"تي اف إل&39; اللهجة

لهجة TensorFlow Lite.

ترتبط هذه اللهجة بعمليات TensorFlow Lite.

الثوابت:

  • جميع القيم من نوع Tensor (على وجه الخصوص، يتم تمثيل الكميات باستخدام الموترات ذات البعد الصفري)؛

عمليات

tfl.abs (TFL::AbsOp)

عامل القيمة المطلقة

بالنظر إلى الموتر x ، تُرجع هذه العملية موترًا يحتوي على القيمة المطلقة لكل عنصر في x . على سبيل المثال، إذا كان x عنصر إدخال و y عنصر إخراج، فإن هذه العملية تحسب \(y = |x|\).

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، SameOperandsAndResultShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
x موتر عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو قيم تعويم 32 بت أو نوع QI8 أو قيم نوع QI16

نتائج:

نتيجة وصف
y موتر عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو قيم تعويم 32 بت أو نوع QI8 أو قيم نوع QI16

tfl.add (TFL::AddOp)

عامل الإضافة

عملية إضافة العناصر الحكيمة.

السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ، AlwaysSpeculatableImplTrait ، Commutative ، QuantizableResult ، ResultsBroadcastableShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflArithmeticCountOpInterface ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف نوع ملير وصف
fused_activation_function ::mlir::StringAttr سمة السلسلة التي تكون قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT

المعاملات:

المعامل وصف
lhs موتر عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو قيم نوع QI16
rhs موتر عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو قيم نوع QI16

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو قيم نوع QI16

tfl.add_n (TFL::AddNOp)

_إضافة ن المشغل

يضيف كل عناصر موتر الإدخال.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، Commutative

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflArithmeticCountOpInterface ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
inputs متغير الموتر من أي نوع القيم

نتائج:

نتيجة وصف
sum موتر تعويم 32 بت أو قيم عددية بدون إشارة 32 بت

tfl.arg_max (TFL::ArgMaxOp)

عامل ارج ماكس

إرجاع الفهرس بأكبر قيمة عبر أبعاد الموتر.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف نوع ملير وصف
output_type ::ملير::خاصية السمة المشتقة

المعاملات:

المعامل وصف
input موتر لعدد صحيح بدون إشارة 1 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو قيم نوع QI8 أو QUI8
dim موتر لقيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر لقيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت

tfl.arg_min (TFL::ArgMinOp)

مشغل ArgMin

تُرجع الفهرس بأصغر قيمة عبر أبعاد الموتر. أ = [1، 10، 26.9، 2.8، 166.32، 62.3] ب = tf.math.argmin(input = a) c = tf.keras.backend.eval(b)

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف نوع ملير وصف
output_type ::ملير::خاصية السمة المشتقة

المعاملات:

المعامل وصف
input موتر لعدد صحيح بدون إشارة 1 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو قيم نوع QI8 أو QUI8
dim موتر لقيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر لقيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت

tfl.assign_variable (TFL::AssignVariableOp)

يعين قيمة جديدة لمتغير.

أي ReadVariableOp مع تبعية تحكم على هذه العملية مضمونة لإرجاع هذه القيمة أو قيمة أحدث لاحقة للمتغير.

الواجهات: TflRuntimeVerifyOpInterface

المعاملات:

المعامل وصف
resource_id موتر قيم الموارد
value موتر تعويم 32 بت أو تعويم 64 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 1 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع QI16 أو نوع معقد مع عناصر عائمة 32 بت أو نوع معقد مع قيم عناصر عائمة 64 بت

tfl.atan2 (TFL::Atan2Op)

عملية أتان2

تحسب العملية "atan2" ظل الزاوية لعنصر y/x، مع احترام علامات الوسائط.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، SameOperandsAndResultElementType ، SameOperandsAndResultShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
y موتر ذو قيم تعويم 32 بت أو قيم تعويم 64 بت
x موتر ذو قيم تعويم 32 بت أو قيم تعويم 64 بت

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر ذو قيم تعويم 32 بت أو قيم تعويم 64 بت

tfl.average_pool_2d (TFL::AveragePool2DOp)

_Average_pool مشغل ثنائي الأبعاد

ينفذ عملية التجميع المتوسط ​​على الإدخال.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflArithmeticCountOpInterface ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف نوع ملير وصف
filter_height ::mlir::IntegerAttr سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
filter_width ::mlir::IntegerAttr سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
padding ::mlir::StringAttr سمة السلسلة التي تكون قيمتها SAME أو VALID
stride_h ::mlir::IntegerAttr سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
stride_w ::mlir::IntegerAttr سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
fused_activation_function ::mlir::StringAttr سمة السلسلة التي تكون قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT

المعاملات:

المعامل وصف
input موتر من نوع تعويم 32 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو قيم نوع QI16

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر من نوع تعويم 32 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو قيم نوع QI16

tfl.basic_lstm (TFL::BasicLSTMOp)

عامل lstm الأساسي

مشغل خلية LSTM الأساسي.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف نوع ملير وصف
fused_activation_function ::mlir::StringAttr سمة السلسلة التي تكون قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT
cell_clip ::mlir::FloatAttr سمة عائمة ذات 32 بت وقيمتها غير سالبة
proj_clip ::mlir::FloatAttr سمة عائمة ذات 32 بت وقيمتها غير سالبة
kernel_type ::mlir::TFL::LSTMKernelTypeAttr lstm_kernel_type وقيمته mlir::TFL::LSTMKernelType::BASIC

المعاملات:

المعامل وصف
data_input موتر تعويم 32 بت أو قيم نوع QUI8
prev_activ_input موتر تعويم 32 بت أو قيم نوع QUI8
weights_input موتر تعويم 32 بت أو قيم نوع QUI8
biases_input موتر تعويم 32 بت أو قيم نوع QI32
prev_state_input موتر تعويم 32 بت أو قيم نوع QI16

نتائج:

نتيجة وصف
activ_output موتر ثنائي الأبعاد من أي نوع
state_output موتر ثنائي الأبعاد من أي نوع
concat_temp موتر ثنائي الأبعاد من أي نوع
activ_temp موتر ثنائي الأبعاد من أي نوع

tfl.batch_matmul (TFL::BatchMatMulOp)

عامل تشغيل مصفوفة الدُفعات

ينفذ عملية ضرب المصفوفة المجمعة على المدخلات. يتبع اصطلاحات TensorFlow BatchMatMulV2، مع دعم الأبعاد غير المعروفة في أبعاد الدفعة والبث.

Inputs:
  `inputs[0]`: required: input LHS
  `inputs[1]`: required: input RHS
  `adjoint_lhs`: optional: Transpose LHS (default false)
  `adjoint_lhs`: optional: Transpose LHS (default false)

السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ، AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، DynamicRangeQuantizedOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف نوع ملير وصف
adj_x ::mlir::BoolAttr سمة منطقية
adj_y ::mlir::BoolAttr سمة منطقية
asymmetric_quantize_inputs ::mlir::BoolAttr سمة منطقية

المعاملات:

المعامل وصف
x موتر من النوع 32 بت تعويم أو نوع QI8 أو نوع QI16 أو قيم عددية بدون إشارة 8 بت
y موتر من النوع 32 بت تعويم أو نوع QI8 أو نوع QI16 أو قيم عددية بدون إشارة 8 بت

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر من نوع 32 بت تعويم أو نوع QI8 أو نوع QI16 أو قيم عددية بدون إشارة 32 بت

tfl.batch_to_space_nd (TFL::BatchToSpaceNdOp)

مشغل BatchToSpaceNd

تعمل هذه العملية على إعادة تشكيل البعد "الدُفعي" 0 إلى أبعاد فضائية.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
input موتر عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو قيم نوع QI16
block_shape موتر من القيم الصحيحة بلا إشارة 32 بت
indices موتر من القيم الصحيحة بلا إشارة 32 بت

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو قيم نوع QI16

tfl.bidirectional_sequence_lstm (TFL::BidirectionalSequenceLSTMOp)

مشغل LSTM للتسلسل ثنائي الاتجاه

lstm ثنائي الاتجاه هو في الأساس نظامان، أحدهما يسير للأمام والآخر يعمل للخلف. والإخراج هو تسلسل الملفين.

السمات: QuantizableResult

الواجهات: DynamicRangeQuantizedOpInterface ، TFL_StatefulOp ، TflRuntimeVerifyOpInterface

صفات:

يصف نوع ملير وصف
fused_activation_function ::mlir::StringAttr سمة السلسلة التي تكون قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT
cell_clip ::mlir::FloatAttr سمة عائمة ذات 32 بت وقيمتها غير سالبة
proj_clip ::mlir::FloatAttr سمة عائمة ذات 32 بت وقيمتها غير سالبة
merge_outputs ::mlir::BoolAttr سمة منطقية
time_major ::mlir::BoolAttr سمة منطقية
asymmetric_quantize_inputs ::mlir::BoolAttr سمة منطقية

المعاملات:

المعامل وصف
input موتر ذو تعويم 32 بت أو قيم عددية بدون إشارة 8 بت
fw_input_to_input_weights موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع
fw_input_to_forget_weights موتر ذو تعويم 32 بت أو قيم عددية بدون إشارة 8 بت
fw_input_to_cell_weights موتر ذو تعويم 32 بت أو قيم عددية بدون إشارة 8 بت
fw_input_to_output_weights موتر ذو تعويم 32 بت أو قيم عددية بدون إشارة 8 بت
fw_recurrent_to_input_weights موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع
fw_recurrent_to_forget_weights موتر ذو تعويم 32 بت أو قيم عددية بدون إشارة 8 بت
fw_recurrent_to_cell_weights موتر ذو تعويم 32 بت أو قيم عددية بدون إشارة 8 بت
fw_recurrent_to_output_weights موتر ذو تعويم 32 بت أو قيم عددية بدون إشارة 8 بت
fw_cell_to_input_weights موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع
fw_cell_to_forget_weights موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع
fw_cell_to_output_weights موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع
fw_input_gate_bias موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع
fw_forget_gate_bias موتر من القيم العائمة 32 بت
fw_cell_bias موتر من القيم العائمة 32 بت
fw_output_gate_bias موتر من القيم العائمة 32 بت
fw_projection_weights موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع
fw_projection_bias موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع
bw_input_to_input_weights موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع
bw_input_to_forget_weights موتر ذو تعويم 32 بت أو قيم عددية بدون إشارة 8 بت
bw_input_to_cell_weights موتر ذو تعويم 32 بت أو قيم عددية بدون إشارة 8 بت
bw_input_to_output_weights موتر ذو قيم عددية 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت
bw_recurrent_to_input_weights موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع
bw_recurrent_to_forget_weights موتر ذو قيم عددية 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت
bw_recurrent_to_cell_weights موتر ذو قيم عددية 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت
bw_recurrent_to_output_weights موتر ذو قيم عددية 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت
bw_cell_to_input_weights موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع
bw_cell_to_forget_weights موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع
bw_cell_to_output_weights موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع
bw_input_gate_bias موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع
bw_forget_gate_bias موتر من القيم العائمة 32 بت
bw_cell_bias موتر من القيم العائمة 32 بت
bw_output_gate_bias موتر من القيم العائمة 32 بت
bw_projection_weights موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع
bw_projection_bias موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع
fw_input_activation_state موتر الحالة
fw_input_cell_state موتر الحالة
bw_input_activation_state موتر الحالة
bw_input_cell_state موتر الحالة
aux_input موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع
fw_aux_input_to_input_weights موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع
fw_aux_input_to_forget_weights موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع
fw_aux_input_to_cell_weights موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع
fw_aux_input_to_output_weights موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع
bw_aux_input_to_input_weights موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع
bw_aux_input_to_forget_weights موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع
bw_aux_input_to_cell_weights موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع
bw_aux_input_to_output_weights موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع

نتائج:

نتيجة وصف
fw_output موتر من أي نوع القيم
bw_output موتر من أي نوع القيم

tfl.bitcast (TFL::BitcastOp)

مشغل البث الثنائي

Bitcasts موتر من نوع إلى آخر.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
input الموتر من أي نوع القيم

نتائج:

نتيجة وصف
output الموتر من أي نوع القيم

tfl.bitwise_xor (TFL::BitwiseXorOp)

مشغل Bitwise Xor

يقوم Elementwise بحساب XOR للبت الخاص بـ lhs و rhs .

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، Commutative ، SameOperandsAndResultElementType

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
lhs موتر عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو قيم عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
rhs موتر عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو قيم عدد صحيح بدون إشارة 32 بت

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو قيم عدد صحيح بدون إشارة 32 بت

tfl.broadcast_args (TFL::BroadcastArgsOp)

إرجاع شكل s0 op s1 مع البث.

بالنظر إلى s0 و s1 ، فإن الموترات التي تمثل الأشكال، تحسب r0 ، الشكل الذي تم بثه. s0 و s1 و r0 كلها متجهات أعداد صحيحة.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
s0 موتر لقيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت
s1 موتر لقيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت

نتائج:

نتيجة وصف
r0 موتر لقيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت

tfl.broadcast_to (TFL::BroadcastToOp)

بث مصفوفة للحصول على شكل متوافق.

البث هو عملية جعل المصفوفات تحتوي على أشكال متوافقة للعمليات الحسابية. يكون الشكلان متوافقين إذا كانا متساويين لكل زوج من الأبعاد أو كان أحدهما واحدًا. عند محاولة بث Tensor إلى شكل ما، فإنه يبدأ بالأبعاد الزائدة، ويشق طريقه للأمام.

على سبيل المثال،

x = tf.constant([1, 2, 3]) y = tf.broadcast_to(x, [3, 3]) print(y) tf.Tensor( [[1 2 3] [1 2 3] [1 2 3]]، الشكل=(3، 3)، dtype=int32)

في المثال أعلاه، يتم بث موتر الإدخال بالشكل [1, 3] إلى موتر الإخراج بالشكل [3, 3] .

عند إجراء عمليات البث مثل ضرب الموتر في العددية، يمنح البث (عادةً) بعض الفوائد الزمانية أو المكانية، حيث أن الموتر الذي يتم بثه لا يتحقق أبدًا.

ومع ذلك، broadcast_to لا يحمل معه أي فوائد من هذا القبيل. يأخذ الموتر الذي تم إنشاؤه حديثًا الذاكرة الكاملة للشكل الذي يتم بثه. (في سياق الرسم البياني، قد يتم دمج broadcast_to في عملية لاحقة ثم يتم تحسينها بعد ذلك.)

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
input موتر تعويم 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 1 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 4 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو نوع QI8 أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو نوع QUI8 أو 16 -عدد صحيح بدون إشارة أو نوع QI16 أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع معقد مع قيم عناصر عائمة 32 بت
shape موتر لقيم عددية صحيحة بدون إشارة 32/64 بت

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر تعويم 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 1 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 4 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو نوع QI8 أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو نوع QUI8 أو 16 -عدد صحيح بدون إشارة أو نوع QI16 أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع معقد مع قيم عناصر عائمة 32 بت

tfl.bucketize (TFL::BucketizeOp)

يقوم بتجميع "المدخلات" بناءً على "الحدود".

مثال:

إذا كانت المدخلات هي boundaries = [0, 10, 100] input = [[-5, 10000][150, 10][5, 100]] ، فسيكون output = [[0, 3][3, 2][1, 3]] .

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait و SameOperandsAndResultShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف نوع ملير وصف
boundaries ::mlir::ArrayAttr سمة صفيف عائم 32 بت

المعاملات:

المعامل وصف
input موتر تعويم 32 بت أو تعويم 64 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو قيم عدد صحيح بدون إشارة 64 بت

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر من القيم الصحيحة بلا إشارة 32 بت

tfl.call_once (TFL::CallOnceOp)

يستدعي وظيفة التهيئة

تستدعي هذه العملية وظيفة التهيئة المحددة لمهيئ الجلسة بلغة النموذج المحفوظ tf.

الواجهات: TflRuntimeVerifyOpInterface

صفات:

يصف نوع ملير وصف
session_init_function ::mlir::StringAttr سمة السلسلة

tfl.cast (TFL::CastOp)

مشغل الزهر

يلقي المدخلات من نوع الإدخال إلى نوع الإخراج.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait و SameOperandsAndResultShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
input موتر تعويم 16 بت أو تعويم 32 بت أو تعويم 64 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 1 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 4 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو 32 بت عدد صحيح بدون إشارة أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع TFLite quint8 أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو نوع معقد مع قيم عناصر عائمة 32 بت

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر تعويم 16 بت أو تعويم 32 بت أو تعويم 64 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 1 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو 64 بت عدد صحيح بدون إشارة أو نوع TFLite quint8 أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو نوع معقد مع قيم عناصر عائمة 32 بت

tfl.ceil (TFL::CeilOp)

مشغل السقف

تُرجع قيمة السقف حسب العناصر للإدخال.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، InferTensorType ، TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، InferShapedTypeOpInterface ، InferTypeOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
x موتر من القيم العائمة 32 بت

نتائج:

نتيجة وصف
y موتر من القيم العائمة 32 بت

tfl.complex_abs (TFL::ComplexAbsOp)

يحسب القيمة المطلقة المعقدة للموتر.

بالنظر إلى موتر x من الأعداد المركبة، تُرجع هذه العملية موترًا من النوع float أو double وهو القيمة المطلقة لكل عنصر في x . يجب أن تكون جميع العناصر في x أرقامًا مركبة بالصيغة \(a + bj\). يتم حساب القيمة المطلقة كـ \( \sqrt{a^2 + b^2}\).

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait و SameOperandsAndResultShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
input موتر من النوع المعقد مع عناصر عائمة 32 بت أو نوع معقد مع قيم عناصر عائمة 64 بت

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر ذو قيم تعويم 32 بت أو قيم تعويم 64 بت

tfl.concatenation (TFL::ConcatenationOp)

مشغل سلسلة

يسلسل الموترات على طول بعد واحد

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف نوع ملير وصف
axis ::mlir::IntegerAttr سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
fused_activation_function ::mlir::StringAttr سمة السلسلة التي تكون قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT

المعاملات:

المعامل وصف
values متغير الموتر من أي نوع القيم

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر تعويم 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو 1 -قيم عدد صحيح بدون إشارة

tfl.control_node (TFL::ControlNodeOp)

تقوم عملية TFL.control_node بتغليف عمليات الكتلة الواحدة من أجل ربط حواف التحكم.

يُستخدم هذا لتغليف المناطق وإرفاق تبعيات التحكم بها. عادةً، سيحدث هذا في إحدى الخطوات الأخيرة قبل إصدار نموذج المخزن المؤقت المسطح من أجل تمكين التحسينات التي تعتمد على ترتيب ثابت للعمليات (مثل إعادة التجسيد). سيقوم مُصدر المخزن المؤقت المسطح بإلغاء تغليف المنطقة الملتفة وإضافة تعليقات توضيحية إلى النموذج الذي تم إنشاؤه باستخدام البيانات التعريفية بحيث تحترم أي عمليات إعادة ترتيب في وقت التشغيل الترتيب الذي تقدمه تبعيات التحكم.

السمات: HasParent<mlir::func::FuncOp> ، RecursiveMemoryEffects ، SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> ، SingleBlock

المعاملات:

المعامل وصف
controlInputs متغير السيطرة

نتائج:

نتيجة وصف
outputs متغير الموتر من أي نوع القيم
control يتحكم

tfl.conv_2d (TFL::Conv2DOp)

عامل الالتفاف

ينفذ عملية الالتفاف على المدخلات.

المدخلات: inputs[0] : مطلوب: inputs[1] : مطلوب: inputs[2] : اختياري: موتر التحيز

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

الواجهات: AffineQuantizedOpInterface ، ConditionallySpeculatable ، DynamicRangeQuantizedOpInterface ، InferTypeOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TFL_SparseOp ، TflArithmeticCountOpInterface ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف نوع ملير وصف
dilation_h_factor ::mlir::IntegerAttr سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
dilation_w_factor ::mlir::IntegerAttr سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
fused_activation_function ::mlir::StringAttr سمة السلسلة التي تكون قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT
padding ::mlir::StringAttr سمة السلسلة التي تكون قيمتها SAME أو VALID
stride_h ::mlir::IntegerAttr سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
stride_w ::mlir::IntegerAttr سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت

المعاملات:

المعامل وصف
input موتر من نوع تعويم 32 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو قيم نوع QI16
filter موتر من نوع تعويم 32 بت أو نوع QI4 أو نوع QI8 أو قيم نوع QUI8
bias موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر من نوع تعويم 32 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو قيم نوع QI16

tfl.conv_3d (TFL::Conv3DOp)

عامل الالتواء ثلاثي الأبعاد

ينفذ عملية الالتفاف على المدخلات ثلاثية الأبعاد. المدخلات: inputs[0] : مطلوب: inputs[1] : مطلوب: inputs[2] : اختياري: موتر التحيز

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف نوع ملير وصف
dilation_d_factor ::mlir::IntegerAttr سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
dilation_h_factor ::mlir::IntegerAttr سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
dilation_w_factor ::mlir::IntegerAttr سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
fused_activation_function ::mlir::StringAttr سمة السلسلة التي تكون قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT
padding ::mlir::StringAttr سمة السلسلة التي تكون قيمتها SAME أو VALID
stride_d ::mlir::IntegerAttr سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
stride_h ::mlir::IntegerAttr سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
stride_w ::mlir::IntegerAttr سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت

المعاملات:

المعامل وصف
input موتر من القيم العائمة 32 بت
filter موتر من القيم العائمة 32 بت
bias موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر من القيم العائمة 32 بت

tfl.conv_3d_transpose (TFL::Conv3DTransposeOp)

مشغل الالتواء المنقول ثلاثي الأبعاد

ينفذ عملية الالتواء المنقولة على المدخلات ثلاثية الأبعاد. المدخلات: inputs[0] : مطلوب: شكل inputs[1] : مطلوب: inputs[2] : مطلوب: inputs[3] : اختياري: موتر التحيز

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف نوع ملير وصف
dilation_d_factor ::mlir::IntegerAttr سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
dilation_h_factor ::mlir::IntegerAttr سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
dilation_w_factor ::mlir::IntegerAttr سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
fused_activation_function ::mlir::StringAttr سمة السلسلة التي تكون قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT
padding ::mlir::StringAttr سمة السلسلة التي تكون قيمتها SAME أو VALID
stride_d ::mlir::IntegerAttr سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
stride_h ::mlir::IntegerAttr سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
stride_w ::mlir::IntegerAttr سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت

المعاملات:

المعامل وصف
output_shape موتر من القيم الصحيحة بلا إشارة 32 بت
filter موتر من القيم العائمة 32 بت
input موتر من القيم العائمة 32 بت
bias موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر من القيم العائمة 32 بت

tfl.cos (TFL::CosOp)

عامل جيب التمام

يحسب عنصر جيب التمام للمدخلات

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، InferTensorType ، TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، InferShapedTypeOpInterface ، InferTypeOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
x موتر من القيم العائمة 32 بت

نتائج:

نتيجة وصف
y موتر من القيم العائمة 32 بت

tfl.cumsum (TFL::CumsumOp)

عامل كومسوم

حساب المجموع التراكمي للموتر x على طول المحور.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف نوع ملير وصف
exclusive ::mlir::BoolAttr سمة منطقية
reverse ::mlir::BoolAttr سمة منطقية

المعاملات:

المعامل وصف
input موتر عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو قيم عدد صحيح بدون إشارة 64 بت
axis موتر من القيم الصحيحة بلا إشارة 32 بت

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو قيم عدد صحيح بدون إشارة 64 بت

tfl.custom (TFL::CustomOp)

المرجع المخصص

عملية عامة لأي عملية مخصصة لـ TFLite.

الإدخال: قائمة المدخلات في المرجع الأصلي. custom_code: سلسلة تُستخدم لتحديد هذه العملية بالضبط، والتي تتوافق مع رمز عامل التشغيل.custom_code في المخزن المؤقت المسطح. custom_option: حامل لحفظ سمات المرجع بطريقة البايت. الإخراج: قائمة المخرجات في المرجع الأصلي.

الواجهات: TflRuntimeVerifyOpInterface

صفات:

يصف نوع ملير وصف
custom_code ::mlir::StringAttr سمة السلسلة
custom_option ::mlir::TFL::ConstBytesAttr تمثيل سمة سلسلة للبايتات المترجمة

المعاملات:

المعامل وصف
input متغير الموتر من أي قيم نوع أو لا يوجد نوع

نتائج:

نتيجة وصف
output متغير الموتر من أي نوع القيم

tfl.custom_tf (TFL::CustomTfOp)

Wrapper Op للعمليات المخصصة لـ TF.

غلاف تشغيلي حول أي عملية TF مخصصة. يتضمن ذلك العمليات المحددة باستخدام custom_opdefs أو المرتبطة التي لم يتم تعريفها بلغة TF. تقوم هذه العملية فقط بتغليف العملية المخصصة داخل المنطقة. ملاحظة رقم 1، لن تتضمن هذه العملية عمليات TF Lite المخصصة المحددة باستخدام CustomOp. ملاحظة رقم 2، هذه العملية هي مجرد تمثيل داخلي داخل المحول ولا يتم عرضها/تصديرها عند تصدير النموذج إلى Flatbuffer.

السمات: IsolatedFromAbove ، RecursiveMemoryEffects ، SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> ، SingleBlock

الواجهات: InferTypeOpInterface ، TflRuntimeVerifyOpInterface

المعاملات:

المعامل وصف
input متغير الموتر من أي قيم نوع أو لا يوجد نوع

نتائج:

نتيجة وصف
output متغير الموتر من أي نوع القيم

tfl.densify (TFL::DensifyOp)

تكثيف المشغل

يحول الموتر المتناثر إلى تنسيق كثيف.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
input موتر ذو تعويم 32 بت أو قيم عددية بدون إشارة 8 بت

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر ذو تعويم 32 بت أو قيم عددية بدون إشارة 8 بت

tfl.depth_to_space (TFL::DepthToSpaceOp)

مشغل DepthToSpace

إعادة ترتيب البيانات من العمق إلى كتل من البيانات المكانية. هذا هو التحول العكسي لـ SpaceToDepth. وبشكل أكثر تحديدًا، تقوم هذه العملية بإخراج نسخة من موتر الإدخال حيث يتم نقل القيم من بُعد depth في كتل مكانية إلى أبعاد height width . يشير block_size attr إلى حجم كتلة الإدخال وكيفية نقل البيانات.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف نوع ملير وصف
block_size ::mlir::IntegerAttr سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت وقيمتها موجبة

المعاملات:

المعامل وصف
input موتر عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع TFLite quint8 أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو قيم نوع QI8 أو نوع QUI8

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو نوع TFLite quint8 أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو قيم نوع QI8 أو نوع QUI8

tfl.depthwise_conv_2d (TFL::DepthwiseConv2DOp)

مشغل الالتواء القابل للفصل بعمق

ينفذ عملية الالتفاف على المدخلات.

المدخلات: inputs[0] : مطلوب: inputs[1] : مطلوب: inputs[2] : اختياري: موتر التحيز

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

الواجهات: AffineQuantizedOpInterface ، ConditionallySpeculatable ، DynamicRangeQuantizedOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TFL_SparseOp ، TflArithmeticCountOpInterface ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف نوع ملير وصف
dilation_h_factor ::mlir::IntegerAttr سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
dilation_w_factor ::mlir::IntegerAttr سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
fused_activation_function ::mlir::StringAttr سمة السلسلة التي تكون قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT
padding ::mlir::StringAttr سمة السلسلة التي تكون قيمتها SAME أو VALID
stride_h ::mlir::IntegerAttr سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
stride_w ::mlir::IntegerAttr سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت
depth_multiplier ::mlir::IntegerAttr سمة عدد صحيح بدون إشارة 32 بت

المعاملات:

المعامل وصف
input موتر من نوع تعويم 32 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو قيم نوع QI16
filter موتر من نوع تعويم 32 بت أو نوع QI4 أو نوع QI8 أو قيم نوع QUI8
bias موتر من أي نوع القيم أو لا شيء نوع

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر من نوع تعويم 32 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو قيم نوع QI16

tfl.dequantize (TFL::DequantizeOp)

عامل نزع الكمية

تحويل المصفوفة الكمية من الأعداد الصحيحة إلى نقاط عائمة وفقًا لمعلمات التكميم.

الواجهات: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
input موتر من نوع QI4 أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو نوع QI16 أو قيم تعويم 16 بت

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر من القيم العائمة 32 بت

tfl.dilate (TFL::DilateOp)

عامل التمدد

يوسع الموتر عن طريق إضافة عناصر جديدة بين العناصر الموجودة. السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
input موتر عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو قيم تعويم 32 بت أو قيم تعويم 64 بت
dilations موتر من القيم الصحيحة بلا إشارة 32 بت
padding_value موتر 0D من أي نوع القيم

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 16 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو قيم تعويم 32 بت أو قيم تعويم 64 بت

tfl.div (TFL::DivOp)

عامل القسم

عملية تقسيم العناصر الحكيمة.

السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflArithmeticCountOpInterface ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف نوع ملير وصف
fused_activation_function ::mlir::StringAttr سمة السلسلة التي تكون قيمتها NONE أو RELU أو RELU_N1_TO_1 أو RELU6 أو TANH أو SIGN_BIT

المعاملات:

المعامل وصف
lhs موتر تعويم 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو قيم نوع QUI8
rhs موتر تعويم 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو قيم نوع QUI8

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر تعويم 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو قيم نوع QUI8

tfl.dynamic_update_slice (TFL::DynamicUpdateSliceOp)

شريحة التحديث الديناميكي.

DynamicUpdateSlice op لها نفس الدلالات مع XLA DynamicUpdateSlice. يُنشئ نتيجة تمثل قيمة معامل صفيف الإدخال، مع الكتابة فوق تحديث الشريحة في start_indices.

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

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait

الواجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
operand موتر عدد صحيح بدون إشارة 1 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو قيم عائمة 32 بت
update موتر عدد صحيح بدون إشارة 1 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو قيم عائمة 32 بت
start_indices موتر من القيم الصحيحة بلا إشارة 32 بت

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر عدد صحيح بدون إشارة 1 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 8 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 32 بت أو عدد صحيح بدون إشارة 64 بت أو قيم عائمة 32 بت

tfl.elu (tfl :: eluop)

مشغل الوحدة الخطية الأسية

يحسب الخطي الأسي (x) -> exp (x) -1 لـ x <0 ، x لـ x> = 0. العنصر.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، SameOperandsAndResultShape

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
x توتر من قيم عدد صحيح 32 بت أو 8 بتات

نتائج:

نتيجة وصف
y توتر من قيم عدد صحيح 32 بت أو 8 بتات

tfl.embedding_lookup (tfl :: inmbdinglookupop)

تضمين مشغل البحث

تبحث عن معرفات في قائمة التنسور التضمين.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

واجهات: ConditionallySpeculatable ، DynamicRangeQuantizedOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
lookup توتر من قيم عدد صحيح 32 بت غير مألوف
value توتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح لا سيما 8 بت أو قيم عدد صحيح 8 بت غير موقعة

نتائج:

نتيجة وصف
output توتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح لا سيما 8 بت أو قيم عدد صحيح 8 بت غير موقعة

tfl.equal (tfl :: equalop)

مشغل مساوٍ

إرجاع عنصر الحقيقة من x == y العنصر الحكيم

السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ، AlwaysSpeculatableImplTrait ، Commutative ، QuantizableResult ، ResultsBroadcastableShape

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
x موتر من عدد صحيح لا يكرر 1 بت أو تعويم 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 64 بت أو نوع QI8 أو نوع Qui8 أو عدد صحيح غير موقّع 8 بت أو 8 بت من القيم
y موتر من عدد صحيح لا يكرر 1 بت أو تعويم 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 64 بت أو نوع QI8 أو نوع Qui8 أو عدد صحيح غير موقّع 8 بت أو 8 بت من القيم

نتائج:

نتيجة وصف
output توتر من قيم عدد صحيح لا سيما 1 بتات

tfl.exp (tfl :: expop)

مشغل الأساس الطبيعي

يقوم بعملية إنشاء الأسعار الطبيعية عن العناصر على الإدخال.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
x توتر من قيم 32 بت أو نوع QI8 أو QI16 نوع

نتائج:

نتيجة وصف
y توتر من قيم 32 بت أو نوع QI8 أو QI16 نوع

tfl.expand_dims (tfl :: expeddimsop)

إدراج بعد 1 في شكل الموتر.

بالنظر إلى input الموتر ، تقوم هذه العملية بإدراج بعد 1 في axis مؤشر الأبعاد في شكل input . يبدأ axis مؤشر الأبعاد عند الصفر ؛ إذا قمت بتحديد رقم سالب axis ، فسيتم حسابه للخلف من النهاية.

تكون هذه العملية مفيدة إذا كنت ترغب في إضافة بعد دفع إلى عنصر واحد. على سبيل المثال ، إذا كان لديك صورة واحدة من الشكل [height, width, channels] ، يمكنك جعلها مجموعة من صورة واحدة مع expand_dims(image, 0) ، والتي ستجعل الشكل [1, height, width, channels] .

أمثلة أخرى:

# 't' is a tensor of shape [2]
shape(expand_dims(t, 0)) ==> [1, 2]
shape(expand_dims(t, 1)) ==> [2, 1]
shape(expand_dims(t, -1)) ==> [2, 1]

# 't2' is a tensor of shape [2, 3, 5]
shape(expand_dims(t2, 0)) ==> [1, 2, 3, 5]
shape(expand_dims(t2, 2)) ==> [2, 3, 1, 5]
shape(expand_dims(t2, 3)) ==> [2, 3, 5, 1]

هذه العملية تتطلب ذلك:

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

ترتبط هذه العملية squeeze() ، الذي يزيل أبعاد الحجم 1.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
input توتر من أي قيم نوع
dim توتر من قيم عدد صحيح 32/64 بت غير مألوف

نتائج:

نتيجة وصف
output توتر من أي قيم نوع

tfl.external_const (tfl :: externalconstop)

خارجي const op.

يحمل Const Op الخارجي buffer_index الذي يشير إلى ثابت في flatbuffer.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف نوع mlir وصف
buffer_index :: mlir :: integerattr سمة عدد صحيح 32 بت غير مألوف

نتائج:

نتيجة وصف
output توتر من أي قيم نوع

tfl.fake_quant (tfl :: fakequantop)

مشغل مزيف

قم بتوزيع موتر "المدخلات" من النوع العائم عبر عوامل التعويم و MAX إلى "المخرجات" من نفس الشكل مثل المدخلات.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف نوع mlir وصف
min :: mlir :: floatattr سمة تعويم 32 بت
max :: mlir :: floatattr سمة تعويم 32 بت
num_bits :: mlir :: integerattr سمة عدد صحيح 32 بت غير مألوف لها القيمة الحد الأدنى 2 الذي تكون القيمة القصوى 16
narrow_range :: mlir :: boolattr سمة Bool التي تكون قيمتها خاطئة

المعاملات:

المعامل وصف
input موتر قيم تعويم 32 بت

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر قيم تعويم 32 بت

tfl.fill (tfl :: fillop)

ملء الموتر مع قيمة معينة.

ملء الموتر مع قيمة معينة.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
dims توتر من قيم عدد صحيح 32/64 بت غير مألوف
input توتر من عائم 32 بت أو عائم 16 بت أو عدد صحيح 32 بت غير مألوف أو عدد صحيح 64 بت غير مألوف أو عدد صحيح غير مألوف 1 بت أو نوع QI8 أو نوع QI16 أو قيم نوع سلسلة tflite

نتائج:

نتيجة وصف
result توتر من عائم 32 بت أو عائم 16 بت أو عدد صحيح 32 بت غير مألوف أو عدد صحيح 64 بت غير مألوف أو عدد صحيح غير مألوف 1 بت أو نوع QI8 أو نوع QI16 أو قيم نوع سلسلة tflite

tfl.floor (tfl :: floorop)

مشغل الأرضية

إرجاع قيمة الأرضية الحكيمة للمدخلات.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، InferTensorType ، TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

واجهات: ConditionallySpeculatable ، InferShapedTypeOpInterface ، InferTypeOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
x موتر قيم تعويم 32 بت

نتائج:

نتيجة وصف
y موتر قيم تعويم 32 بت

tfl.floor_div (tfl :: floordivop)

مشغل DIV Floor

العنصر الحكيمة.

السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ، AlwaysSpeculatableImplTrait ، ResultsBroadcastableShape

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
lhs موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح لا سيما 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو قيم عدد صحيح 32 بت غير مألوف
rhs موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح لا سيما 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو قيم عدد صحيح 32 بت غير مألوف

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح لا سيما 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو قيم عدد صحيح 32 بت غير مألوف

tfl.floor_mod (tfl :: floormodop)

تذكير التقسيم

عملية تذكير القسم الحكيم.

السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ، AlwaysSpeculatableImplTrait ، ResultsBroadcastableShape

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
lhs موتر من عدد صحيح لا يصيح 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح 32 بت غير مألوف أو عدد صحيح 64 بتات غير مألوف أو قيم تعويم 32 بت
rhs موتر من عدد صحيح لا يصيح 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح 32 بت غير مألوف أو عدد صحيح 64 بتات غير مألوف أو قيم تعويم 32 بت

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر من عدد صحيح لا يصيح 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح 32 بت غير مألوف أو عدد صحيح 64 بتات غير مألوف أو قيم تعويم 32 بت

tfl.fully_connected (tfl :: connectionop)

OP متصل بالكامل

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

واجهات: AffineQuantizedOpInterface ، ConditionallySpeculatable ، DynamicRangeQuantizedOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TFL_SparseOp TflRuntimeVerifyOpInterface TflArithmeticCountOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف نوع mlir وصف
fused_activation_function :: mlir :: stringattr سمة السلسلة التي تكون قيمتها لا شيء ، أو relu ، أو relu_n1_to_1 ، أو relu6 ، أو tanh ، أو sign_bit
weights_format :: mlir :: stringattr سمة السلسلة التي تكون قيمتها افتراضية ، أو shuffled4x16int8
keep_num_dims :: mlir :: boolattr سمة Bool
asymmetric_quantize_inputs :: mlir :: boolattr سمة Bool

المعاملات:

المعامل وصف
input توتر من عائم 32 بت أو نوع Qi8 أو نوع Qui8 أو نوع Qi16 أو Qui16 قيم النوع
filter توتر من عائم 32 بت أو نوع QI4 أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو قيم نوع QI16
bias موتر من أي نوع من القيم أو أي نوع

نتائج:

نتيجة وصف
output variadic من الموتر من أي قيم نوع

tfl.gather (tfl :: contherop)

جمع المشغل

جمع الشرائح من axis محور params وفقا indices .

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

واجهات: ConditionallySpeculatable ، DynamicRangeQuantizedOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف نوع mlir وصف
axis :: mlir :: integerattr سمة عدد صحيح 32 بت غير مألوف
batch_dims :: mlir :: integerattr سمة عدد صحيح 32 بت غير مألوف

المعاملات:

المعامل وصف
params موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح لا سيما 1 بت أو عدد صحيح غير مألوف 4 بت أو عدد صحيح غير مألوف 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح 32 بت غير مألوف أو عدد صحيح 64 بت غير مألوف أو نوع سلسلة tflite أو 8 بت أو 8 بت عدد صحيح غير موقّع أو نوع qi8 أو نوع Qui8 أو قيم نوع qi16
indices موتر من عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير محدد 32 بت أو قيم عدد صحيح 64 بت غير مألوف

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح لا سيما 1 بت أو عدد صحيح غير مألوف 4 بت أو عدد صحيح غير مألوف 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح 32 بت غير مألوف أو عدد صحيح 64 بت غير مألوف أو نوع سلسلة tflite أو 8 بت أو 8 بت عدد صحيح غير موقّع أو نوع qi8 أو نوع Qui8 أو قيم نوع qi16

tfl.gather_nd (tfl :: gatherndop)

_ Gather ND Operator

جمع شرائح من params إلى موتر مع الشكل المحدد بواسطة indices .

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
params موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح لا عدل 1 بت أو عدد صحيح غير مألوف 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير مميز 64 بت أو عدد صحيح 32 بت غير موقعة أو عدد صحيح غير موقّع
indices موتر من عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير محدد 32 بت أو قيم عدد صحيح 64 بت غير مألوف

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح لا عدل 1 بت أو عدد صحيح غير مألوف 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير مميز 64 بت أو عدد صحيح 32 بت غير موقعة أو عدد صحيح غير موقّع

tfl.gelu (tfl :: geluop)

وظيفة تنشيط جيلو.

يحسب عنصر تنشيط Gelu العنصر.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، SameOperandsAndResultShape

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف نوع mlir وصف
approximate :: mlir :: boolattr سمة Bool

المعاملات:

المعامل وصف
input موتر من قيم 32 بت أو نوع QI8 أو Qui8 نوع القيم

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر من قيم 32 بت أو نوع QI8 أو Qui8 نوع القيم

tfl.greater (TFL :: Greatop)

عامل أكبر

عنصر أكبر من العناصر.

السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ، AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، ResultsBroadcastableShape

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
lhs توتر من عوام 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 64 بت أو نوع Qui8 أو نوع Qi8 أو Tflite Quint8 Type Dalle
rhs توتر من عوام 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 64 بت أو نوع Qui8 أو نوع Qi8 أو Tflite Quint8 Type Dalle

نتائج:

نتيجة وصف
output توتر من قيم عدد صحيح لا سيما 1 بتات

tfl.greater_equal (tfl :: greatequalop)

_ المشغل المساواة

العنصر الحكيم Greater_equal العملية.

السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ، AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، ResultsBroadcastableShape

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
lhs موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 64 بت أو نوع Qui8 أو قيم نوع qi8
rhs موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 64 بت أو نوع Qui8 أو قيم نوع qi8

نتائج:

نتيجة وصف
output توتر من قيم عدد صحيح لا سيما 1 بتات

tfl.hard_swish (tfl :: hardswishop)

وظيفة التنشيط الصلبة.

يحسب وظيفة التنشيط الصلب F (x)-> (x * relu6 (x+3))/6 element-wise.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، SameOperandsAndResultShape

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
input توتر من قيم 32 بت أو نوع QUI8 أو نوع QI8

نتائج:

نتيجة وصف
output توتر من قيم 32 بت أو نوع QUI8 أو نوع QI8

tfl.hashtable (tfl :: hashtableop)

يخلق جدول التجزئة غير المخلوطة.

يقوم هذا OP بإنشاء جدول التجزئة ، ويحدد نوع مفاتيحه وقيمه. قبل استخدام الجدول ، سيتعين عليك تهيئته. بعد التهيئة ، سيكون الجدول غير قابل للتغيير.

واجهات: TflRuntimeVerifyOpInterface

صفات:

يصف نوع mlir وصف
table_id :: mlir :: integerattr سمة عدد صحيح 32 بت غير مألوف
key_dtype :: mlir :: yborttr أي سمة نوع
value_dtype :: mlir :: yborttr أي سمة نوع

نتائج:

نتيجة وصف
out موتر قيم الموارد

tfl.hashtable_find (tfl :: hashtablefindop)

تبحث عن مفاتيح في الجدول ، ويخرج القيم المقابلة.

يجب أن تكون keys الموتر من نفس النوع مثل مفاتيح الجدول. values الإخراج هي من نوع قيم الجدول.

العددية default_value هي إخراج القيمة للمفاتيح غير موجودة في الجدول. يجب أن يكون أيضًا من نفس النوع مثل قيم الجدول.

واجهات: TflRuntimeVerifyOpInterface

المعاملات:

المعامل وصف
hash_table موتر قيم الموارد
keys موتر من عدد صحيح 32 بت غير مألوف أو نوع سلسلة tflit
default_value توتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح 32 بت غير مألوف أو نوع سلسلة tflit

نتائج:

نتيجة وصف
out توتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح 32 بت غير مألوف أو نوع سلسلة tflit

tfl.hashtable_import (tfl :: hashtableimportop)

يحل محل محتويات الجدول بالمفاتيح والقيم المحددة.

يجب أن تكون keys الموتر من نفس النوع مثل مفاتيح الجدول. يجب أن تكون values الموتر من نوع قيم الجدول.

واجهات: TflRuntimeVerifyOpInterface

المعاملات:

المعامل وصف
hash_table موتر قيم الموارد
keys موتر من عدد صحيح 32 بت غير مألوف أو نوع سلسلة tflit
values توتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح 32 بت غير مألوف أو نوع سلسلة tflit

tfl.hashtable_size (tfl :: hashtablesizeop)

يحسب عدد العناصر في الجدول المحدد.

واجهات: TflRuntimeVerifyOpInterface

المعاملات:

المعامل وصف
hash_table موتر قيم الموارد

نتائج:

نتيجة وصف
out توتر من قيم عدد صحيح 64 بت غير مألوف

tfl.if (tfl :: ifop)

إذا كانت عملية إيليس

تمثل عملية tfl.if بنية IF-THEN-ELSE لتنفيذ منطقتين من الكود بشكل مشروط. المعامل إلى IF العملية هي قيمة منطقية. على سبيل المثال:

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

tfl.if قد ترجع أيضًا نتائج محددة في مناطقها. يتم تحديد القيم المحددة التي يتم اتخاذ مسار التنفيذ.

مثال:

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

يتم إنهاء مناطق tfl.if دائمًا مع "tfl.yield". إذا لم يحدد "tfl.if" أي قيم ، فيمكن استبعاد "tfl.yield" ، وسيتم إدراجها ضمنيًا. خلاف ذلك ، يجب أن تكون صريحة. أيضًا ، إذا حدد "tfl.if" قيمًا واحدة أو أكثر ، فلا يمكن حذف كتلة "else".

مثال:

tfl.if %b  {
  ...
}

السمات: NoRegionArguments ، RecursiveMemoryEffects ، SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> ، SingleBlock

واجهات: RegionBranchOpInterface ، TflRuntimeVerifyOpInterface

المعاملات:

المعامل وصف
cond توتر من قيم عدد صحيح لا سيما 1 بتات

نتائج:

نتيجة وصف
results variadic من الموتر من أي قيم نوع

tfl.imag (tfl :: formop)

إرجاع الجزء الخيالي من الرقم المعقد.

بالنظر إلى input الموتر من الأرقام المعقدة ، تُرجع هذه العملية float من النوع الذي يعتبر الجزء الخيالي من كل عنصر في input . يجب أن تكون جميع العناصر في input أرقامًا معقدة من النموذج \(a + bj\)، حيث A هو الجزء الحقيقي و B هو الجزء الخيالي الذي تم إرجاعه بواسطة هذه العملية.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، SameOperandsAndResultShape

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
input موتر من النوع المعقد مع عناصر عائمة 32 بت أو النوع المعقد مع قيم عناصر تعويم 64 بت

نتائج:

نتيجة وصف
output توتر من قيم تعويم 32 بت أو 64 بت

tfl.l2_normalization (tfl :: l2normalizationop)

L2 مشغل تطبيع

L2Normalization OP

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

واجهات: ConditionallySpeculatable ، FixedOutputRangeInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface TflArithmeticCountOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف نوع mlir وصف
fused_activation_function :: mlir :: stringattr سمة السلسلة التي تكون قيمتها لا شيء ، أو relu ، أو relu_n1_to_1 ، أو relu6 ، أو tanh ، أو sign_bit

المعاملات:

المعامل وصف
input توتر من عائم 32 بت أو نوع Qui8 أو نوع qi8 أو نوع Qui16 أو نوع qi16 أو قيم عدد صحيح 8 بت غير مألوف

نتائج:

نتيجة وصف
output توتر من عائم 32 بت أو نوع Qui8 أو نوع qi8 أو نوع Qui16 أو نوع qi16 أو قيم عدد صحيح 8 بت غير مألوف

tfl.leaky_relu (tfl :: leakyreluop)

مشغل REAKY RELU

Element -wise Leaky Relu Operator X -> x> = 0؟ س: (ألفا * x)

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، SameOperandsAndResultShape

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف نوع mlir وصف
alpha :: mlir :: floatattr سمة تعويم 32 بت

المعاملات:

المعامل وصف
input توتر من عائم 32 بت أو نوع Qui8 أو نوع qi8 أو tflite Quint8 type أو qi16 type stale

نتائج:

نتيجة وصف
output توتر من عائم 32 بت أو نوع Qui8 أو نوع qi8 أو tflite Quint8 type أو qi16 type stale

tfl.less (tfl :: lessop)

أقل مشغل

عنصر أقل من العناصر.

السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ، AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، ResultsBroadcastableShape

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
lhs توتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 64 بت أو نوع Qui8 أو نوع qi8 أو tflite Quint8 نوع النوع
rhs توتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 64 بت أو نوع Qui8 أو نوع qi8 أو tflite Quint8 نوع النوع

نتائج:

نتيجة وصف
output توتر من قيم عدد صحيح لا سيما 1 بتات

tfl.less_equal (tfl :: lessequalop)

_U.Less Equale Operator

عنصر element less_equal.

السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ، AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، ResultsBroadcastableShape

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
lhs موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح غير محدد 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 64 بت أو نوع QI8 أو قيم نوع Qui8
rhs موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح غير محدد 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 64 بت أو نوع QI8 أو قيم نوع Qui8

نتائج:

نتيجة وصف
output توتر من قيم عدد صحيح لا سيما 1 بتات

tfl.local_response_normalization (tfl :: localresponsenormizationop)

تطبيع الاستجابة المحلية.

يتم التعامل مع موتر input 4-D كصفيف ثلاثي الأبعاد من ناقلات 1-D (على طول البعد الأخير) ، ويتم تطبيع كل متجه بشكل مستقل. ضمن متجه معين ، يتم تقسيم كل مكون على مجموع المدخلات المرجحة ومربعة داخل depth_radius . بالتفصيل،

sqr_sum[a, b, c, d] =
    sum(input[a, b, c, d - depth_radius : d + depth_radius + 1] ** 2)
output = input / (bias + alpha * sqr_sum) ** beta

للحصول على التفاصيل ، راجع تصنيف Krizhevsky et al.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، InferTensorType ، TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

واجهات: ConditionallySpeculatable ، InferShapedTypeOpInterface ، InferTypeOpInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف نوع mlir وصف
radius :: mlir :: integerattr سمة عدد صحيح 32 بت غير مألوف
bias :: mlir :: floatattr سمة تعويم 32 بت
alpha :: mlir :: floatattr سمة تعويم 32 بت
beta :: mlir :: floatattr سمة تعويم 32 بت

المعاملات:

المعامل وصف
input موتر قيم تعويم 32 بت

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر قيم تعويم 32 بت

tfl.log (tfl :: logop)

لوغاريتم الطبيعي

يقوم بعملية لوغاريتمية طبيعية من العناصر على الإدخال.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
x توتر من قيم تعويم 32 بت أو نوع qi8

نتائج:

نتيجة وصف
y توتر من قيم تعويم 32 بت أو نوع qi8

tfl.log_softmax (tfl :: logsoftmaxop)

سجل softmax عامل

يحسب تنشيطات Softmax Log element مع الصيغة التالية

الإدخال - السجل (تخفيض _sum (exp (إدخال) ، قاتم))

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، SameOperandsAndResultShape

واجهات: ConditionallySpeculatable ، FixedOutputRangeInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface TflArithmeticCountOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
input توتر من عائم 32 بت أو نوع Qui8 أو نوع Qi8 أو Tflite Quint8 نوع القيم

نتائج:

نتيجة وصف
output توتر من عائم 32 بت أو نوع Qui8 أو نوع Qi8 أو Tflite Quint8 نوع القيم

tfl.logical_and (tfl :: logicalandop)

منطقي ومشغل

العنصر المنطقي والتشغيل.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
lhs توتر من قيم عدد صحيح لا سيما 1 بتات
rhs توتر من قيم عدد صحيح لا سيما 1 بتات

نتائج:

نتيجة وصف
output توتر من قيم عدد صحيح لا سيما 1 بتات

tfl.logical_not (tfl :: logicalNotop)

المنطقي وليس المشغل

العنصر المنطقي وليس العملية.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، SameOperandsAndResultShape

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
lhs توتر من قيم عدد صحيح لا سيما 1 بتات

نتائج:

نتيجة وصف
output توتر من قيم عدد صحيح لا سيما 1 بتات

tfl.logical_or (tfl :: logicalorop)

منطقي أو عامل

العنصر المنطقي أو العملية.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
lhs توتر من قيم عدد صحيح لا سيما 1 بتات
rhs توتر من قيم عدد صحيح لا سيما 1 بتات

نتائج:

نتيجة وصف
output توتر من قيم عدد صحيح لا سيما 1 بتات

tfl.logistic (tfl :: logisticop)

المشغل اللوجستي

يحسب sigmoid العنصر من المدخلات

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult ، SameOperandsAndResultShape

واجهات: ConditionallySpeculatable ، FixedOutputRangeInterface ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface TflArithmeticCountOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
x توتر من عائم 32 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو نوع QI16 أو TFLITE QUINT8 القيم

نتائج:

نتيجة وصف
y توتر من عائم 32 بت أو نوع QI8 أو نوع QUI8 أو نوع QI16 أو TFLITE QUINT8 القيم

tfl.lstm (tfl :: lstmop)

مشغل LSTM الكامل

وحدة الذاكرة طويلة الأجل طويلة الأجل (LSTM) طبقة الشبكة المتكررة. يعتمد تنفيذ غير القاع الافتراضي على: http://deeplearning.cs.cmu.edu/pdfs/hochreiter97_lstm.pdf S. Hochreiter و J. Schmidhuber. "ذاكرة طويلة الأجل طويلة". الحساب العصبي ، 9 (8): 1735-1780 ، 1997. يعتمد تنفيذ Peephole على: https://research.google.com/pubs/archive/43905.pdf Hasim Sak ، Andrew Senior ، و Francoise Beaufays. "بنيات الشبكة العصبية المتكررة على المدى الطويل على المدى القصير للنمذجة الصوتية واسعة النطاق." interspeech ، 2014. يعتمد اقتران المدخلات والنسيان (CIFG) على: http://arxiv.org/pdf/1503.04069.pdf Greff et al. "LSTM: A Search Space Odyssey" يعتمد تطبيع الطبقة على: https://arxiv.org/pdf/1607.06450.pdf ba et al. "تطبيع الطبقة"

السمات: QuantizableResult

واجهات: DynamicRangeQuantizedOpInterface ، TFL_StatefulOp ، TflRuntimeVerifyOpInterface

صفات:

يصف نوع mlir وصف
fused_activation_function :: mlir :: stringattr سمة السلسلة التي تكون قيمتها لا شيء ، أو relu ، أو relu_n1_to_1 ، أو relu6 ، أو tanh ، أو sign_bit
cell_clip :: mlir :: floatattr سمة تعويم 32 بت من قيمتها غير سالبة
proj_clip :: mlir :: floatattr سمة تعويم 32 بت من قيمتها غير سالبة
kernel_type :: mlir :: tfl :: lstmkerneltypeattr lstm_kernel_type الذي تكون قيمته Mlir :: tfl :: lstmkerneltype :: full
asymmetric_quantize_inputs :: mlir :: boolattr سمة Bool
input_to_input_intermediate :: mlir :: yborttr أي سمة نوع
input_to_forget_intermediate :: mlir :: yborttr أي سمة نوع
input_to_cell_intermediate :: mlir :: yborttr أي سمة نوع
input_to_output_intermediate :: mlir :: yborttr أي سمة نوع
effective_hidden_scale_intermediate :: mlir :: yborttr أي سمة نوع

المعاملات:

المعامل وصف
input توتر من قيم 32 بت أو نوع QI8 أو QI16 نوع
input_to_input_weights موتر من أي نوع من القيم أو أي نوع
input_to_forget_weights توتر من قيم تعويم 32 بت أو نوع qi8
input_to_cell_weights توتر من قيم تعويم 32 بت أو نوع qi8
input_to_output_weights توتر من قيم تعويم 32 بت أو نوع qi8
recurrent_to_input_weights موتر من أي نوع من القيم أو أي نوع
recurrent_to_forget_weights توتر من قيم تعويم 32 بت أو نوع qi8
recurrent_to_cell_weights توتر من قيم تعويم 32 بت أو نوع qi8
recurrent_to_output_weights توتر من قيم تعويم 32 بت أو نوع qi8
cell_to_input_weights موتر من أي نوع من القيم أو أي نوع
cell_to_forget_weights موتر من أي نوع من القيم أو أي نوع
cell_to_output_weights موتر من أي نوع من القيم أو أي نوع
input_gate_bias موتر من أي نوع من القيم أو أي نوع
forget_gate_bias موتر من قيم النوع 32 بت أو QI32
cell_bias موتر من قيم النوع 32 بت أو QI32
output_gate_bias موتر من قيم النوع 32 بت أو QI32
projection_weights موتر من أي نوع من القيم أو أي نوع
projection_bias موتر من أي نوع من القيم أو أي نوع
input_activation_state موتر دولة
input_cell_state موتر دولة
input_layer_norm_coefficients موتر من أي نوع من القيم أو أي نوع
forget_layer_norm_coefficients موتر من أي نوع من القيم أو أي نوع
cell_layer_norm_coefficients موتر من أي نوع من القيم أو أي نوع
output_layer_norm_coefficients موتر من أي نوع من القيم أو أي نوع

نتائج:

نتيجة وصف
output توتر من أي قيم نوع

tfl.matrix_diag (tfl :: matrixdiagop)

إرجاع الموتر مع قطري المقدم وكل شيء آخر مبطن بالأصفار.

بالنظر إلى قطري ، يعيد توتر مع قطري وكل شيء آخر مبطن بالأصفار. افترض أن Diagonal لها أبعاد k [I, J, K, ..., N] ، فإن الإخراج هو موتر من الرتبة k+1 مع أبعاد [I, J, K, ..., N, N] حيث: output[i, j, k, ..., m, n] = 1{m=n} * diagonal[i, j, k, ..., n].

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
diagonal موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح غير موقّع 64 بت أو عدد صحيح غير موقّع 8 بت أو نوع Qi8 أو نوع tflite Quint8 نوع نوع tflite

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح غير موقّع 64 بت أو عدد صحيح غير موقّع 8 بت أو نوع Qi8 أو نوع tflite Quint8 نوع نوع tflite

tfl.matrix_set_diag (tfl :: matrixsetdiagop)

إرجاع موتر مصفوفة مزدوج مع قيم قطرية جديدة.

بالنظر إلى input diagonal ، تُرجع هذه العملية موترًا بنفس الشكل وقيم input ، باستثناء القطر الرئيسي لمصفوفات الأعمق. سيتم كتابة هذه بواسطة القيم في diagonal .

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
input توتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح 64 بت غير مألوف أو عيار 8 بت أو نوع QI8 أو نوع QI16 أو نوع Qui8 أو Tflite Quint8 من النوع
diagonal توتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح 64 بت غير مألوف أو عيار 8 بت أو نوع QI8 أو نوع QI16 أو نوع Qui8 أو Tflite Quint8 من النوع

نتائج:

نتيجة وصف
result توتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 8 بت أو عدد صحيح غير مألوف 16 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح 64 بت غير مألوف أو عيار 8 بت أو نوع QI8 أو نوع QI16 أو نوع Qui8 أو Tflite Quint8 من النوع

tfl.max_pool_2d (tfl :: maxpool2dop)

Max Pool 2D OP

يؤدي Max Pool 2D على الإدخال.

المدخلات: inputs[0] : مطلوب: موتر الإدخال

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflArithmeticCountOpInterface ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف نوع mlir وصف
padding :: mlir :: stringattr سمة السلسلة التي تكون قيمتها نفسها ، أو صالحة
stride_w :: mlir :: integerattr سمة عدد صحيح 32 بت غير مألوف
stride_h :: mlir :: integerattr سمة عدد صحيح 32 بت غير مألوف
filter_width :: mlir :: integerattr سمة عدد صحيح 32 بت غير مألوف
filter_height :: mlir :: integerattr سمة عدد صحيح 32 بت غير مألوف
fused_activation_function :: mlir :: stringattr سمة السلسلة التي تكون قيمتها لا شيء ، أو relu ، أو relu_n1_to_1 ، أو relu6 ، أو tanh ، أو sign_bit

المعاملات:

المعامل وصف
input توتر من عائم 32 بت أو نوع Qui8 أو نوع Qi8 أو نوع Qi16 أو Tflite Quint8 Type Hands

نتائج:

نتيجة وصف
output توتر من عائم 32 بت أو نوع Qui8 أو نوع Qi8 أو نوع Qi16 أو Tflite Quint8 Type Hands

tfl.maximum (tfl :: maximumop)

Max Operator

عنصر الحد الأقصى للعنصر.

السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ، AlwaysSpeculatableImplTrait ، Commutative ، QuantizableResult ، ResultsBroadcastableShape

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
lhs توتر من عائم 32 بت أو 32/64 بت غير مألوف أو نوع qi8 أو نوع Qui8 أو قيم نوع QI16
rhs توتر من عائم 32 بت أو 32/64 بت غير مألوف أو نوع qi8 أو نوع Qui8 أو قيم نوع QI16

نتائج:

نتيجة وصف
max توتر من عائم 32 بت أو 32/64 بت غير مألوف أو نوع qi8 أو نوع Qui8 أو قيم نوع QI16

tfl.mean (tfl :: meanop)

يعني المشغل

يحسب متوسط ​​العناصر عبر أبعاد الموتر. يقلل input_tensor على طول الأبعاد الواردة في المحور. ما لم يكن KeepDims صحيحًا ، يتم تقليل رتبة الموتر بمقدار 1 لكل إدخال في المحور. إذا كان KeepDims صحيحًا ، يتم الاحتفاظ بالأبعاد المخفضة بطول 1.

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف نوع mlir وصف
keep_dims :: mlir :: boolattr سمة Bool

المعاملات:

المعامل وصف
input موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 64 بت أو نوع QI8 أو نوع Qui8 أو عدد صحيح غير موقّع أو 8 بت أو QI16
axis توتر من قيم عدد صحيح 32 بت غير مألوف

نتائج:

نتيجة وصف
output موتر من عائم 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 32 بت أو عدد صحيح غير مألوف 64 بت أو نوع QI8 أو نوع Qui8 أو عدد صحيح غير موقّع أو 8 بت أو QI16

tfl.minimum (tfl :: minimumop)

مشغل دقيقة

عنصر الحكم الدقيقة.

السمات: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ، AlwaysSpeculatableImplTrait ، Commutative ، QuantizableResult ، ResultsBroadcastableShape

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

التأثيرات: MemoryEffects::Effect{}

المعاملات:

المعامل وصف
lhs توتر من عائم 32 بت أو 32/64 بت غير مألوف أو نوع qi8 أو نوع Qui8 أو قيم نوع QI16
rhs توتر من عائم 32 بت أو 32/64 بت غير مألوف أو نوع qi8 أو نوع Qui8 أو قيم نوع QI16

نتائج:

نتيجة وصف
min توتر من عائم 32 بت أو 32/64 بت غير مألوف أو نوع qi8 أو نوع Qui8 أو قيم نوع QI16

tfl.mirror_pad (tfl :: mirrorpadop)

مشغل Mirrorpad. وسادات موتر مع القيم المتطابقة.

تقوم هذه العملية بوسادات الإدخال بقيم متطابقة وفقًا للحمل الذي تحدده. الحشوات هي موتر عدد صحيح مع الشكل [n ، 2] ، حيث n هو رتبة المدخلات. لكل بعد د من الإدخال ، تشير الحشوات [D ، 0] إلى عدد القيم التي يجب إضافتها قبل محتويات الإدخال في هذا البعد ، وتشير الحشوات [D ، 1] إلى عدد القيم التي يجب إضافتها بعد محتويات الإدخال في هذا البعد.

يجب ألا يكون كل من الحشائش [D ، 0] والحشوة [D ، 1] أكبر من المدخلات.

الحجم المبطن لكل بعد د من الإخراج هو:

PADDINGS (D ، 0) + input.dim_size (d) + paddings (d ، 1)

السمات: AlwaysSpeculatableImplTrait ، QuantizableResult

واجهات: ConditionallySpeculatable ، NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) ، SameOperandsAndResultsScale ، TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
mode ::mlir::TFL::MirrorPaddingTypeAttr mirror_pad_enum

Operands:

المعامل وصف
input tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
pad tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

tfl.mul (TFL::MulOp)

عامل الضرب

Element-wise multiplication operation.

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
fused_activation_function ::mlir::StringAttr string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT

Operands:

المعامل وصف
lhs tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values
rhs tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values

tfl.multinomial (TFL::MultinomialOp)

Draws samples from a categorical distribution.

The generated values will have a categorical distribution based on the logits or unnormalized log-probabilities provided for all classes.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

صفات:

يصف MLIR Type وصف
seed ::mlir::IntegerAttr 64-bit signless integer attribute
seed2 ::mlir::IntegerAttr 64-bit signless integer attribute

Operands:

المعامل وصف
logits tensor of 32-bit float values
num_samples tensor of 32-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
out tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

tfl.neg (TFL::NegOp)

Negation operator

Computes element-wise negation of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
x tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
y tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

tfl.no_value (TFL::NoValueOp)

Constant representing no value.

No value constant op.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , ConstantLike

Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
value ::mlir::UnitAttr unit attribute

نتائج:

نتيجة وصف
none_val لا يوجد نوع

tfl.non_max_suppression_v4 (TFL::NonMaxSuppressionV4Op)

Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score,

pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. Bounding boxes with score less than score_threshold are removed. Bounding boxes are supplied as [y1, x1, y2, x2], where (y1, x1) and (y2, x2) are the coordinates of any diagonal pair of box corners and the coordinates can be provided as normalized (ie, lying in the interval [0, 1]) or absolute. Note that this algorithm is agnostic to where the origin is in the coordinate system and more generally is invariant to orthogonal transformations and translations of the coordinate system; thus translating or reflections of the coordinate system result in the same boxes being selected by the algorithm. The output of this operation is a set of integers indexing into the input collection of bounding boxes representing the selected boxes. The bounding box coordinates corresponding to the selected indices can then be obtained using the tf.gather operation . For example: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
boxes tensor of 32-bit float values
scores tensor of 32-bit float values
max_output_size tensor of 32-bit signless integer values
iou_threshold tensor of 32-bit float values
score_threshold tensor of 32-bit float values

نتائج:

نتيجة وصف
selected_indices tensor of 32-bit signless integer values
valid_outputs tensor of 32-bit signless integer values

tfl.non_max_suppression_v5 (TFL::NonMaxSuppressionV5Op)

Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score,

pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. Bounding boxes with score less than score_threshold are removed. Bounding boxes are supplied as [y1, x1, y2, x2], where (y1, x1) and (y2, x2) are the coordinates of any diagonal pair of box corners and the coordinates can be provided as normalized (ie, lying in the interval [0, 1]) or absolute. Note that this algorithm is agnostic to where the origin is in the coordinate system and more generally is invariant to orthogonal transformations and translations of the coordinate system; thus translating or reflections of the coordinate system result in the same boxes being selected by the algorithm. The output of this operation is a set of integers indexing into the input collection of bounding boxes representing the selected boxes. The bounding box coordinates corresponding to the selected indices can then be obtained using the tf.gather operation . For example: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices) This op also supports a Soft-NMS (with Gaussian weighting) mode (cf Bodla et al, https://arxiv.org/abs/1704.04503 ) where boxes reduce the score of other overlapping boxes instead of directly causing them to be pruned. To enable this Soft-NMS mode, set the soft_nms_sigma parameter to be larger than 0.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
boxes tensor of 32-bit float values
scores tensor of 32-bit float values
max_output_size tensor of 32-bit signless integer values
iou_threshold tensor of 32-bit float values
score_threshold tensor of 32-bit float values
soft_nms_sigma tensor of 32-bit float values

نتائج:

نتيجة وصف
selected_indices tensor of 32-bit signless integer values
selected_scores tensor of 32-bit float values
valid_outputs tensor of 32-bit signless integer values

tfl.not_equal (TFL::NotEqualOp)

_Not equal operator

Element-wise not_equal operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
lhs tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values
rhs tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 1-bit signless integer values

tfl.NumericVerify (TFL::NumericVerifyOp)

Verifies the numericals of the two operands

The NumericVerify op is a debugging op to verify the numericals of the two activations. It is a custom op in TFLite. If log_if_failed is true, the NumericVerify op calculates statistics on differences between float and quantized activations, output logs, set differences to the output tensors, and throws an error if errors above tolerance exist. If log_if_failed = false, then it doesn't care about errors.

Traits: QuantizableResult , SameOperandsShape

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

صفات:

يصف MLIR Type وصف
tolerance ::mlir::FloatAttr 32-bit float attribute
log_if_failed ::mlir::BoolAttr bool attribute

Operands:

المعامل وصف
input tensor of QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit float or TFLite quint8 type values
ref tensor of 32-bit float values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float values

tfl.one_hot (TFL::OneHotOp)

OneHot operator

Returns a one-hot tensor.The locations represented by indices in indices take value on_value , while all other locations take value off_value .

If the input indices is rank N , the output will have rank N+1 , The new axis is created at dimension axis (default: the new axis is appended at the end).

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
axis ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute

Operands:

المعامل وصف
indices tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values
depth tensor of 32-bit signless integer values
on_value tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values
off_value tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values

tfl.pack (TFL::PackOp)

Packs a list of tensors along a dimension into one tensor

Packs a list of values_count rank- R tensors into one rank- (R+1) tensor.

Packs the values_count tensors in values into a tensor with rank one higher than each tensor in values , by packing them along the axis dimension.

Given a list of tensors of shape (A, B, C) ;

if axis == 0 then the output tensor will have the shape (N, A, B, C) . if axis == 1 then the output tensor will have the shape (A, N, B, C) . إلخ.

على سبيل المثال:

# 'x' is [1, 4]
# 'y' is [2, 5]
# 'z' is [3, 6]
pack([x, y, z]) => [[1, 4], [2, 5], [3, 6]]  # Pack along first dim.
pack([x, y, z], axis=1) => [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

This is the opposite of unpack .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
values_count ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute whose value is positive
axis ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute

Operands:

المعامل وصف
values variadic of tensor of any type values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.pad (TFL::PadOp)

Padding operator

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

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

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

على سبيل المثال:

# 't' is [[1, 1], [2, 2]]
# 'paddings' is [[1, 1], [2, 2]]
# rank of 't' is 2
pad(t, paddings) ==> [[0, 0, 0, 0, 0, 0]
                      [0, 0, 1, 1, 0, 0]
                      [0, 0, 2, 2, 0, 0]
                      [0, 0, 0, 0, 0, 0]]

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
input tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
padding tensor of 32/64-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.padv2 (TFL::PadV2Op)

Padding operator v2

This operation pads a input according to the paddings and constant_values you specify. paddings is an integer tensor with shape [Dn, 2] , where n is the rank of input . For each dimension D of input , paddings[D, 0] indicates how many zeros to add before the contents of input in that dimension, and paddings[D, 1] indicates how many zeros to add after the contents of input in that dimension. constant_values is a scalar tensor of the same type as input that indicates the value to use for padding input .

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

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

على سبيل المثال:

# 't' is [[1, 1], [2, 2]]
# 'paddings' is [[1, 1], [2, 2]]
# rank of 't' is 2
pad(t, paddings) ==> [[0, 0, 0, 0, 0, 0]
                      [0, 0, 1, 1, 0, 0]
                      [0, 0, 2, 2, 0, 0]
                      [0, 0, 0, 0, 0, 0]]

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
input tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values
padding tensor of 32/64-bit signless integer values
constant_values tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

tfl.poly_call (TFL::PolyCallOp)

Poly call

Have multiple function bodies for the same computation. This allows a program compiler/interpreter to choose one of the available options to execute the program based on which one is most suitable for the target backend.

input: A list of input tensors whose types are T. output: A list of output tensors whose types are T.

call: Multiple regions, each of which encapsulates the same semantic computation but in different forms.

Traits: SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

Interfaces: RegionBranchOpInterface

Operands:

المعامل وصف
input variadic of tensor of any type values

نتائج:

نتيجة وصف
output variadic of tensor of any type values

tfl.pow (TFL::PowOp)

Power operator

Element-wise power operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
lhs tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
rhs tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.prelu (TFL::PReluOp)

Parameterized Relu operator

Parameterized Relu operator x -> x >= 0 ? x : (alpha * x) where alpha is a trainable tensor. input and alpha should be the same size as input or be broadcastable.

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
input tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values
alpha tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

tfl.pseudo_const (TFL::ConstOp)

Constant pseudo op.

Represents a constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead.

The op is allowed to have all the same type of attributes as tf.Const does (eg, opaque TF attributes are allowed).

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , ConstantLike , FirstAttrDerivedResultType , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
value ::mlir::ElementsAttr constant vector/tensor attribute

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of any type values

tfl.pseudo_qconst (TFL::QConstOp)

Quantized constant pseudo op

Represents a quantized constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead. The quantization parameters are stored as a type attribute in this constant.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
qtype ::mlir::TypeAttr Tensor type attribute
value ::mlir::ElementsAttr constant vector/tensor attribute

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of QUI8 type or QI8 type or QI16 type or QUI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.pseudo_sparse_const (TFL::SparseConstOp)

Sparse constant pseudo op.

Represents a sparse constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
value ::mlir::ElementsAttr constant vector/tensor attribute
s_param ::mlir::TFL::SparsityParameterAttr Sparsity parameter.
compressed_data ::mlir::ElementsAttr constant vector/tensor attribute

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of any type values

tfl.pseudo_sparse_qconst (TFL::SparseQConstOp)

Sparse quantized constant pseudo op

Represents a sparse quantized constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead. The quantization parameters are stored as a type attribute in this constant.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
qtype ::mlir::TypeAttr Tensor type attribute
value ::mlir::ElementsAttr constant vector/tensor attribute
s_param ::mlir::TFL::SparsityParameterAttr Sparsity parameter.
compressed_data ::mlir::ElementsAttr constant vector/tensor attribute

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of QUI8 type or QI8 type or QI16 type or QUI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.quantize (TFL::QuantizeOp)

Quantize operator

Converts floating point tensors to quantized integer tensors according to the quantization parameters defined in the type attribute.

Traits: FirstAttrDerivedResultType , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
qtype ::mlir::TypeAttr Tensor type attribute

Operands:

المعامل وصف
input tensor of 32-bit float or QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.random_standard_normal (TFL::RandomStandardNormalOp)

Outputs random values from a normal distribution.

The generated values will have mean 0 and standard deviation 1.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

صفات:

يصف MLIR Type وصف
seed ::mlir::IntegerAttr 64-bit signless integer attribute
seed2 ::mlir::IntegerAttr 64-bit signless integer attribute

Operands:

المعامل وصف
shape tensor of 32-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
out tensor of 32-bit float values

tfl.random_uniform (TFL::RandomUniformOp)

Outputs random values from a uniform distribution.

The generated values follow a uniform distribution in the range [0, 1) . The lower bound 0 is included in the range, while the upper bound 1 is excluded.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

صفات:

يصف MLIR Type وصف
seed ::mlir::IntegerAttr 64-bit signless integer attribute
seed2 ::mlir::IntegerAttr 64-bit signless integer attribute

Operands:

المعامل وصف
shape tensor of 32-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
out tensor of 32-bit float values

tfl.range (TFL::RangeOp)

Range operator

Returns a 1D tensor defined by a sequence from start to limit with a given delta .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
start tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values
limit tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values
delta tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
result tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values

tfl.rank (TFL::RankOp)

Rank operator.

Returns the rank of a tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
input tensor of any type values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of any integer type

tfl.read_variable (TFL::ReadVariableOp)

Reads variable value.

Read variable data identified by 'resource_id'.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

Operands:

المعامل وصف
resource_id tensor of resource values

نتائج:

نتيجة وصف
result tensor of 32-bit float or 64-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 8-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values

tfl.real (TFL::RealOp)

Returns the real part of a complex number.

Given a tensor input of complex numbers, this operation returns a tensor of type float that is the real part of each element in input . All elements in input must be complex numbers of the form \(a + bj\), where a is the real part returned by this operation and b is the imaginary part.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
input tensor of complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 64-bit float values

tfl.reduce_all (TFL::ReduceAllOp)

Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor.

Reduces input along the dimensions given in axis . Unless keep_dims is true, the rank of the tensor is reduced by 1 for each entry in axis . If keep_dims is true, the reduced dimensions are retained with length 1.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
keep_dims ::mlir::BoolAttr bool attribute

Operands:

المعامل وصف
input tensor of 1-bit signless integer values
reduction_indices tensor of 32-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 1-bit signless integer values

tfl.reduce_any (TFL::ReduceAnyOp)

Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor.

Reduces input along the dimensions given in axis . Unless keep_dims is true, the rank of the tensor is reduced by 1 for each entry in axis . If keep_dims is true, the reduced dimensions are retained with length 1.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
keep_dims ::mlir::BoolAttr bool attribute

Operands:

المعامل وصف
input tensor of 1-bit signless integer values
reduction_indices tensor of 32-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 1-bit signless integer values

tfl.reduce_max (TFL::ReduceMaxOp)

Max-reduction operator

Computes the max reduction along the specified axes

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
keep_dims ::mlir::BoolAttr bool attribute

Operands:

المعامل وصف
input tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
axes tensor of 32-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.reduce_min (TFL::ReduceMinOp)

Min-reduction operator

Computes the min reduction along the specified axes

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
keep_dims ::mlir::BoolAttr bool attribute

Operands:

المعامل وصف
input tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
axes tensor of 32-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.reduce_prod (TFL::ReduceProdOp)

Prod-reduction operator

Computes the product along the specified axes

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
keep_dims ::mlir::BoolAttr bool attribute

Operands:

المعامل وصف
input tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
axes tensor of 32-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.relu (TFL::ReluOp)

Relu operator

Element-wise Relu operator x -> max(0, x)

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
x tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

نتائج:

نتيجة وصف
y tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

tfl.relu6 (TFL::Relu6Op)

Relu6 operator

Element-wise Relu6 operator x -> max(0, min(6, x))

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
x tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

نتائج:

نتيجة وصف
y tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

tfl.relu_0_to_1 (TFL::Relu0To1Op)

Relu0To1 operator

Element-wise Relu0To1 operator x -> max(0, min(1, x))

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
x tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

نتائج:

نتيجة وصف
y tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

tfl.relu_n1_to_1 (TFL::Relu1Op)

Relu1 operator

Element-wise Relu1 operator x -> max(-1, min(1, x))

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
x tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

نتائج:

نتيجة وصف
y tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

tfl.reshape (TFL::ReshapeOp)

Reshape operator

Produces a tensor with the same values but different static shape defined by the output type.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
input tensor of any type values
shape tensor of 32-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of any type values

tfl.resize_bilinear (TFL::ResizeBilinearOp)

ResizeBilinear Op

Resize images to size using bilinear interpolation.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
align_corners ::mlir::BoolAttr bool attribute
half_pixel_centers ::mlir::BoolAttr bool attribute

Operands:

المعامل وصف
input tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values
size tensor of 32-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

tfl.resize_nearest_neighbor (TFL::ResizeNearestNeighborOp)

ResizeNearestNeighbor Op

Resize images to size using nearest neighbor interpolation.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
align_corners ::mlir::BoolAttr bool attribute
half_pixel_centers ::mlir::BoolAttr bool attribute

Operands:

المعامل وصف
input tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values
size tensor of 32-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

tfl.reverse_sequence (TFL::ReverseSequenceOp)

Reverses variable length slices.

This op first slices input along the dimension batch_dim , and for each slice i , reverses the first seq_lengths[i] elements along the dimension seq_dim .

The elements of seq_lengths must obey seq_lengths[i] <= input.dims[seq_dim] , and seq_lengths must be a vector of length input.dims[batch_dim] .

The output slice i along dimension batch_dim is then given by input slice i , with the first seq_lengths[i] slices along dimension seq_dim reversed.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
seq_dim ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute whose value is non-negative
batch_dim ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute whose value is non-negative

Operands:

المعامل وصف
input tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values
seq_lengths tensor of 32/64-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

tfl.reverse_v2 (TFL::ReverseV2Op)

ReverseV2 Operator

Reverses specific dimensions of a tensor.

Given a tensor, and a int32/int64 tensor axis representing the set of dimensions of tensor to reverse. This operation reverses each dimension i for which there exists j st axis[j] == i.

Args: tensor: A Tensor. Must be one of the following types: uint8, int8, int16, int32, int64, float32, bool Up to 8-D.

axis: A Tensor. Must be one of the following types: int32, int64. with only 1 element which is the axis index. TODO: Add support for multiple elements.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
input tensor of 32-bit float or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer values
axis tensor of 32-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer values

tfl.rfft2d (TFL::RFFT2dOp)

2D real-valued fast Fourier transform.

Computes the 2-dimensional discrete Fourier transform of a real-valued signal over the inner-most 2 dimensions of input .

Since the DFT of a real signal is Hermitian-symmetric, RFFT2D only returns the fft_length / 2 + 1 unique components of the FFT for the inner-most dimension of output : the zero-frequency term, followed by the fft_length / 2 positive-frequency شروط.

Along each axis RFFT2D is computed on, if fft_length is smaller than the corresponding dimension of input , the dimension is cropped. If it is larger, the dimension is padded with zeros.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
input tensor of 32-bit float values
fft_length tensor of 32-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of complex type with 32-bit float elements values

tfl.right_shift (TFL::RightShiftOp)

Right Shift operator

Elementwise computes the bitwise right-shift of lhs by rhs .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
lhs tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values
rhs tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values

tfl.round (TFL::RoundOp)

Round operator

Rounds the values of a tensor to the nearest integer, element-wise.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
x tensor of 32-bit float values

نتائج:

نتيجة وصف
y tensor of 32-bit float values

tfl.rsqrt (TFL::RsqrtOp)

Reciprocal of square root operator

Computes element-wise reverse square root of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
x tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

نتائج:

نتيجة وصف
y tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

tfl.scatter_nd (TFL::ScatterNdOp)

_Scatter nd operator

Scatter updates into a new tensor according to indices

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
indices tensor of 32-bit signless integer values
updates tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values
shape 1D tensor of any type values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values

tfl.segment_sum (TFL::SegmentSumOp)

SegmentSum operator

Computes the sum along segments of a tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
input tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids tensor of 32-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.select (TFL::SelectOp)

حدد المشغل

Select values of 'x' if the corresponding value of 'condition' is true or the value of 'y' if false. There are valid condition input sizes:

  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{}

Operands:

المعامل وصف
condition tensor of 1-bit signless integer values
x tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values
y tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.select_v2 (TFL::SelectV2Op)

SelectV2 operator

Select values of 'x' if the corresponding value of 'condition' is true or the value of 'y' if false. There are valid condition input sizes:

  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{}

Operands:

المعامل وصف
condition tensor of 1-bit signless integer values
x tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values
y tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.shape (TFL::ShapeOp)

Shape operator

Returns the shape of a tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
out_type ::mlir::Attribute derived attribute

Operands:

المعامل وصف
input tensor of any type values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

tfl.sign (TFL::SignOp)

Sign operation

Returns NaN if x is NaN, 0 if x is 0, -1 if x < 0 and 1 if x > 0.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
x tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.sin (TFL::SinOp)

Sine operator

Computes element-wise Sine of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
x tensor of 32-bit float values

نتائج:

نتيجة وصف
y tensor of 32-bit float values

tfl.slice (TFL::SliceOp)

Return a slice from 'input'.

The output tensor is a tensor with dimensions described by 'size' whose values are extracted from 'input' starting at the offsets in 'begin'.

begin is zero-based; size is one-based. If size[i] is -1, all remaining elements in dimension i are included in the slice. In other words, this is equivalent to setting: size[i] = input.dim_size(i) - begin[i]

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
input tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or 1-bit signless integer or TFLite string type or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
begin tensor of 32/64-bit signless integer values
size tensor of 32/64-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or 1-bit signless integer or TFLite string type or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.softmax (TFL::SoftmaxOp)

Softmax operator

Computes element-wise softmax activations with the following formula

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
beta ::mlir::FloatAttr 32-bit float attribute

Operands:

المعامل وصف
input tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.space_to_batch_nd (TFL::SpaceToBatchNdOp)

SpaceToBatchNd operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
input tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
block_shape tensor of 32-bit signless integer values
paddings tensor of 32-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.space_to_depth (TFL::SpaceToDepthOp)

SpaceToDepth operator

Rearranges blocks of spatial data, into depth. More specifically, this op outputs a copy of the input tensor where values from the height and width dimensions are moved to the depth dimension. block_size indicates the input block size.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
block_size ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute whose value is positive

Operands:

المعامل وصف
input tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

tfl.sparse_to_dense (TFL::SparseToDenseOp)

Converts a sparse representation into a dense tensor.

Builds an array dense with shape output_shape such that

# If sparse_indices is scalar
dense[i] = (i == sparse_indices ? sparse_values : default_value)

# If sparse_indices is a vector, then for each i
dense[sparse_indices[i]] = sparse_values[i]

# If sparse_indices is an n by d matrix, then for each i in [0, n)
dense[sparse_indices[i][0], ..., sparse_indices[i][d-1]] = sparse_values[i]

All other values in dense are set to default_value . If sparse_values is a scalar, all sparse indices are set to this single value.

Indices should be sorted in lexicographic order, and indices must not contain any repeats. If validate_indices is true, these properties are checked during execution.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
sparse_indices tensor of 32/64-bit signless integer values
output_shape tensor of 32/64-bit signless integer values
sparse_values tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values
default_value tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values

نتائج:

نتيجة وصف
dense tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values

tfl.split (TFL::SplitOp)

Splits a tensor into num_split tensors along one dimension.

Splits the value tensor along split_dim into a number of sub-tensors with same shape as the original one, except for split_dim . Same as tf.Split.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
num_splits ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute whose value is positive

Operands:

المعامل وصف
split_dim tensor of 32-bit signless integer values
value tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

نتائج:

نتيجة وصف
outputs variadic of tensor of any type values

tfl.split_v (TFL::SplitVOp)

Splits a tensor into num_split tensors along one dimension.

Splits the value tensor along split_dim into a number of sub-tensors with same shape as the original one, except for split_dim . The grouping of the resultant sub-tensors is decided by size-splits . Same as tf.SplitV.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
num_splits ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute whose value is positive

Operands:

المعامل وصف
value tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
size_splits 1D tensor of 32-bit signless integer values
split_dim 0D tensor of 32-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
outputs variadic of tensor of any type values

tfl.sqrt (TFL::SqrtOp)

Square root operator

Computes element-wise Square root of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
x tensor of 32-bit float values

نتائج:

نتيجة وصف
y tensor of 32-bit float values

tfl.square (TFL::SquareOp)

Square operator

Computes element-wise Square of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
x tensor of 32-bit float values

نتائج:

نتيجة وصف
y tensor of 32-bit float values

tfl.squared_difference (TFL::SquaredDifferenceOp)

Squared difference operator

Element-wise squared difference operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
lhs tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values
rhs tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values

tfl.squeeze (TFL::SqueezeOp)

Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor.

Given a tensor input , this operation returns a tensor of the same type with all dimensions of size 1 removed. If you don't want to remove all size 1 dimensions, you can remove specific size 1 dimensions by specifying squeeze_dims .

على سبيل المثال:

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

Or, to remove specific size 1 dimensions:

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
squeeze_dims ::mlir::ArrayAttr 64-bit integer array attribute whose size is at most 8

Operands:

المعامل وصف
input tensor of any type values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of any type values

tfl.strided_slice (TFL::StridedSliceOp)

StridedSlice Op

Return a strided slice from input .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
begin_mask ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute
end_mask ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute
ellipsis_mask ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute
new_axis_mask ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute
shrink_axis_mask ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute
offset ::mlir::BoolAttr bool attribute

Operands:

المعامل وصف
input tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 1-bit signless integer or 16-bit signless integer or QI16 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values
begin tensor of 32-bit signless integer values
end tensor of 32-bit signless integer values
strides tensor of 32-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 1-bit signless integer or 16-bit signless integer or QI16 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values

tfl.sub (TFL::SubOp)

عامل الطرح

Element-wise subtraction operation.

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
fused_activation_function ::mlir::StringAttr string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT

Operands:

المعامل وصف
lhs tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
rhs tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

tfl.sum (TFL::SumOp)

Sum operator

Computes the sum reduction along the specified axes

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
keep_dims ::mlir::BoolAttr bool attribute

Operands:

Operand وصف
input tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
axes tensor of 32-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.svdf (TFL::SVDFOp)

Single value decomposition filter operator

The SVDF op is a decomposition of a densely connected op into low rank filters. For details: https://research.google.com/pubs/pub43813.html https://arxiv.org/abs/1812.02802

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

Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

صفات:

يصف MLIR Type وصف
rank ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute whose value is positive
fused_activation_function ::mlir::StringAttr string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT
asymmetric_quantize_inputs ::mlir::BoolAttr bool attribute

Operands:

المعامل وصف
input tensor of 32-bit float or QI8 type values
feature_weights tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type values
time_weights tensor of 32-bit float or QI16 type values
input_gate_bias tensor of any type values or none type
activation_state stateful tensor

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or QI8 type values

tfl.tanh (TFL::TanhOp)

Hyperbolic tangent operator

Computes element-wise Hyperbolic tangent of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

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

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

tfl.tile (TFL::TileOp)

Tile operator.

Constructs a tensor by tiling a given tensor.

This operation creates a new tensor by replicating input multiples times. The output tensor's i'th dimension has input.dims(i) * multiples[i] elements, and the values of input are replicated multiples[i] times along the 'i'th dimension. For example, tiling [abcd] by [2] produces [abcdabcd].

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand وصف
input tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite string type values
multiples tensor of 32/64-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite string type values

tfl.topk_v2 (TFL::TopKV2Op)

TopK operator

Returns the top k largest element along each last dimensional slice of input and the indices of values within the last dimension of the input tensor.

Results are always sorted in the descending order.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand وصف
input tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values
k tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
values tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values
indices tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values

tfl.transpose (TFL::TransposeOp)

Transpose operator

Returns the Transpose of x

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand وصف
input tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type values
perm tensor of 32-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type values

tfl.transpose_conv (TFL::TransposeConvOp)

Transpose convolution operator

Performs transpose convolution operation on input.

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
padding ::mlir::StringAttr string attribute whose value is SAME, or VALID
stride_h ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute whose value is positive
stride_w ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute whose value is positive
fused_activation_function ::mlir::StringAttr string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT

Operands:

Operand وصف
output_shape tensor of 32-bit signless integer values
weights tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
input tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values
bias tensor of any type values or none type

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values

tfl.unidirectional_sequence_lstm (TFL::UnidirectionalSequenceLSTMOp)

Unidirectional sequence lstm operator

A recurrent neural network specified by an LSTM cell. This Op supports unrolling the input along the time or batch dimensions, and implements the following operation for each element in the sequence s = 1...sequence_length: outputs[s] = state = activation(LSTMOp(inputs[s]))

where LSTMOp is LSTM TF Lite Op and the “activation” is the function passed as the “fused_activation_function” argument (if not “NONE”).

Traits: QuantizableResult

Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , InferTypeOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

صفات:

يصف MLIR Type وصف
fused_activation_function ::mlir::StringAttr string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT
cell_clip ::mlir::FloatAttr 32-bit float attribute whose value is non-negative
proj_clip ::mlir::FloatAttr 32-bit float attribute whose value is non-negative
time_major ::mlir::BoolAttr bool attribute
asymmetric_quantize_inputs ::mlir::BoolAttr bool attribute
diagonal_recurrent_tensors ::mlir::BoolAttr bool attribute
input_to_input_intermediate ::mlir::TypeAttr any type attribute
input_to_forget_intermediate ::mlir::TypeAttr any type attribute
input_to_cell_intermediate ::mlir::TypeAttr any type attribute
input_to_output_intermediate ::mlir::TypeAttr any type attribute
effective_hidden_scale_intermediate ::mlir::TypeAttr any type attribute

Operands:

Operand وصف
input tensor of 32-bit float values
input_to_input_weights tensor of any type values or none type
input_to_forget_weights tensor of 32-bit float or QI8 type values
input_to_cell_weights tensor of 32-bit float or QI8 type values
input_to_output_weights tensor of 32-bit float or QI8 type values
recurrent_to_input_weights tensor of any type values or none type
recurrent_to_forget_weights tensor of 32-bit float or QI8 type values
recurrent_to_cell_weights tensor of 32-bit float or QI8 type values
recurrent_to_output_weights tensor of 32-bit float or QI8 type values
cell_to_input_weights tensor of any type values or none type
cell_to_forget_weights tensor of any type values or none type
cell_to_output_weights tensor of any type values or none type
input_gate_bias tensor of any type values or none type
forget_gate_bias tensor of 32-bit float values
cell_bias tensor of 32-bit float values
output_gate_bias tensor of 32-bit float values
projection_weights tensor of any type values or none type
projection_bias tensor of any type values or none type
input_activation_state stateful tensor
input_cell_state stateful tensor
input_layer_norm_coefficients tensor of any type values or none type
forget_layer_norm_coefficients tensor of any type values or none type
cell_layer_norm_coefficients tensor of any type values or none type
output_layer_norm_coefficients tensor of any type values or none type

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or QI8 type values

tfl.unidirectional_sequence_rnn (TFL::UnidirectionalSequenceRNNOp)

Unidirectional sequence rnn operator

A recurrent neural network specified by an RNN cell. This Op takes in input in a format {batch_size, seq_len, input_size} or {seq_len, batch_size, input_size} if it's time-majored.

It implements the following operation for each element in the sequence s = 1...sequence_length: outputs[s] = state = activation(RNNOp(inputs[s]))

where RNNOp is RNNOp TF Lite Op and the “activation” is the function passed as the “fused_activation_function” argument (if not “NONE”).

Traits: QuantizableResult

Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

صفات:

يصف MLIR Type وصف
time_major ::mlir::BoolAttr bool attribute
fused_activation_function ::mlir::StringAttr string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT
asymmetric_quantize_inputs ::mlir::BoolAttr bool attribute

Operands:

Operand وصف
input tensor of 32-bit float values
input_to_input_weights tensor of 32-bit float or QI8 type values
recurrent_to_input_weights tensor of 32-bit float or QI8 type values
input_gate_bias tensor of 32-bit float values
hidden_state stateful tensor

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float values

tfl.unique (TFL::UniqueOp)

Unique Op.

This operation returns a tensor output containing all of the unique elements of input sorted in the same order that they occur in input . This operation also returns a tensor idx the same size as x that contains the index of each value of input in the unique output output . بعبارة أخرى:

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
idx_out_type ::mlir::Attribute derived attribute

Operands:

Operand وصف
input tensor of 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values
idx tensor of 32/64-bit signless integer values

tfl.unpack (TFL::UnpackOp)

Unpacks a tensor along a dimension into multiple tensors

Unpacks a given dimension of a rank- R tensor into num rank- (R-1) tensors.

Unpacks num tensors from value by chipping it along the axis dimension. For example, given a tensor of shape (A, B, C, D) ;

If axis == 0 then the i'th tensor in output is the slice value[i, :, :, :] and each tensor in output will have shape (B, C, D) . (Note that the dimension unpacked along is gone, unlike split ).

If axis == 1 then the i'th tensor in output is the slice value[:, i, :, :] and each tensor in output will have shape (A, C, D) . إلخ.

This is the opposite of pack .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultElementType

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

صفات:

يصف MLIR Type وصف
num ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute whose value is non-negative
axis ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute

Operands:

Operand وصف
input tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type values

نتائج:

نتيجة وصف
outputs variadic of tensor of any type values

tfl.unsorted_segment_max (TFL::UnsortedSegmentMaxOp)

UnsortedSegmentMax operator

Computes the maximum value along segments of a tensor such that output[i] = max(data[j....]) where segment_ids[j...] = i if the maximum is empty for a given segment ID i, it outputs the smallest possible value for the specific numeric type, output[i] = numeric_limits::lowest(). Note the values of segment_ids are always validated to be less than num_segments and an error is thrown for out-of-bound indices.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand وصف
input tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids tensor of 32-bit signless integer values
num_segments tensor of 32-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.unsorted_segment_min (TFL::UnsortedSegmentMinOp)

UnsortedSegmentMin operator

Computes the minimum value along segments of a tensor such that output[i] = min(data[j....]) where segment_ids[j...] = i if the minimum is empty for a given segment ID i, it outputs the largest possible value for the specific numeric type, output[i] = numeric_limits::max(). Note the values of segment_ids are always validated to be less than num_segments and an error is thrown for out-of-bound indices.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

المعامل وصف
input tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids tensor of 32-bit signless integer values
num_segments tensor of 32-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.unsorted_segment_prod (TFL::UnsortedSegmentProdOp)

UnsortedSegmentProd operator

Computes the product along segments of a tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand وصف
input tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids tensor of 32-bit signless integer values
num_segments tensor of 32-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.unsorted_segment_sum (TFL::UnsortedSegmentSumOp)

UnsortedSegmentSum operator

From a tensor segmentation, computes the output resulting from summing together elements mapped to the same segment_id. Ie output[i] is equal to the tensor sum of all elements from the input tensor mapped to segment_id i . If no tensors are mapped to a particular included segment_id, the output at that indice will be a zero tensor with the appropriate shape. Note the values of segment_ids are always validated to be less than num_segments and an error is thrown for out-of-bound indices

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand وصف
input tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids tensor of 32-bit signless integer values
num_segments tensor of 32-bit signless integer values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.var_handle (TFL::VarHandleOp)

Returns a handle to a variable resource from its name.

Returns a handle for a variable resource from its name. container: the container this variable is placed in. shared_name: the name by which this variable is referred to.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

صفات:

يصف MLIR Type وصف
container ::mlir::StringAttr string attribute
shared_name ::mlir::StringAttr string attribute

نتائج:

نتيجة وصف
resource_handle tensor of resource values

tfl.where (TFL::WhereOp)

Returns locations of nonzero / true values in a tensor.

This operation returns the coordinates of true elements in condition . The coordinates are returned in a 2-D tensor where the first dimension (rows) represents the number of true elements, and the second dimension (columns) represents the coordinates of the true elements. Keep in mind, the shape of the output tensor can vary depending on how many true values there are in condition . Indices are output in row-major order.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand وصف
condition tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32/64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer values

نتائج:

نتيجة وصف
index tensor of 64-bit signless integer values

tfl.while (TFL::WhileOp)

حائط اللوب

output = input; while (cond(output)) { output = body(output) }

While loop where all values are passes through arguments with implicit capture.

input: A list of input tensors whose types are T. output: A list of output tensors whose types are T. cond: A region that takes 'input' and returns a boolean scalar tensor. body: A region that takes a list of tensors and returns another list of tensors. Both lists have the same types.

Traits: SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

Interfaces: LoopLikeOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

صفات:

يصف MLIR Type وصف
is_stateless ::mlir::BoolAttr bool attribute

Operands:

Operand وصف
input variadic of tensor of any type values

نتائج:

نتيجة وصف
output variadic of tensor of any type values

tfl.yield (TFL::YieldOp)

Yield operation

The "yield" operation represents a return operation within the conditional and body of structured control flow (eg, while), and a terminator for ControlNodeOp. The operation takes a variable number of operands and produces no results. The operand number and types must match the signature of the region that contains the operation.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , Terminator

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand وصف
«unnamed» variadic of any type

tfl.zeros_like (TFL::ZerosLikeOp)

ZerosLike operator

Returns a tensor of zeros with the same shape and type as the input tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

Operand وصف
input tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values

نتائج:

نتيجة وصف
output tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values

صفات

DimensionMetadataAttr

Dimension metadata.

بناء الجملة:

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

حدود:

معامل C++ type وصف
شكل ::mlir::TFL::DimensionTypeAttr dimension_type
dense_size int32_t
شرائح ::llvm::ArrayRef<int32_t>
المؤشرات ::llvm::ArrayRef<int32_t>

SparsityParameterAttr

Sparsity parameter.

بناء الجملة:

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

حدود:

معامل C++ type وصف
traversal_order ::llvm::ArrayRef<int32_t>
block_map ::llvm::ArrayRef<int32_t>
dim_metadata ::llvm::ArrayRef<DimensionMetadataAttr>

ConstBytesAttr

A string attribute representation of compiled bytes

Syntax Examples:

#tfl<const_bytes : "0xDEADBEEF">

حدود:

معامل C++ type وصف
قيمة ::llvm::StringRef

DimensionTypeAttr

dimension_type

بناء الجملة:

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

Enum cases:

  • DENSE ( DENSE )
  • SPARSE_CSR ( SPARSE_CSR ) #### Parameters:
معامل C++ type وصف
قيمة ::mlir::TFL::DimensionType an enum of type DimensionType

LSTMKernelTypeAttr

lstm_kernel_type

بناء الجملة:

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

Enum cases:

  • ممتلئ FULL )
  • BASIC ( BASIC ) #### Parameters:
معامل C++ type وصف
قيمة ::mlir::TFL::LSTMKernelType an enum of type LSTMKernelType

MirrorPaddingTypeAttr

mirror_pad_enum

بناء الجملة:

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

Enum cases:

  • REFLECT ( REFLECT )
  • SYMMETRIC ( SYMMETRIC ) #### Parameters:
معامل C++ type وصف
قيمة ::mlir::TFL::MirrorPaddingType an enum of type MirrorPaddingType