term memory recurrent neural network architectures for large scale acoustic modeling.' INTERSPEECH, 2014. The coupling of input and forget gate (CIFG) is based on: http://arxiv.org/pdf/1503.04069.pdf Greff et al. 'LSTM: A Search Space Odyssey' The layer normalization is based on: https://arxiv.org/pdf/1607.06450.pdf Ba et al. 'Layer Normalization'

Traits: QuantizableResult

Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
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
kernel_type ::mlir::TFL::LSTMKernelTypeAttr lstm_kernel_type whose value is mlir::TFL::LSTMKernelType::FULL
asymmetric_quantize_inputs ::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

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type 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 or QI32 type values
cell_bias tensor of 32-bit float or QI32 type values
output_gate_bias tensor of 32-bit float or QI32 type 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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of any type values

tfl.matrix_diag (TFL::MatrixDiagOp)

Returns a tensor with the provided diagonal and everything else padded with zeros.

Given a diagonal, returns a tensor with the diagonal and everything else padded with zeros. Assume diagonal has k dimensions [I, J, K, ..., N] , then the output is a tensor of rank k+1 with dimensions [I, J, K, ..., N, N] where: output[i, j, k, ..., m, n] = 1{m=n} * diagonal[i, j, k, ..., n].

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
diagonal 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 QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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 QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values

tfl.matrix_set_diag (TFL::MatrixSetDiagOp)

Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values.

Given input and diagonal , this operation returns a tensor with the same shape and values as input , except for the main diagonal of the innermost matrices. These will be overwritten by the values in diagonal .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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 QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values
diagonal 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 QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
result 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 QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

tfl.max_pool_2d (TFL::MaxPool2DOp)

Max Pool 2D op

Performs max pool 2D on input.

Inputs: inputs[0] : required: the input tensor

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
padding ::mlir::StringAttr string attribute whose value is SAME, or VALID
stride_w ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute
stride_h ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute
filter_width ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute
filter_height ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer 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

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.maximum (TFL::MaximumOp)

Max operator

Element-wise max operation.

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
lhs tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
rhs tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
max tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

tfl.mean (TFL::MeanOp)

Mean operator

Computes the mean of elements across dimensions of a tensor. Reduces input_tensor along the dimensions given in axis. Unless keepdims is true, the rank of the tensor is reduced by 1 for each entry in axis. If keepdims is true, the reduced dimensions are retained with length 1.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
keep_dims ::mlir::BoolAttr bool attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 8-bit unsigned integer or QI16 type values
axis tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 8-bit unsigned integer or QI16 type values

tfl.minimum (TFL::MinimumOp)

Min operator

Element-wise min operation.

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
lhs tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
rhs tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
min tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

tfl.mirror_pad (TFL::MirrorPadOp)

MirrorPad Operator. Pads a tensor with mirrored values.

This operation pads a input with mirrored values according to the paddings you specify. paddings is an integer tensor with shape [n, 2], where n is the rank of input. For each dimension D of input, paddings[D, 0] indicates how many values to add before the contents of input in that dimension, and paddings[D, 1] indicates how many values to add after the contents of input in that dimension.

Both paddings[D, 0] and paddings[D, 1] must be no greater than input.dim_size(D) (or input.dim_size(D) - 1) if copy_border is true (if false, respectively).

The padded size of each dimension D of the output is:

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
mode ::mlir::TFL::MirrorPaddingTypeAttr mirror_pad_enum

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
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

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
seed ::mlir::IntegerAttr 64-bit signless integer attribute
seed2 ::mlir::IntegerAttr 64-bit signless integer attribute

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
logits tensor of 32-bit float values
num_samples tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
value ::mlir::UnitAttr unit attribute

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
tolerance ::mlir::FloatAttr 32-bit float attribute
log_if_failed ::mlir::BoolAttr bool attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
axis ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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) . Vân vân.

Ví dụ:

# '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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
values_count ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute whose value is positive
axis ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
values variadic of tensor of any type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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)

Ví dụ:

# '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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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)

Ví dụ:

# '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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input variadic of tensor of any type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
lhs tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
rhs tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
value ::mlir::ElementsAttr constant vector/tensor attribute

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
qtype ::mlir::TypeAttr Tensor type attribute
value ::mlir::ElementsAttr constant vector/tensor attribute

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
value ::mlir::ElementsAttr constant vector/tensor attribute
s_param ::mlir::TFL::SparsityParameterAttr Sparsity parameter.
compressed_data ::mlir::ElementsAttr constant vector/tensor attribute

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
qtype ::mlir::TypeAttr Tensor type attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float or QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
seed ::mlir::IntegerAttr 64-bit signless integer attribute
seed2 ::mlir::IntegerAttr 64-bit signless integer attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
shape tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
seed ::mlir::IntegerAttr 64-bit signless integer attribute
seed2 ::mlir::IntegerAttr 64-bit signless integer attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
shape tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor of any type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of any integer type

tfl.read_variable (TFL::ReadVariableOp)

Reads variable value.

Read variable data identified by 'resource_id'.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
resource_id tensor of resource values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
keep_dims ::mlir::BoolAttr bool attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 1-bit signless integer values
reduction_indices tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
keep_dims ::mlir::BoolAttr bool attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 1-bit signless integer values
reduction_indices tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
keep_dims ::mlir::BoolAttr bool attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
keep_dims ::mlir::BoolAttr bool attribute

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
keep_dims ::mlir::BoolAttr bool attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of any type values
shape tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
align_corners ::mlir::BoolAttr bool attribute
half_pixel_centers ::mlir::BoolAttr bool attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
align_corners ::mlir::BoolAttr bool attribute
half_pixel_centers ::mlir::BoolAttr bool attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
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

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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 điều kiện.

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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float values
fft_length tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids tensor of 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.select (TFL::SelectOp)

Select 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:

  1. Either the same shape (in which case the select is elementwise), or
  2. condition must be Rank 1 and match over the first dimension.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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:

  1. Either the same shape (in which case the select is elementwise), or
  2. Broadcastable shapes between 'condition', 'x' and 'y'.

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
out_type ::mlir::Attribute derived attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of any type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
beta ::mlir::FloatAttr 32-bit float attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
block_size ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute whose value is positive

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
num_splits ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute whose value is positive

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
num_splits ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute whose value is positive

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
x tensor of 32-bit float values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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 .

Ví dụ:

# '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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
squeeze_dims ::mlir::ArrayAttr 64-bit integer array attribute whose size is at most 8

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of any type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
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

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
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

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
keep_dims ::mlir::BoolAttr bool attribute

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
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

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
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

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
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

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
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

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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 . Nói cách khác:

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
idx_out_type ::mlir::Attribute derived attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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) . Vân vân.

This is the opposite of pack .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultElementType

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
num ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute whose value is non-negative
axis ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
container ::mlir::StringAttr string attribute
shared_name ::mlir::StringAttr string attribute

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
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

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
index tensor of 64-bit signless integer values

tfl.while (TFL::WhileOp)

Trong khi lặp lại

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

Thuộc tính:

Thuộc tính MLIR Type Sự miêu tả
is_stateless ::mlir::BoolAttr bool attribute

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
input variadic of tensor of any type values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
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{}

Toán hạng:

Operand Sự miêu tả
"vô danh" 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{}

Toán hạng:

Toán hạng Sự miêu tả
input tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values

Kết quả:

Kết quả Sự miêu tả
output tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values

Thuộc tính

DimensionMetadataAttr

Dimension metadata.

Syntax:

#tfl.dimension_metadata<
  ::mlir::TFL::DimensionTypeAttr,   # format
  int32_t,   # dense_size
  ::llvm::ArrayRef<int32_t>,   # segments
  ::llvm::ArrayRef<int32_t>   # indices
>

Thông số:

Tham số C++ type Sự miêu tả
định dạng ::mlir::TFL::DimensionTypeAttr thứ nguyên_type
dense_size int32_t
phân đoạn ::llvm::ArrayRef<int32_t>
chỉ số ::llvm::ArrayRef<int32_t>

SparsityParameterAttr

Sparsity parameter.

Syntax:

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

Thông số:

Tham số C++ type Sự miêu tả
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">

Thông số:

Tham số C++ type Sự miêu tả
giá trị ::llvm::StringRef

DimensionTypeAttr

thứ nguyên_type

Syntax:

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

Enum cases:

  • DENSE ( DENSE )
  • SPARSE_CSR ( SPARSE_CSR ) #### Parameters:
Tham số C++ type Sự miêu tả
giá trị ::mlir::TFL::DimensionType an enum of type DimensionType

LSTMKernelTypeAttr

lstm_kernel_type

Syntax:

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

Enum cases:

  • FULL ( FULL )
  • BASIC ( BASIC ) #### Parameters:
Tham số C++ type Sự miêu tả
giá trị ::mlir::TFL::LSTMKernelType an enum of type LSTMKernelType

MirrorPaddingTypeAttr

mirror_pad_enum

Syntax:

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

Enum cases:

  • REFLECT ( REFLECT )
  • SYMMETRIC ( SYMMETRIC ) #### Parameters:
Tham số C++ type Sự miêu tả
giá trị ::mlir::TFL::MirrorPaddingType an enum of type MirrorPaddingType