टेन्सरफ्लो लाइट बोली।
यह बोली TensorFlow Lite संचालन को मैप करती है।
अपरिवर्तनीय:
- सभी मान टेंसर प्रकार के हैं (विशेष रूप से, स्केलर को शून्य-आयामी टेंसर का उपयोग करके दर्शाया जाता है);
संचालन
tfl.abs
(TFL::AbsOp)
निरपेक्ष मान संचालिका
एक टेंसर x
दिया गया है, यह ऑपरेशन एक टेंसर लौटाता है जिसमें x
में प्रत्येक तत्व का निरपेक्ष मान होता है। उदाहरण के लिए, यदि x एक इनपुट तत्व है और y एक आउटपुट तत्व है, तो यह ऑपरेशन गणना करता है \(y = |x|\).
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
x | 16-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
y | 16-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार मानों का टेंसर |
tfl.add
(TFL::AddOp)
अतिरिक्त ऑपरेटर
तत्व-वार जोड़ संचालन।
लक्षण: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, Commutative
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | एमएलआईआर प्रकार | विवरण |
---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान NONE, या RELU, या RELU_N1_TO_1, या RELU6, या TANH, या SIGN_BIT है |
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
lhs | 32-बिट फ्लोट या 16-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार मानों का टेंसर |
rhs | 32-बिट फ्लोट या 16-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ्लोट या 16-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार मानों का टेंसर |
tfl.add_n
(TFL::AddNOp)
_एन ऑपरेटर जोड़ें
सभी इनपुट टेंसरों को तत्व-वार जोड़ता है।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, Commutative
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
inputs | किसी भी प्रकार के मानों के टेंसर की विविधता |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
sum | 32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
tfl.arg_max
(TFL::ArgMaxOp)
आर्गमैक्स ऑपरेटर
टेंसर के सभी आयामों में सबसे बड़े मान वाला सूचकांक लौटाता है।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | एमएलआईआर प्रकार | विवरण |
---|---|---|
output_type | ::mlir::विशेषता | व्युत्पन्न विशेषता |
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 1-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार मान का टेंसर |
dim | 32/64-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32/64-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
tfl.arg_min
(TFL::ArgMinOp)
आर्गमिन ऑपरेटर
टेंसर के सभी आयामों में सबसे छोटे मान वाला सूचकांक लौटाता है। ए = [1, 10, 26.9, 2.8, 166.32, 62.3] बी = tf.math.argmin(इनपुट = a) c = tf.keras.backend.eval(b)
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | एमएलआईआर प्रकार | विवरण |
---|---|---|
output_type | ::mlir::विशेषता | व्युत्पन्न विशेषता |
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 1-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार मान का टेंसर |
dim | 32/64-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32/64-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
tfl.assign_variable
(TFL::AssignVariableOp)
किसी वेरिएबल को नया मान निर्दिष्ट करता है.
इस ऑप पर नियंत्रण निर्भरता वाला कोई भी ReadVariableOp इस मान या वेरिएबल के बाद के नए मान को वापस करने की गारंटी देता है।
इंटरफेस: TflRuntimeVerifyOpInterface
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
resource_id | संसाधन मूल्यों का टेंसर |
value | 32-बिट फ्लोट या 64-बिट फ्लोट या 1-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या QI16 प्रकार का टेंसर या 32-बिट फ्लोट तत्वों के साथ जटिल प्रकार या 64-बिट फ्लोट तत्वों मानों के साथ जटिल प्रकार |
tfl.atan2
(TFL::Atan2Op)
Atan2 ऑपरेशन
"atan2" ऑपरेशन तर्कों के संकेतों का सम्मान करते हुए, तत्व-वार y/x के चाप स्पर्शरेखा की गणना करता है।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultElementType
, SameOperandsAndResultShape
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
y | 32-बिट फ़्लोट या 64-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर |
x | 32-बिट फ़्लोट या 64-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ़्लोट या 64-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर |
tfl.average_pool_2d
(TFL::AveragePool2DOp)
_औसत_पूल 2डी ऑपरेटर
इनपुट पर औसत-पूलिंग ऑपरेशन करता है।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | एमएलआईआर प्रकार | विवरण |
---|---|---|
filter_height | ::mlir::IntegerAttr | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता |
filter_width | ::mlir::IntegerAttr | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता |
padding | ::mlir::StringAttr | स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान समान या वैध है |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान NONE, या RELU, या RELU_N1_TO_1, या RELU6, या TANH, या SIGN_BIT है |
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार मानों का टेंसर |
tfl.basic_lstm
(TFL::BasicLSTMOp)
बुनियादी एलएसटीएम ऑपरेटर
बेसिक LSTM सेल ऑपरेटर।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | एमएलआईआर प्रकार | विवरण |
---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान NONE, या RELU, या RELU_N1_TO_1, या RELU6, या TANH, या SIGN_BIT है |
cell_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-बिट फ्लोट विशेषता जिसका मान गैर-नकारात्मक है |
proj_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-बिट फ्लोट विशेषता जिसका मान गैर-नकारात्मक है |
kernel_type | ::mlir::TFL::LSTMKernelTypeAttr | lstm_kernel_type जिसका मान mlir::TFL::LSTMKernelType::BASIC है |
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
data_input | 32-बिट फ्लोट या QUI8 प्रकार मानों का टेंसर |
prev_activ_input | 32-बिट फ्लोट या QUI8 प्रकार मानों का टेंसर |
weights_input | 32-बिट फ्लोट या QUI8 प्रकार मानों का टेंसर |
biases_input | 32-बिट फ्लोट या QI32 प्रकार मानों का टेंसर |
prev_state_input | 32-बिट फ्लोट या QI16 प्रकार मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
activ_output | किसी भी प्रकार के मानों का 2डी टेंसर |
state_output | किसी भी प्रकार के मानों का 2डी टेंसर |
concat_temp | किसी भी प्रकार के मानों का 2डी टेंसर |
activ_temp | किसी भी प्रकार के मानों का 2डी टेंसर |
tfl.batch_matmul
(TFL::BatchMatMulOp)
बैच मैट्रिक्स मल्टीप्लाई ऑपरेटर
इनपुट पर बैच मैट्रिक्स गुणन निष्पादित करता है। बैच आयामों और प्रसारण में अज्ञात आयामों के समर्थन के साथ, TensorFlow BatchMatMulV2 के सम्मेलनों का पालन करता है।
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)
लक्षण: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, DynamicRangeQuantizedOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | एमएलआईआर प्रकार | विवरण |
---|---|---|
adj_x | ::mlir::BoolAttr | बूल विशेषता |
adj_y | ::mlir::BoolAttr | बूल विशेषता |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | बूल विशेषता |
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
x | 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मान का टेंसर |
y | 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मान का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक मान का टेंसर |
tfl.batch_to_space_nd
(TFL::BatchToSpaceNdOp)
बैचटूस्पेसएनडी ऑपरेटर
यह ऑपरेशन "बैच" आयाम 0 को अंतरिक्ष आयामों में पुनः आकार देता है।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार मानों का टेंसर |
block_shape | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
indices | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ्लोट या 16-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार मानों का टेंसर |
tfl.bidirectional_sequence_lstm
(TFL::BidirectionalSequenceLSTMop)
द्विदिश अनुक्रम lstm ऑपरेटर
द्विदिशात्मक एलएसटीएम मूलतः दो एलएसटीएम हैं, एक आगे की ओर और दूसरा पीछे की ओर। और आउटपुट दो lstms का संयोजन है।
लक्षण: QuantizableResult
इंटरफेस: DynamicRangeQuantizedOpInterface
, TFL_StatefulOp
, TflRuntimeVerifyOpInterface
गुण:
गुण | एमएलआईआर प्रकार | विवरण |
---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान NONE, या RELU, या RELU_N1_TO_1, या RELU6, या TANH, या SIGN_BIT है |
cell_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-बिट फ्लोट विशेषता जिसका मान गैर-नकारात्मक है |
proj_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-बिट फ्लोट विशेषता जिसका मान गैर-नकारात्मक है |
merge_outputs | ::mlir::BoolAttr | बूल विशेषता |
time_major | ::mlir::BoolAttr | बूल विशेषता |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | बूल विशेषता |
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
fw_input_to_input_weights | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
fw_input_to_forget_weights | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
fw_input_to_cell_weights | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
fw_input_to_output_weights | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
fw_recurrent_to_input_weights | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
fw_recurrent_to_forget_weights | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
fw_recurrent_to_cell_weights | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
fw_recurrent_to_output_weights | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
fw_cell_to_input_weights | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
fw_cell_to_forget_weights | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
fw_cell_to_output_weights | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
fw_input_gate_bias | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
fw_forget_gate_bias | 32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर |
fw_cell_bias | 32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर |
fw_output_gate_bias | 32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर |
fw_projection_weights | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
fw_projection_bias | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
bw_input_to_input_weights | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
bw_input_to_forget_weights | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
bw_input_to_cell_weights | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
bw_input_to_output_weights | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
bw_recurrent_to_input_weights | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
bw_recurrent_to_forget_weights | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
bw_recurrent_to_cell_weights | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
bw_recurrent_to_output_weights | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
bw_cell_to_input_weights | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
bw_cell_to_forget_weights | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
bw_cell_to_output_weights | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
bw_input_gate_bias | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
bw_forget_gate_bias | 32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर |
bw_cell_bias | 32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर |
bw_output_gate_bias | 32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर |
bw_projection_weights | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
bw_projection_bias | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
fw_input_activation_state | स्टेटफुल टेंसर |
fw_input_cell_state | स्टेटफुल टेंसर |
bw_input_activation_state | स्टेटफुल टेंसर |
bw_input_cell_state | स्टेटफुल टेंसर |
aux_input | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
fw_aux_input_to_input_weights | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
fw_aux_input_to_forget_weights | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
fw_aux_input_to_cell_weights | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
fw_aux_input_to_output_weights | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
bw_aux_input_to_input_weights | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
bw_aux_input_to_forget_weights | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
bw_aux_input_to_cell_weights | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
bw_aux_input_to_output_weights | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
fw_output | किसी भी प्रकार के मानों का टेंसर |
bw_output | किसी भी प्रकार के मानों का टेंसर |
tfl.bitcast
(TFL::BitcastOp)
बिटकास्ट ऑपरेटर
एक टेंसर को एक प्रकार से दूसरे प्रकार में बिटकास्ट करता है।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | किसी भी प्रकार के मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | किसी भी प्रकार के मानों का टेंसर |
tfl.bitwise_xor
(TFL::BitwaiXorOp)
बिटवाइज़ Xor ऑपरेटर
एलिमेंटवाइज lhs
और rhs
के बिटवाइज एक्सओआर की गणना करता है।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, Commutative
, ResultsBroadcastableShape
, SameOperandsAndResultElementType
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
lhs | 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 16-बिट साइनलेस पूर्णांक या 16-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक मान का टेंसर |
rhs | 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 16-बिट साइनलेस पूर्णांक या 16-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक मान का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 16-बिट साइनलेस पूर्णांक या 16-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक मान का टेंसर |
tfl.broadcast_args
(TFL::BroadcastArgsOp)
प्रसारण के साथ s0 op s1 का आकार लौटाएँ।
दिए गए s0
और s1
, टेंसर जो आकृतियों का प्रतिनिधित्व करते हैं, r0
, प्रसारित आकार की गणना करते हैं। s0
, s1
और r0
सभी पूर्णांक सदिश हैं।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
s0 | 32/64-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
s1 | 32/64-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
r0 | 32/64-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
tfl.broadcast_to
(TFL::BroadcastToOp)
संगत आकृति के लिए एक सारणी प्रसारित करें।
प्रसारण अंकगणितीय परिचालनों के लिए संगत आकार बनाने की प्रक्रिया है। दो आकृतियाँ संगत होती हैं यदि प्रत्येक आयाम जोड़ी के लिए वे या तो बराबर हों या उनमें से एक एक हो। जब किसी टेन्सर को किसी आकार में प्रसारित करने का प्रयास किया जाता है, तो यह अनुगामी आयामों से शुरू होता है, और आगे की ओर काम करता है।
उदाहरण के लिए,
x = tf.constant([1, 2, 3]) y = tf.broadcast_to(x, [3, 3]) प्रिंट(y) tf.Tensor( [[1 2 3] [1 2 3] [1 2 3]], आकार=(3, 3), dtype=int32)
उपरोक्त उदाहरण में, [1, 3]
के आकार के साथ इनपुट टेन्सर को [3, 3]
के आकार के साथ आउटपुट टेन्सर में प्रसारित किया जाता है।
किसी स्केलर द्वारा टेन्सर को गुणा करने जैसे प्रसारित संचालन करते समय, प्रसारण (आमतौर पर) कुछ समय या स्थान लाभ प्रदान करता है, क्योंकि प्रसारित टेन्सर कभी भी भौतिक नहीं होता है।
हालाँकि, broadcast_to
अपने साथ ऐसा कोई लाभ नहीं लाता है। नव-निर्मित टेंसर प्रसारित आकार की पूरी मेमोरी लेता है। (ग्राफ़ संदर्भ में, broadcast_to
बाद के ऑपरेशन में जोड़ा जा सकता है और फिर इसे अनुकूलित किया जा सकता है।)
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 1-बिट साइनलेस पूर्णांक या 4-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या QI8 प्रकार या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 32-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QUI8 प्रकार या 16 का टेंसर -बिट साइनलेस पूर्णांक या QI16 प्रकार या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट फ्लोट तत्व मानों के साथ जटिल प्रकार |
shape | 32/64-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 1-बिट साइनलेस पूर्णांक या 4-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या QI8 प्रकार या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 32-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QUI8 प्रकार या 16 का टेंसर -बिट साइनलेस पूर्णांक या QI16 प्रकार या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट फ्लोट तत्व मानों के साथ जटिल प्रकार |
tfl.bucketize
(TFL::BucketizeOp)
'सीमाओं' के आधार पर 'इनपुट' को बकेटाइज़ करता है।
उदाहरण:
यदि इनपुट boundaries = [0, 10, 100]
और input = [[-5, 10000][150, 10][5, 100]]
, तो आउटपुट output = [[0, 3][3, 2][1, 3]]
।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultShape
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | एमएलआईआर प्रकार | विवरण |
---|---|---|
boundaries | ::mlir::ArrayAttr | 32-बिट फ़्लोट सरणी विशेषता |
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 32-बिट फ्लोट या 64-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक मान का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
tfl.call_once
(TFL::CallOnceOp)
एक आरंभीकरण फ़ंक्शन को आमंत्रित करता है
यह ऑपरेशन टीएफ सेव्ड मॉडल बोली में सत्र इनिशियलाइज़र के लिए दिए गए इनिशियलाइज़ेशन फ़ंक्शन को आमंत्रित करता है।
इंटरफेस: TflRuntimeVerifyOpInterface
गुण:
गुण | एमएलआईआर प्रकार | विवरण |
---|---|---|
session_init_function | ::mlir::StringAttr | स्ट्रिंग विशेषता |
tfl.cast
(TFL::CastOp)
कास्ट ऑपरेटर
इनपुट को इनपुट प्रकार से आउटपुट प्रकार में कास्ट करता है।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultShape
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 16-बिट फ्लोट या bfloat16 प्रकार या 32-बिट फ्लोट या 64-बिट फ्लोट या 1-बिट साइनलेस पूर्णांक या 4-बिट साइनलेस पूर्णांक या 16-बिट साइनलेस पूर्णांक या 16-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक का टेंसर या 32-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 64-बिट संकेत रहित पूर्णांक या टीएफलाइट क्विंट8 प्रकार या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 8-बिट संकेत रहित पूर्णांक या 32-बिट फ्लोट तत्व मानों के साथ जटिल प्रकार |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 16-बिट फ्लोट या bfloat16 प्रकार या 32-बिट फ्लोट या 64-बिट फ्लोट या 1-बिट साइनलेस पूर्णांक या 16-बिट साइनलेस पूर्णांक या 16-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक का टेंसर या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या टीएफलाइट क्विंट8 प्रकार या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट फ्लोट तत्व मानों के साथ जटिल प्रकार |
tfl.ceil
(TFL::CeilOp)
सील ऑपरेटर
इनपुट का तत्व-वार अधिकतम मूल्य लौटाता है।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, InferTensorType
, TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, InferShapedTypeOpInterface
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
x | 32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
y | 32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर |
tfl.complex_abs
(TFL::ComplexAbsOp)
किसी टेंसर के जटिल निरपेक्ष मान की गणना करता है।
जटिल संख्याओं के एक टेंसर x
को देखते हुए, यह ऑपरेशन float
या double
प्रकार का एक टेंसर लौटाता है जो कि x
में प्रत्येक तत्व का पूर्ण मान है। x
के सभी तत्व सम्मिश्र संख्याओं के रूप में होने चाहिए \(a + bj\). निरपेक्ष मूल्य की गणना इस प्रकार की जाती है \( \sqrt{a^2 + b^2}\).
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultShape
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 32-बिट फ्लोट तत्वों के साथ जटिल प्रकार का टेंसर या 64-बिट फ्लोट तत्वों के मान के साथ जटिल प्रकार का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ़्लोट या 64-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर |
tfl.concatenation
(TFL::ConatenationOp)
संयोजन संचालिका
टेंसरों को एक आयाम में जोड़ता है
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | एमएलआईआर प्रकार | विवरण |
---|---|---|
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान NONE, या RELU, या RELU_N1_TO_1, या RELU6, या TANH, या SIGN_BIT है |
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
values | किसी भी प्रकार के मानों के टेंसर की विविधता |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ्लोट या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 16-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 32-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 1 का टेंसर -बिट साइनलेस पूर्णांक मान |
tfl.control_node
(TFL::ControlNodeOp)
नियंत्रण किनारों को जोड़ने के लिए TFL.control_node
ऑपरेशन सिंगल-ब्लॉक ऑपरेशंस को लपेटता है।
इसका उपयोग क्षेत्रों को लपेटने और उनमें नियंत्रण निर्भरताएँ जोड़ने के लिए किया जाता है। आमतौर पर, यह फ़्लैटबफ़र मॉडल को जारी करने से पहले अंतिम चरणों में से एक में होगा ताकि उन अनुकूलन को सक्षम किया जा सके जो संचालन के एक निश्चित क्रम (जैसे रीमटेरियलाइज़ेशन) पर निर्भर करते हैं। फ़्लैटबफ़र निर्यातक लिपटे हुए क्षेत्र को खोल देगा और मेटाडेटा के साथ जेनरेट किए गए मॉडल को एनोटेट करेगा। जैसे कि कोई भी रनटाइम पुन: क्रम नियंत्रण निर्भरता द्वारा दिए गए आदेश का सम्मान करेगा।
लक्षण: HasParent<mlir::func::FuncOp>
, RecursiveMemoryEffects
, SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp>
, SingleBlock
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
controlInputs | नियंत्रण की विविधता |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
outputs | किसी भी प्रकार के मानों के टेंसर की विविधता |
control | नियंत्रण |
tfl.conv_2d
(TFL::Conv2DOp)
कनवल्शन ऑपरेटर
इनपुट पर कनवल्शन ऑपरेशन निष्पादित करता है।
इनपुट: inputs[0]
: आवश्यक: इनपुट सक्रियण टेंसर inputs[1]
: आवश्यक: फिल्टर वजन टेंसर inputs[2]
: वैकल्पिक: बायस टेंसर
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
, quant::AffineOpCoefficient<0, 1>
इंटरफेस: AffineQuantizedOpInterface
, ConditionallySpeculatable
, DynamicRangeQuantizedOpInterface
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TFL_SparseOp
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | एमएलआईआर प्रकार | विवरण |
---|---|---|
dilation_h_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता |
dilation_w_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान NONE, या RELU, या RELU_N1_TO_1, या RELU6, या TANH, या SIGN_BIT है |
padding | ::mlir::StringAttr | स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान समान या वैध है |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता |
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार मानों का टेंसर |
filter | 32-बिट फ्लोट या QI4 प्रकार या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार मानों का टेंसर |
bias | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार मानों का टेंसर |
tfl.conv_3d
(TFL::Conv3DOp)
कनवल्शन 3डी ऑपरेटर
3डी इनपुट पर कनवल्शन ऑपरेशन करता है। इनपुट: inputs[0]
: आवश्यक: इनपुट सक्रियण टेंसर inputs[1]
: आवश्यक: फिल्टर वजन टेंसर inputs[2]
: वैकल्पिक: बायस टेंसर
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | एमएलआईआर प्रकार | विवरण |
---|---|---|
dilation_d_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता |
dilation_h_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता |
dilation_w_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान NONE, या RELU, या RELU_N1_TO_1, या RELU6, या TANH, या SIGN_BIT है |
padding | ::mlir::StringAttr | स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान समान या वैध है |
stride_d | ::mlir::IntegerAttr | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता |
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर |
filter | 32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर |
bias | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर |
tfl.conv_3d_transpose
(TFL::Conv3DTransposeOp)
ट्रांसपोज़्ड कन्वोल्यूशन 3डी ऑपरेटर
3डी इनपुट पर ट्रांसपोज़्ड कन्वोल्यूशन ऑपरेशन करता है। इनपुट: inputs[0]
: आवश्यक: आउटपुट टेंसर inputs[1]
: आवश्यक: फिल्टर वजन टेंसर inputs[2]
: आवश्यक: इनपुट सक्रियण टेंसर inputs[3]
: वैकल्पिक: बायस टेंसर
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | एमएलआईआर प्रकार | विवरण |
---|---|---|
dilation_d_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता |
dilation_h_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता |
dilation_w_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान NONE, या RELU, या RELU_N1_TO_1, या RELU6, या TANH, या SIGN_BIT है |
padding | ::mlir::StringAttr | स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान समान या वैध है |
stride_d | ::mlir::IntegerAttr | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता |
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
output_shape | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
filter | 32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर |
input | 32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर |
bias | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर |
tfl.cos
(TFL::CosOp)
कोसाइन संचालिका
इनपुट के तत्व-वार कोसाइन की गणना करता है
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, InferTensorType
, TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, InferShapedTypeOpInterface
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
x | 32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
y | 32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर |
tfl.cumsum
(TFL::CumsumOp)
कमसम ऑपरेटर
अक्ष के अनुदिश टेंसर x के संचयी योग की गणना करें।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | एमएलआईआर प्रकार | विवरण |
---|---|---|
exclusive | ::mlir::BoolAttr | बूल विशेषता |
reverse | ::mlir::BoolAttr | बूल विशेषता |
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
axis | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
tfl.custom
(TFL::CustomOp)
कस्टम ऑप
किसी भी TFLite कस्टम ऑपरेशन के लिए एक सामान्य ऑप।
इनपुट: मूल ऑप में इनपुट की एक सूची। कस्टम_कोड: एक स्ट्रिंग का उपयोग यह पहचानने के लिए किया जाता है कि यह ऑप वास्तव में कौन सा है, जो फ्लैटबफर में ऑपरेटर_कोड्स.कस्टम_कोड से मेल खाता है। कस्टम_ऑप्शन: बाइट्स फैशन में ऑप विशेषताओं को सहेजने के लिए एक धारक। आउटपुट: मूल ऑप में आउटपुट की एक सूची।
इंटरफेस: TflRuntimeVerifyOpInterface
गुण:
गुण | एमएलआईआर प्रकार | विवरण |
---|---|---|
custom_code | ::mlir::StringAttr | स्ट्रिंग विशेषता |
custom_option | ::mlir::TFL::ConstBytesAttr | संकलित बाइट्स का एक स्ट्रिंग विशेषता प्रतिनिधित्व |
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | किसी भी प्रकार के मानों या किसी भी प्रकार के टेंसर की विविधता |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | किसी भी प्रकार के मानों के टेंसर की विविधता |
tfl.custom_tf
(TFL::CustomTfOp)
टीएफ कस्टम ऑप्स के लिए रैपर ऑप।
किसी भी कस्टम टीएफ ऑप के चारों ओर एक रैपर ऑप। इनमें Custom_opdefs का उपयोग करके परिभाषित या लिंक किए गए ऑप्स शामिल हैं जो TF बोली में परिभाषित नहीं हैं। यह ऑप केवल कस्टम ऑप को एक क्षेत्र के अंदर लपेटता है। नोट #1, इस ऑप में CustomOp का उपयोग करके परिभाषित टीएफ लाइट कस्टम ऑप्स शामिल नहीं होंगे। नोट #2, यह ऑप कनवर्टर के अंदर केवल आंतरिक प्रतिनिधित्व है और जब मॉडल को फ़्लैटबफ़र में निर्यात किया जाता है तो इसे उजागर/निर्यात नहीं किया जाता है।
लक्षण: IsolatedFromAbove
, RecursiveMemoryEffects
, SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp>
, SingleBlock
इंटरफ़ेस: InferTypeOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | किसी भी प्रकार के मानों या किसी भी प्रकार के टेंसर की विविधता |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | किसी भी प्रकार के मानों के टेंसर की विविधता |
tfl.densify
(TFL::DensifyOp)
सघनीकरण संचालक
विरल टेंसर को सघन प्रारूप में परिवर्तित करता है।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
tfl.depth_to_space
(TFL::DepthToSpaceOp)
डेप्थटूस्पेस ऑपरेटर
डेटा को गहराई से स्थानिक डेटा के ब्लॉक में पुनर्व्यवस्थित करता है। यह SpaceToDepth का विपरीत परिवर्तन है। अधिक विशेष रूप से, यह ऑप इनपुट टेंसर की एक प्रति आउटपुट करता है जहां depth
आयाम से मानों को स्थानिक ब्लॉकों में height
और width
आयामों में ले जाया जाता है। Attr block_size
इनपुट ब्लॉक आकार और डेटा को कैसे स्थानांतरित किया जाता है, इंगित करता है।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | एमएलआईआर प्रकार | विवरण |
---|---|---|
block_size | ::mlir::IntegerAttr | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता जिसका मान सकारात्मक है |
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या टीएफलाइट क्विंट 8 प्रकार या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या टीएफलाइट क्विंट 8 प्रकार या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार मानों का टेंसर |
tfl.depthwise_conv_2d
(टीएफएल::डेप्थवाइजConv2DOp)
गहराई से अलग करने योग्य कनवल्शन ऑपरेटर
इनपुट पर कनवल्शन ऑपरेशन निष्पादित करता है।
इनपुट: inputs[0]
: आवश्यक: इनपुट सक्रियण टेंसर inputs[1]
: आवश्यक: फिल्टर वजन टेंसर inputs[2]
: वैकल्पिक: बायस टेंसर
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
, quant::AffineOpCoefficient<3, 1>
इंटरफेस: AffineQuantizedOpInterface
, ConditionallySpeculatable
, DynamicRangeQuantizedOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TFL_SparseOp
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | एमएलआईआर प्रकार | विवरण |
---|---|---|
dilation_h_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता |
dilation_w_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान NONE, या RELU, या RELU_N1_TO_1, या RELU6, या TANH, या SIGN_BIT है |
padding | ::mlir::StringAttr | स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान समान या वैध है |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता |
depth_multiplier | ::mlir::IntegerAttr | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक विशेषता |
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार मानों का टेंसर |
filter | 32-बिट फ्लोट या QI4 प्रकार या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार मानों का टेंसर |
bias | किसी भी प्रकार के मान या किसी भी प्रकार का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार मानों का टेंसर |
tfl.dequantize
(TFL::DequantizeOp)
डिक्वांटाइज़ ऑपरेटर
परिमाणीकरण मापदंडों के अनुसार पूर्णांकों की परिमाणित सारणी को फ़्लोटिंग-पॉइंट में परिवर्तित करता है।
इंटरफेस: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | QI4 प्रकार या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार या 16-बिट फ्लोट मान का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ़्लोट मानों का टेंसर |
tfl.dilate
(TFL::DilateOp)
फैलाव संचालिका
मौजूदा तत्वों के बीच नए तत्व जोड़कर एक टेंसर का विस्तार करता है। लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या 16-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 16-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 32-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 64-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक का टेंसर या 32-बिट फ्लोट या 64-बिट फ्लोट मान |
dilations | 32-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
padding_value | किसी भी प्रकार के मान का 0D टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या 16-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 16-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 32-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या 64-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक का टेंसर या 32-बिट फ्लोट या 64-बिट फ्लोट मान |
tfl.div
(TFL::DivOp)
प्रभाग संचालक
तत्त्ववार विभाजन संक्रिया.
लक्षण: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, ResultsBroadcastableShape
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | एमएलआईआर प्रकार | विवरण |
---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान NONE, या RELU, या RELU_N1_TO_1, या RELU6, या TANH, या SIGN_BIT है |
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
lhs | 32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या QUI8 प्रकार मानों का टेंसर |
rhs | 32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या QUI8 प्रकार मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या QUI8 प्रकार मानों का टेंसर |
tfl.dynamic_update_slice
(TFL::DynamicUpdateSliceOp)
डायनामिकअपडेटस्लाइस।
DynamicUpdateSlice ऑप जिसमें XLA DynamicUpdateSlice के समान शब्दार्थ हैं। एक परिणाम उत्पन्न करता है जो इनपुट ऐरे ऑपरेंड का मान है, जिसमें एक स्लाइस अपडेट स्टार्ट_इंडिसिस पर ओवरराइट किया जाता है।
https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice देखें
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संकार्य:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
operand | 1-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट फ्लोट मान का टेंसर |
update | 1-बिट साइनलेस पूर्णांक या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट साइनलेस पूर्णांक या 64-बिट साइनलेस पूर्णांक या 32-बिट फ्लोट मान का टेंसर |
start_indices | 32/64-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 1-बिट साइनलेस इंटेगर या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट फ्लोट मानों का टेन्सर |
tfl.elu
(tfl :: eluop)
घातीय रैखिक एकक ऑपरेटर
घातीय रैखिक f (x) -> exp (x) -1 के लिए x <0, x के लिए x> = 0. तत्व -वार की गणना करता है।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultShape
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
x | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
y | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
tfl.embedding_lookup
(tfl :: एम्बेडिंगलुकअप)
एंबेडिंग लुकअप ऑपरेटर
एम्बेडिंग टेंसर्स की एक सूची में आईडी दिखता है।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
इंटरफेस: AffineQuantizedOpInterface
, ConditionallySpeculatable
, DynamicRangeQuantizedOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
lookup | 32-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
value | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QI8 प्रकार या Qui8 प्रकार या QI4 प्रकार के मान का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक मानों का टेंसर |
tfl.equal
(tfl :: इक्वॉप)
समान प्रचालक
X == y तत्व-वार का सत्य तत्व देता है
लक्षण: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
Commutative
ResultsBroadcastableShape
QuantizableResult
AlwaysSpeculatableImplTrait
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
x | 1-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट फ्लोट या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या क्यूई 8 प्रकार या क्यूई 8 प्रकार या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या Tflite स्ट्रिंग प्रकार मान के टेन्सर |
y | 1-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट फ्लोट या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या क्यूई 8 प्रकार या क्यूई 8 प्रकार या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या Tflite स्ट्रिंग प्रकार मान के टेन्सर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 1-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
tfl.exp
(tfl :: expop)
प्राकृतिक प्रतिपक्षीय प्रचालक
इनपुट पर तत्व-वार प्राकृतिक घातांक संचालन करता है।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
x | 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार के मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
y | 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार के मानों का टेंसर |
tfl.expand_dims
(tfl :: expanddimsop)
एक टेंसर के आकार में 1 का आयाम सम्मिलित करता है।
एक टेंसर input
देखते हुए, यह ऑपरेशन input
के आकार के आयाम सूचकांक axis
पर 1 का आयाम सम्मिलित करता है। आयाम सूचकांक axis
शून्य से शुरू होता है; यदि आप axis
के लिए एक नकारात्मक संख्या निर्दिष्ट करते हैं तो इसे अंत से पीछे की ओर गिना जाता है।
यह ऑपरेशन उपयोगी है यदि आप एक तत्व में बैच आयाम जोड़ना चाहते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास आकार [height, width, channels]
की एक एकल छवि है, तो आप इसे expand_dims(image, 0)
के साथ 1 छवि का एक बैच बना सकते हैं, जो आकार [1, height, width, channels]
बना देगा। .
अन्य उदाहरण:
# '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]
इस ऑपरेशन के लिए आवश्यक है:
-1-input.dims() <= dim <= input.dims()
यह ऑपरेशन squeeze()
से संबंधित है, जो आकार 1 के आयामों को हटा देता है।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | किसी भी प्रकार के मानों का टेंसर |
dim | 32/64-बिट साइन रहित पूर्णांक मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | किसी भी प्रकार के मानों का टेंसर |
tfl.external_const
(tfl :: outhernconstop)
बाहरी कास्ट ऑप।
बाहरी कांस्ट ओपी में एक buffer_index
होता है जो फ्लैटबफ़र में एक निरंतरता की ओर इशारा करता है।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | Mlir प्रकार | विवरण |
---|---|---|
buffer_index | :: mlir :: integerattr | 32-बिट साइन रहित पूर्णांक विशेषता |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | किसी भी प्रकार के मानों का टेंसर |
tfl.fake_quant
(tfl :: fakequantop)
फेकक्वैंट ऑपरेटर
नकली-प्रश्न 'इनपुट' टेंसर को फ्लोट स्केलर मिनट के माध्यम से फ्लोट के टेंसर और मैक्स से 'आउटपुट' टेंसर के रूप में इनपुट के रूप में।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | Mlir प्रकार | विवरण |
---|---|---|
min | :: mlir :: floatattr | 32-बिट फ्लोट विशेषता |
max | :: mlir :: floatattr | 32-बिट फ्लोट विशेषता |
num_bits | :: mlir :: integerattr | 32-बिट साइन रहित पूर्णांक विशेषता जिसका न्यूनतम मान 2 है जिसका अधिकतम मान 16 है |
narrow_range | :: mlir :: boolattr | बूल विशेषता जिसका मूल्य गलत है |
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 32-बिट फ्लोट मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ्लोट मानों का टेंसर |
tfl.fill
(tfl :: fillop)
दिए गए मूल्य के साथ टेंसर को भरें।
दिए गए मूल्य के साथ टेंसर को भरें।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
dims | 32/64-बिट साइन रहित पूर्णांक मानों का टेंसर |
input | 32-बिट फ्लोट या 16-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या 1-बिट साइनलेस इंटेगर या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार या TFlite स्ट्रिंग प्रकार मान के टेन्सर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
result | 32-बिट फ्लोट या 16-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या 1-बिट साइनलेस इंटेगर या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार या TFlite स्ट्रिंग प्रकार मान के टेन्सर |
tfl.floor
(tfl :: Florop)
फ़्लोर ऑपरेटर
इनपुट का तत्व-वार फ्लोर मान देता है।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, InferTensorType
, TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, InferShapedTypeOpInterface
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
x | 32-बिट फ्लोट मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
y | 32-बिट फ्लोट मानों का टेंसर |
tfl.floor_div
(tfl :: floordivop)
फ़्लोर डिव ऑपरेटर
तत्व-वार फ्लोर डिव ऑपरेशन।
लक्षण: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, ResultsBroadcastableShape
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
lhs | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
rhs | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
tfl.floor_mod
(tfl :: flomordop)
विभाजन अनुस्मारक
तत्व-वार डिवीजन रिमाइंडर ऑपरेशन।
लक्षण: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, ResultsBroadcastableShape
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
lhs | 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट फ्लोट मानों का टेन्सर |
rhs | 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट फ्लोट मानों का टेन्सर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट फ्लोट मानों का टेन्सर |
tfl.fully_connected
(tfl :: pellonconnectop)
पूरी तरह से जुड़ा हुआ ओपी
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
, quant::AffineOpCoefficient<0, 1>
इंटरफेस: AffineQuantizedOpInterface
, ConditionallySpeculatable
, DynamicRangeQuantizedOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TFL_SparseOp
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | Mlir प्रकार | विवरण |
---|---|---|
fused_activation_function | :: mlir :: stringattr | स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान कोई नहीं है, या relu, या relu_n1_to_1, या relu6, या tanh, या sign_bit |
weights_format | :: mlir :: stringattr | स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान डिफ़ॉल्ट है, या shuffled4x16int8 |
keep_num_dims | :: mlir :: boolattr | बूल विशेषता |
asymmetric_quantize_inputs | :: mlir :: boolattr | बूल विशेषता |
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या qui8 प्रकार या QI16 प्रकार या Qui16 प्रकार के मान का टेंसर |
filter | 32-बिट फ्लोट या QI4 प्रकार या QI8 प्रकार या qui8 प्रकार या QI16 प्रकार के मान का टेंसर |
bias | किसी भी प्रकार के मान या कोई भी प्रकार का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | किसी भी प्रकार के मानों के टेंसर का वैराइडिक |
tfl.gather
(tfl :: enterop)
एकत्र प्रचालक
indices
के अनुसार params
अक्ष axis
से स्लाइस इकट्ठा करें।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, DynamicRangeQuantizedOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | Mlir प्रकार | विवरण |
---|---|---|
axis | :: mlir :: integerattr | 32-बिट साइन रहित पूर्णांक विशेषता |
batch_dims | :: mlir :: integerattr | 32-बिट साइन रहित पूर्णांक विशेषता |
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
params | 32-बिट फ्लोट या 1-बिट साइनलेस इंटेगर या 4-बिट साइनलेस इंटेगर या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या Tflite स्ट्रिंग या 8-बिट के टेन्सर अहस्ताक्षरित पूर्णांक या Qi8 प्रकार या qui8 प्रकार या QI16 प्रकार के मान |
indices | 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ्लोट या 1-बिट साइनलेस इंटेगर या 4-बिट साइनलेस इंटेगर या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या TFLITE स्ट्रिंग या 8-बिट के टेन्सर अहस्ताक्षरित पूर्णांक या Qi8 प्रकार या qui8 प्रकार या QI16 प्रकार के मान |
tfl.gather_nd
(tfl :: gatherndop)
_Gather एनडी ऑपरेटर
indices
द्वारा निर्दिष्ट आकार के साथ एक टेन्सर में params
से स्लाइस इकट्ठा करें।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
params | 32-बिट फ्लोट या 1-बिट साइनलेस इंटेगर या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QI8 प्रकार या tflite स्ट्रिंग प्रकार मान के टेंसर |
indices | 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ्लोट या 1-बिट साइनलेस इंटेगर या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QI8 प्रकार या tflite स्ट्रिंग प्रकार मान के टेंसर |
tfl.gelu
(tfl :: geluop)
गेलू सक्रियण फ़ंक्शन।
गणना गेलू सक्रियण फ़ंक्शन तत्व-वार।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | Mlir प्रकार | विवरण |
---|---|---|
approximate | :: mlir :: boolattr | बूल विशेषता |
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या qui8 प्रकार के मान का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या qui8 प्रकार के मान का टेंसर |
tfl.greater
(tfl :: greatop)
ग्रेटर ऑपरेटर
तत्व-वार ग्रेटर ऑपरेशन।
लक्षण: :: mlir QuantizableResult
::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
ResultsBroadcastableShape
AlwaysSpeculatableImplTrait
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
lhs | 32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या क्वि 8 प्रकार या QI8 प्रकार या TFlite Quint8 प्रकार के टेंसर |
rhs | 32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या क्वि 8 प्रकार या QI8 प्रकार या TFlite Quint8 प्रकार के टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 1-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
tfl.greater_equal
(tfl :: Greaterequalop)
_Greater बराबर ऑपरेटर
तत्व-वार ग्रेटर_ अकाउल ऑपरेशन।
लक्षण: :: mlir QuantizableResult
::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
ResultsBroadcastableShape
AlwaysSpeculatableImplTrait
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
lhs | 32-बिट फ्लोट या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या क्यूई 8 प्रकार या क्यूई 8 प्रकार के टेंसर |
rhs | 32-बिट फ्लोट या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या क्यूई 8 प्रकार या क्यूई 8 प्रकार के टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 1-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
tfl.hard_swish
(tfl :: hardswishop)
कठिन सक्रियण समारोह।
हार्ड-स्विश सक्रियण फ़ंक्शन f (x)-> (x * relu6 (x+3))/6 तत्व-वार की गणना करता है।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 32-बिट फ्लोट या Qui8 प्रकार या Qi8 प्रकार के मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ्लोट या Qui8 प्रकार या Qi8 प्रकार के मानों का टेंसर |
tfl.hashtable
(tfl :: हैशटेबलोप)
एक गैर-वैचारिक हैश तालिका बनाता है।
यह ओपी एक हैश तालिका बनाता है, जो इसकी कुंजी और मूल्यों के प्रकार को निर्दिष्ट करता है। तालिका का उपयोग करने से पहले आपको इसे इनिशियलाइज़ करना होगा। आरंभीकरण के बाद तालिका अपरिवर्तनीय होगी।
इंटरफेस: TflRuntimeVerifyOpInterface
गुण:
गुण | Mlir प्रकार | विवरण |
---|---|---|
table_id | :: mlir :: integerattr | 32-बिट साइन रहित पूर्णांक विशेषता |
key_dtype | :: mlir :: typeattr | किसी भी प्रकार की विशेषता |
value_dtype | :: mlir :: typeattr | किसी भी प्रकार की विशेषता |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
out | संसाधन मूल्यों का टेंसर |
tfl.hashtable_find
(tfl :: hashtablefindop)
एक तालिका में कुंजियाँ दिखती हैं, संबंधित मानों को आउटपुट करती है।
टेबल की कुंजियों के समान टेंसर keys
उसी प्रकार की होनी चाहिए। आउटपुट values
तालिका मानों के प्रकार का है।
स्केलर default_value
तालिका में मौजूद नहीं कुंजियों के लिए मान आउटपुट है। यह तालिका मानों के समान ही होना चाहिए।
इंटरफेस: TflRuntimeVerifyOpInterface
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
hash_table | संसाधन मूल्यों का टेंसर |
keys | 32-बिट साइनलेस इंटेगर या Tflite स्ट्रिंग प्रकार या 64-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
default_value | 32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या Tflite स्ट्रिंग प्रकार या 64-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
out | 32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या Tflite स्ट्रिंग प्रकार या 64-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
tfl.hashtable_import
(tfl :: hashtableimportop)
निर्दिष्ट कुंजियों और मूल्यों के साथ तालिका की सामग्री को बदल देता है।
टेंसर keys
तालिका की कुंजी के समान ही होनी चाहिए। टेंसर values
तालिका मानों के प्रकार का होना चाहिए।
इंटरफेस: TflRuntimeVerifyOpInterface
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
hash_table | संसाधन मूल्यों का टेंसर |
keys | 32-बिट साइनलेस इंटेगर या Tflite स्ट्रिंग प्रकार या 64-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
values | 32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या Tflite स्ट्रिंग प्रकार या 64-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
tfl.hashtable_size
(tfl :: hashtablesizeop)
दी गई तालिका में तत्वों की संख्या की गणना करता है।
इंटरफेस: TflRuntimeVerifyOpInterface
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
hash_table | संसाधन मूल्यों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
out | 64-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
tfl.if
(tfl :: ifop)
इफ-तब-एलेस ऑपरेशन
tfl.if
ऑपरेशन संहिता के दो क्षेत्रों को सशर्त रूप से निष्पादित करने के लिए एक IF-SHEN-ELSE निर्माण का प्रतिनिधित्व करता है। एक ऑपरेशन के लिए ऑपरेशन एक बूलियन मूल्य है। उदाहरण के लिए:
tfl.if %b {
...
} else {
...
}
tfl.if
ऐसे परिणामों को भी वापस कर सकता है जो इसके क्षेत्रों में परिभाषित किए गए हैं। परिभाषित मान निर्धारित किए जाते हैं कि किस निष्पादन पथ को लिया जाता है।
उदाहरण:
%x, %y = tfl.if %b -> (tensor<f32>, tensor<f32>) {
%x_true = ...
%y_true = ...
tfl.yield %x_true, %y_true : tensor<f32>, tensor<f32>
} else {
%x_false = ...
%y_false = ...
tfl.yield %x_false, %y_false : tensor<f32>, tensor<f32>
}
tfl.if
क्षेत्रों को हमेशा "Tfl.yield" के साथ समाप्त किया जाता है। यदि "tfl.if" कोई मानों को परिभाषित नहीं करता है, तो "tfl.yield" को छोड़ दिया जा सकता है, और इसे निहित रूप से डाला जाएगा। अन्यथा, यह स्पष्ट होना चाहिए। इसके अलावा, यदि "tfl.if" एक या एक से अधिक मूल्यों को परिभाषित करता है, तो 'और' ब्लॉक को छोड़ा नहीं जा सकता है।
उदाहरण:
tfl.if %b {
...
}
लक्षण: NoRegionArguments
, RecursiveMemoryEffects
SingleBlock
SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp>
इंटरफेस: RegionBranchOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
cond | 1-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
results | किसी भी प्रकार के मानों के टेंसर का वैराइडिक |
tfl.imag
(tfl :: imageop)
एक जटिल संख्या का काल्पनिक हिस्सा लौटाता है।
जटिल संख्याओं के एक टेंसर input
देखते हुए, यह ऑपरेशन टाइप float
का एक टेंसर लौटाता है जो input
में प्रत्येक तत्व का काल्पनिक हिस्सा है। input
में सभी तत्वों को फॉर्म की जटिल संख्या होनी चाहिए \(a + bj\), जहां ए असली हिस्सा है और बी इस ऑपरेशन द्वारा लौटाए गए काल्पनिक भाग है।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultShape
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 32-बिट फ्लोट तत्वों के साथ जटिल प्रकार का टेंसर या 64-बिट फ्लोट तत्वों के साथ जटिल प्रकार |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ्लोट या 64-बिट फ्लोट मानों का टेंसर |
tfl.l2_normalization
(Tfl :: l2normalizationop)
L2 सामान्य ऑपरेटर
L2normalization op
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, FixedOutputRangeInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | Mlir प्रकार | विवरण |
---|---|---|
fused_activation_function | :: mlir :: stringattr | स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान कोई नहीं है, या relu, या relu_n1_to_1, या relu6, या tanh, या sign_bit |
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 32-बिट फ्लोट या Qui8 प्रकार या Qi8 प्रकार या qui16 प्रकार या QI16 प्रकार या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ्लोट या Qui8 प्रकार या Qi8 प्रकार या qui16 प्रकार या QI16 प्रकार या 8-बिट साइनलेस पूर्णांक मानों का टेंसर |
tfl.leaky_relu
(tfl :: leakyreluop)
लीक
तत्व -वार लीक रिले ऑपरेटर x -> x> = 0? x: (अल्फा * x)
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | Mlir प्रकार | विवरण |
---|---|---|
alpha | :: mlir :: floatattr | 32-बिट फ्लोट विशेषता |
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 32-बिट फ्लोट या Qui8 प्रकार या Qi8 प्रकार या Tflite quint8 प्रकार या QI16 प्रकार के टेन्सर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ्लोट या Qui8 प्रकार या Qi8 प्रकार या Tflite quint8 प्रकार या QI16 प्रकार के टेन्सर |
tfl.less
(tfl :: कम)
कम प्रचालक
तत्व-वार कम ऑपरेशन।
लक्षण: :: mlir QuantizableResult
::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
ResultsBroadcastableShape
AlwaysSpeculatableImplTrait
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
lhs | 32-बिट फ्लोट या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या क्वि 8 प्रकार या QI8 प्रकार या TFlite Quint8 प्रकार मान के टेंसर |
rhs | 32-बिट फ्लोट या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या क्वि 8 प्रकार या QI8 प्रकार या TFlite Quint8 प्रकार मान के टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 1-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
tfl.less_equal
(tfl :: Liceequalop)
_ अनमोल समान ऑपरेटर
एलिमेंट-वार कम_ साल का ऑपरेशन।
लक्षण: :: mlir QuantizableResult
::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
ResultsBroadcastableShape
AlwaysSpeculatableImplTrait
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
lhs | 32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या क्यूई 8 प्रकार या क्वि 8 टाइप वैल्यू के टेंसर |
rhs | 32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या क्यूई 8 प्रकार या क्वि 8 टाइप वैल्यू के टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 1-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
tfl.local_response_normalization
(tfl :: localResponsenormalizationop)
स्थानीय प्रतिक्रिया सामान्यीकरण।
4-डी input
टेंसर को 1-डी वैक्टर (अंतिम आयाम के साथ) के 3-डी सरणी के रूप में माना जाता है, और प्रत्येक वेक्टर को स्वतंत्र रूप से सामान्य किया जाता है। किसी दिए गए वेक्टर के भीतर, प्रत्येक घटक को depth_radius
के भीतर इनपुट के भारित, चुकता राशि से विभाजित किया जाता है। विस्तार से,
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
विवरण के लिए, Krizhevsky et al।, गहरी कन्व्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (NIPS 2012) के साथ इमेजनेट वर्गीकरण देखें।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, InferTensorType
, TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, InferShapedTypeOpInterface
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | Mlir प्रकार | विवरण |
---|---|---|
radius | :: mlir :: integerattr | 32-बिट साइन रहित पूर्णांक विशेषता |
bias | :: mlir :: floatattr | 32-बिट फ्लोट विशेषता |
alpha | :: mlir :: floatattr | 32-बिट फ्लोट विशेषता |
beta | :: mlir :: floatattr | 32-बिट फ्लोट विशेषता |
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 32-बिट फ्लोट मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ्लोट मानों का टेंसर |
tfl.log
(tfl :: logop)
प्राकृतिक लघुगणक प्रचालक
इनपुट पर तत्व-वार नेचुरल लॉगरिदम ऑपरेशन करता है।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
x | 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार के मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
y | 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार के मानों का टेंसर |
tfl.log_softmax
(tfl :: logsoftmaxop)
लॉग सॉफ्टमैक्स ऑपरेटर
निम्न सूत्र के साथ तत्व-वार लॉग सॉफ्टमैक्स सक्रियण की गणना करता है
इनपुट - लॉग (redect_sum (exp (इनपुट), मंद))
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, FixedOutputRangeInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 32-बिट फ्लोट या Qui8 प्रकार या QI8 प्रकार या Tflite quint8 प्रकार मान का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ्लोट या Qui8 प्रकार या QI8 प्रकार या Tflite quint8 प्रकार मान का टेंसर |
tfl.logical_and
(tfl :: logicalandop)
तार्किक और प्रचालक
तत्व-वार लॉजिकल और ऑपरेशन।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, ResultsBroadcastableShape
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
lhs | 1-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
rhs | 1-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 1-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
tfl.logical_not
(tfl :: logicalNotop)
तार्किक नहीं ऑपरेटर
तत्व-वार लॉजिकल ऑपरेशन नहीं।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultShape
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
lhs | 1-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 1-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
tfl.logical_or
(tfl :: logicalorop)
तार्किक या ऑपरेटर
तत्व-वार लॉजिकल या ऑपरेशन।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, ResultsBroadcastableShape
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
lhs | 1-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
rhs | 1-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 1-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
tfl.logistic
(tfl :: logisticop)
लॉजिस्टिक ऑपरेटर
इनपुट के तत्व-वार सिग्मॉइड की गणना करता है
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, FixedOutputRangeInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
x | 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या qui8 प्रकार या QI16 प्रकार या tflite quint8 प्रकार के टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
y | 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या qui8 प्रकार या QI16 प्रकार या tflite quint8 प्रकार के टेंसर |
tfl.lstm
(tfl :: lstmop)
पूर्ण LSTM ऑपरेटर
लंबी अल्पकालिक मेमोरी यूनिट (LSTM) आवर्तक नेटवर्क लेयर। डिफ़ॉल्ट नॉन-पेपोल कार्यान्वयन पर आधारित है: http://deeplearning.cs.cmu.edu/pdfs/hochreiter97_lstm.pdf एस होचरेटर और जे। श्मिधुबर। 'लंबी अल्पकालिक स्मृति'। न्यूरल कम्प्यूटेशन, 9 (8): 1735-1780, 1997. पीपोल कार्यान्वयन इस पर आधारित है: https://research.google.com/pubs/archive/43905.pdf हसिम साक, एंड्रयू सीनियर, और फ्रेंकोइस ब्यूफेस। 'बड़े पैमाने पर ध्वनिक मॉडलिंग के लिए लंबी अल्पकालिक मेमोरी आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर।' Interspeech, 2014. इनपुट और भूलने वाले गेट (CIFG) का युग्मन इस पर आधारित है: http://arxiv.org/pdf/1503.04069.pdf Greff et al। 'LSTM: एक खोज स्थान Odyssey' परत सामान्यीकरण पर आधारित है: https://arxiv.org/pdf/1607.06450.pdf Ba et al। 'परत सामान्यीकरण'
लक्षण: QuantizableResult
इंटरफेस: DynamicRangeQuantizedOpInterface
, TFL_StatefulOp
, TflRuntimeVerifyOpInterface
गुण:
गुण | Mlir प्रकार | विवरण |
---|---|---|
fused_activation_function | :: mlir :: stringattr | स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान कोई नहीं है, या relu, या relu_n1_to_1, या relu6, या tanh, या sign_bit |
cell_clip | :: mlir :: floatattr | 32-बिट फ्लोट विशेषता जिसका मूल्य गैर-नकारात्मक है |
proj_clip | :: mlir :: floatattr | 32-बिट फ्लोट विशेषता जिसका मूल्य गैर-नकारात्मक है |
kernel_type | :: mlir :: tfl :: lstmkerneltypeattr | lstm_kernel_type जिसका मान mlir :: tfl :: lstmkerneltype :: पूर्ण है |
asymmetric_quantize_inputs | :: mlir :: boolattr | बूल विशेषता |
input_to_input_intermediate | :: mlir :: typeattr | किसी भी प्रकार की विशेषता |
input_to_forget_intermediate | :: mlir :: typeattr | किसी भी प्रकार की विशेषता |
input_to_cell_intermediate | :: mlir :: typeattr | किसी भी प्रकार की विशेषता |
input_to_output_intermediate | :: mlir :: typeattr | किसी भी प्रकार की विशेषता |
effective_hidden_scale_intermediate | :: mlir :: typeattr | किसी भी प्रकार की विशेषता |
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार के मानों का टेंसर |
input_to_input_weights | किसी भी प्रकार के मान या कोई भी प्रकार का टेंसर |
input_to_forget_weights | 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार के मानों का टेंसर |
input_to_cell_weights | 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार के मानों का टेंसर |
input_to_output_weights | 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार के मानों का टेंसर |
recurrent_to_input_weights | किसी भी प्रकार के मान या कोई भी प्रकार का टेंसर |
recurrent_to_forget_weights | 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार के मानों का टेंसर |
recurrent_to_cell_weights | 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार के मानों का टेंसर |
recurrent_to_output_weights | 32-बिट फ्लोट या QI8 प्रकार के मानों का टेंसर |
cell_to_input_weights | किसी भी प्रकार के मान या कोई भी प्रकार का टेंसर |
cell_to_forget_weights | किसी भी प्रकार के मान या कोई भी प्रकार का टेंसर |
cell_to_output_weights | किसी भी प्रकार के मान या कोई भी प्रकार का टेंसर |
input_gate_bias | किसी भी प्रकार के मान या कोई भी प्रकार का टेंसर |
forget_gate_bias | 32-बिट फ्लोट या QI32 प्रकार के मानों का टेंसर |
cell_bias | 32-बिट फ्लोट या QI32 प्रकार के मानों का टेंसर |
output_gate_bias | 32-बिट फ्लोट या QI32 प्रकार के मानों का टेंसर |
projection_weights | किसी भी प्रकार के मान या कोई भी प्रकार का टेंसर |
projection_bias | किसी भी प्रकार के मान या कोई भी प्रकार का टेंसर |
input_activation_state | राज्य -तूफ़ा |
input_cell_state | राज्य -तूफ़ा |
input_layer_norm_coefficients | किसी भी प्रकार के मान या कोई भी प्रकार का टेंसर |
forget_layer_norm_coefficients | किसी भी प्रकार के मान या कोई भी प्रकार का टेंसर |
cell_layer_norm_coefficients | किसी भी प्रकार के मान या कोई भी प्रकार का टेंसर |
output_layer_norm_coefficients | किसी भी प्रकार के मान या कोई भी प्रकार का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | किसी भी प्रकार के मानों का टेंसर |
tfl.matrix_diag
(tfl :: matrixdiagop)
प्रदान किए गए विकर्ण और बाकी सब कुछ के साथ एक टेंसर लौटाता है।
एक विकर्ण को देखते हुए, विकर्ण के साथ एक टेंसर लौटाता है और बाकी सब कुछ शून्य के साथ गद्देदार होता है। मान लें कि विकर्ण में k आयाम [I, J, K, ..., N]
हैं, तो आउटपुट रैंक k+1
का एक टेंसर है जिसमें आयाम [I, J, K, ..., N, N]
कहाँ: output[i, j, k, ..., m, n] = 1{m=n} * diagonal[i, j, k, ..., n].
: आउटपुट output[i, j, k, ..., m, n] = 1{m=n} * diagonal[i, j, k, ..., n].
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
diagonal | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या क्वि 8 प्रकार या QI8 प्रकार या TFlite Quint8 प्रकार मान के टेन्सर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या क्वि 8 प्रकार या QI8 प्रकार या TFlite Quint8 प्रकार मान के टेन्सर |
tfl.matrix_set_diag
(tfl :: matrixsetdiagop)
नए बैच वाले विकर्ण मानों के साथ एक बैच मैट्रिक्स टेंसर लौटाता है।
input
और diagonal
देखते हुए, यह ऑपरेशन input
के रूप में एक ही आकार और मूल्यों के साथ एक टेंसर लौटाता है, सिवाय अंतरतम मैट्रिस के मुख्य विकर्ण को छोड़कर। इन्हें diagonal
में मूल्यों द्वारा अधिलेखित किया जाएगा।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार या QUI8 प्रकार या TFlite Quint8 प्रकार मानों का टनर |
diagonal | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार या QUI8 प्रकार या TFlite Quint8 प्रकार मानों का टनर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
result | 32-बिट फ्लोट या 8-बिट साइनलेस इंटेगर या 16-बिट साइनलेस इंटेगर या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार या QUI8 प्रकार या TFlite Quint8 प्रकार मानों का टनर |
tfl.max_pool_2d
(tfl :: maxpool2dop)
मैक्स पूल 2 डी ओपी
इनपुट पर अधिकतम पूल 2 डी करता है।
इनपुट: inputs[0]
: आवश्यक: इनपुट टेंसर
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | Mlir प्रकार | विवरण |
---|---|---|
padding | :: mlir :: stringattr | स्ट्रिंग विशेषता जिसका मूल्य समान है, या मान्य है |
stride_w | :: mlir :: integerattr | 32-बिट साइन रहित पूर्णांक विशेषता |
stride_h | :: mlir :: integerattr | 32-बिट साइन रहित पूर्णांक विशेषता |
filter_width | :: mlir :: integerattr | 32-बिट साइन रहित पूर्णांक विशेषता |
filter_height | :: mlir :: integerattr | 32-बिट साइन रहित पूर्णांक विशेषता |
fused_activation_function | :: mlir :: stringattr | स्ट्रिंग विशेषता जिसका मान कोई नहीं है, या relu, या relu_n1_to_1, या relu6, या tanh, या sign_bit |
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 32-बिट फ्लोट या Qui8 प्रकार या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार या tflite quint8 प्रकार के टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ्लोट या Qui8 प्रकार या QI8 प्रकार या QI16 प्रकार या tflite quint8 प्रकार के टेंसर |
tfl.maximum
(tfl :: अधिकतम)
अधिकतम प्रचालक
तत्व-वार मैक्स ऑपरेशन।
लक्षण: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
Commutative
ResultsBroadcastableShape
QuantizableResult
AlwaysSpeculatableImplTrait
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
lhs | 32-बिट फ्लोट या 32/64-बिट साइनलेस इंटेगर या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार के टेंसर |
rhs | 32-बिट फ्लोट या 32/64-बिट साइनलेस इंटेगर या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार के टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
max | 32-बिट फ्लोट या 32/64-बिट साइनलेस इंटेगर या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार के टेंसर |
tfl.mean
(tfl :: meanop)
मीन प्रचालक
एक टेंसर के आयामों में तत्वों के माध्य की गणना करता है। अक्ष में दिए गए आयामों के साथ इनपुट_टेंसर को कम करता है। जब तक कीपडिम्स सच नहीं है, एक्सिस में प्रत्येक प्रविष्टि के लिए टेंसर की रैंक 1 से कम हो जाती है। यदि KeepDims सत्य है, तो कम आयामों को लंबाई 1 के साथ बनाए रखा जाता है।
लक्षण: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | Mlir प्रकार | विवरण |
---|---|---|
keep_dims | :: mlir :: boolattr | बूल विशेषता |
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | 32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या क्यूई 8 प्रकार या क्यूई 8 प्रकार या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QI16 प्रकार के टेंसर |
axis | 32-बिट साइनलेस इंटेगर मानों का टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | 32-बिट फ्लोट या 32-बिट साइनलेस इंटेगर या 64-बिट साइनलेस इंटेगर या क्यूई 8 प्रकार या क्यूई 8 प्रकार या 8-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक या QI16 प्रकार के टेंसर |
tfl.minimum
(tfl :: Minimentop)
न्यूनतम प्रचालक
तत्व-वार मिन ऑपरेशन।
लक्षण: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
Commutative
ResultsBroadcastableShape
QuantizableResult
AlwaysSpeculatableImplTrait
इंटरफेस: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
प्रभाव: MemoryEffects::Effect{}
संचालक:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
lhs | 32-बिट फ्लोट या 32/64-बिट साइनलेस इंटेगर या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार के टेंसर |
rhs | 32-बिट फ्लोट या 32/64-बिट साइनलेस इंटेगर या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार के टेंसर |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
min | 32-बिट फ्लोट या 32/64-बिट साइनलेस इंटेगर या QI8 प्रकार या QUI8 प्रकार या QI16 प्रकार के टेंसर |
tfl.mirror_pad
(tfl :: mirrorpadop)
मिररपैड ऑपरेटर। मिरर किए गए मूल्यों के साथ एक टेंसर को पैड करता है।
यह ऑपरेशन आपके द्वारा निर्दिष्ट पैडिंग के अनुसार मिरर किए गए मूल्यों के साथ एक इनपुट पैड करता है। पैडिंग आकार [n, 2] के साथ एक पूर्णांक टेंसर है, जहां n इनपुट का रैंक है। इनपुट के प्रत्येक आयाम डी के लिए, पैडिंग [डी, 0] इंगित करता है कि उस आयाम में इनपुट की सामग्री से पहले कितने मान जोड़ना है, और पैडिंग [डी, 1] इंगित करता है कि उस आयाम में इनपुट की सामग्री के बाद कितने मान जोड़ना है।
दोनों पैडिंग [डी, 0] और पैडिंग [डी, 1] इनपुट से अधिक नहीं होना चाहिए। DIM_SIZE (D) (या इनपुट.डिम_सिज़ (D) - 1) यदि Copy_border सही है (यदि गलत है, तो क्रमशः)।
आउटपुट के प्रत्येक आयाम d का गद्देदार आकार है:
paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
mode | ::mlir::TFL::MirrorPaddingTypeAttr | mirror_pad_enum |
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.mul
(TFL::MulOp)
Multiplication operator
Element-wise multiplication operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, Commutative
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
seed | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
seed2 | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
logits | tensor of 32-bit float values |
num_samples | tensor of 32-bit signless integer values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
value | ::mlir::UnitAttr | unit attribute |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
none_val | none type |
tfl.non_max_suppression_v4
(TFL::NonMaxSuppressionV4Op)
Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score,
pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. Bounding boxes with score less than score_threshold
are removed. Bounding boxes are supplied as [y1, x1, y2, x2], where (y1, x1) and (y2, x2) are the coordinates of any diagonal pair of box corners and the coordinates can be provided as normalized (ie, lying in the interval [0, 1]) or absolute. Note that this algorithm is agnostic to where the origin is in the coordinate system and more generally is invariant to orthogonal transformations and translations of the coordinate system; thus translating or reflections of the coordinate system result in the same boxes being selected by the algorithm. The output of this operation is a set of integers indexing into the input collection of bounding boxes representing the selected boxes. The bounding box coordinates corresponding to the selected indices can then be obtained using the tf.gather operation
. For example: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
tolerance | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
log_if_failed | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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)
. वगैरह।
उदाहरण के लिए:
# '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{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
values_count | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
values | variadic of tensor of any type values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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)
उदाहरण के लिए:
# '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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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)
उदाहरण के लिए:
# '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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | variadic of tensor of any type values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
qtype | ::mlir::TypeAttr | Tensor type attribute |
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
s_param | ::mlir::TFL::SparsityParameterAttr | Sparsity parameter. |
compressed_data | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
qtype | ::mlir::TypeAttr | Tensor type attribute |
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
seed | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
seed2 | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
shape | tensor of 32-bit signless integer values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
seed | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
seed2 | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
shape | tensor of 32-bit signless integer values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | tensor of any type values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | tensor of any integer type |
tfl.read_variable
(TFL::ReadVariableOp)
Reads variable value.
Read variable data identified by 'resource_id'.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
resource_id | tensor of resource values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | tensor of complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | tensor of 1-bit signless integer values |
reduction_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | tensor of 1-bit signless integer values |
reduction_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | tensor of any type values |
shape | tensor of 32-bit signless integer values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
align_corners | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
half_pixel_centers | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
align_corners | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
half_pixel_centers | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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 शर्तें।
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | tensor of 32-bit float values |
fft_length | tensor of 32-bit signless integer values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.select
(TFL::SelectOp)
Select operator
Select values of 'x' if the corresponding value of 'condition' is true or the value of 'y' if false. There are valid condition input sizes:
- Either the same shape (in which case the select is elementwise), or
- condition must be Rank 1 and match over the first dimension.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.select_v2
(TFL::SelectV2Op)
SelectV2 operator
Select values of 'x' if the corresponding value of 'condition' is true or the value of 'y' if false. There are valid condition input sizes:
- Either the same shape (in which case the select is elementwise), or
- Broadcastable shapes between 'condition', 'x' and 'y'.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
out_type | ::mlir::Attribute | derived attribute |
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | tensor of any type values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
beta | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
block_size | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
num_splits | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
num_splits | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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
.
उदाहरण के लिए:
# '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{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
squeeze_dims | ::mlir::ArrayAttr | 64-bit integer array attribute whose size is at most 8 |
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | tensor of any type values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 1-bit signless integer or 16-bit signless integer or QI16 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values |
tfl.sub
(TFL::SubOp)
Subtraction operator
Element-wise subtraction operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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
. दूसरे शब्दों में:
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
idx_out_type | ::mlir::Attribute | derived attribute |
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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)
. वगैरह।
This is the opposite of pack
.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultElementType
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
num | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is non-negative |
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
container | ::mlir::StringAttr | string attribute |
shared_name | ::mlir::StringAttr | string attribute |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
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 |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
index | tensor of 64-bit signless integer values |
tfl.while
(TFL::WhileOp)
While loop
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
गुण:
गुण | MLIR Type | विवरण |
---|---|---|
is_stateless | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | variadic of tensor of any type values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
«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:
ओपेरंड | विवरण |
---|---|
input | tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values |
परिणाम:
परिणाम | विवरण |
---|---|
output | tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values |
गुण
DimensionMetadataAttr
Dimension metadata.
Syntax:
#tfl.dimension_metadata<
::mlir::TFL::DimensionTypeAttr, # format
int32_t, # dense_size
::llvm::ArrayRef<int32_t>, # segments
::llvm::ArrayRef<int32_t> # indices
>
Parameters:
पैरामीटर | C++ type | विवरण |
---|---|---|
प्रारूप | ::mlir::TFL::DimensionTypeAttr | dimension_type |
dense_size | int32_t | |
खंडों | ::llvm::ArrayRef<int32_t> | |
सूचकांक | ::llvm::ArrayRef<int32_t> |
SparsityParameterAttr
Sparsity parameter.
Syntax:
#tfl.sparsity_parameter<
::llvm::ArrayRef<int32_t>, # traversal_order
::llvm::ArrayRef<int32_t>, # block_map
::llvm::ArrayRef<DimensionMetadataAttr> # dim_metadata
>
Parameters:
पैरामीटर | C++ type | विवरण |
---|---|---|
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">
Parameters:
पैरामीटर | C++ type | विवरण |
---|---|---|
कीमत | ::llvm::StringRef |
DimensionTypeAttr
dimension_type
Syntax:
#tfl.dimension_type_attr<
::mlir::TFL::DimensionType # value
>
Enum cases:
- DENSE (
DENSE
) - SPARSE_CSR (
SPARSE_CSR
) #### Parameters:
पैरामीटर | C++ type | विवरण |
---|---|---|
कीमत | ::mlir::TFL::DimensionType | an enum of type DimensionType |
LSTMKernelTypeAttr
lstm_kernel_type
Syntax:
#tfl.lstm_kernel_type_attr<
::mlir::TFL::LSTMKernelType # value
>
Enum cases:
- FULL (
FULL
) - BASIC (
BASIC
) #### Parameters:
पैरामीटर | C++ type | विवरण |
---|---|---|
कीमत | ::mlir::TFL::LSTMKernelType | an enum of type LSTMKernelType |
MirrorPaddingTypeAttr
mirror_pad_enum
Syntax:
#tfl.mirror_pad_attr<
::mlir::TFL::MirrorPaddingType # value
>
Enum cases:
- REFLECT (
REFLECT
) - SYMMETRIC (
SYMMETRIC
) #### Parameters:
पैरामीटर | C++ type | विवरण |
---|---|---|
कीमत | ::mlir::TFL::MirrorPaddingType | an enum of type MirrorPaddingType |
Enums
DimensionType
dimension_type
Cases:
प्रतीक | कीमत | डोरी |
---|---|---|
घना | 0 | घना |
SPARSE_CSR | 1 | SPARSE_CSR |
LSTMKernelType
lstm_kernel_type
Cases:
प्रतीक | कीमत | डोरी |
---|---|---|
भरा हुआ | 0 | भरा हुआ |
बुनियादी | 1 | बुनियादी |
MirrorPaddingType
mirror_pad_enum
Cases:
प्रतीक | कीमत | डोरी |
---|---|---|
प्रतिबिंबित होना | 0 | प्रतिबिंबित होना |
सममित | 1 | सममित |