Ngôn ngữ TensorFlow Lite.
Phương ngữ này tương ứng với các thao tác của TensorFlow Lite.
Các bất biến:
- Tất cả các giá trị đều thuộc loại Tensor (cụ thể, các đại lượng vô hướng được biểu diễn bằng tensor không chiều);
Hoạt động
tfl.abs (TFL::AbsOp)
Toán tử giá trị tuyệt đối
Cho một tensor x , phép toán này trả về một tensor chứa giá trị tuyệt đối của mỗi phần tử trong x . Ví dụ, nếu x là phần tử đầu vào và y là phần tử đầu ra, phép toán này sẽ tính toán: \(y = |x|\).
Các đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
x | Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 16 bit, số nguyên không dấu 32 bit, số thực 32 bit, hoặc kiểu QI8, hoặc kiểu QI16. |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 16 bit, số nguyên không dấu 32 bit, số thực 32 bit, hoặc kiểu QI8, hoặc kiểu QI16. |
tfl.add (TFL::AddOp)
Toán tử cộng
Phép cộng từng phần tử.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | Thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | Tensor gồm các giá trị kiểu float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16. |
rhs | Tensor gồm các giá trị kiểu float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16. |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | Tensor gồm các giá trị kiểu float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16. |
tfl.add_n (TFL::AddNOp)
_Thêm toán tử n
Cộng tất cả các tensor đầu vào theo từng phần tử.
Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
inputs | biến đổi của tensor có giá trị bất kỳ |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
sum | Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit. |
tfl.arg_max (TFL::ArgMaxOp)
Toán tử ArgMax
Trả về chỉ số có giá trị lớn nhất trên tất cả các chiều của tensor.
Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
output_type | ::mlir::Thuộc tính | thuộc tính dẫn xuất |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | Tensor gồm các giá trị kiểu QI8 hoặc QUI8: số nguyên không dấu 1 bit, số thực 32 bit, số nguyên không dấu 32 bit, số nguyên không dấu 8 bit, số nguyên không dấu 8 bit, hoặc kiểu dữ liệu QI8. |
dim | Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit |
tfl.arg_min (TFL::ArgMinOp)
Toán tử ArgMin
Trả về chỉ số có giá trị nhỏ nhất trên các chiều của tensor. a = [1, 10, 26.9, 2.8, 166.32, 62.3] b = tf.math.argmin(input = a) c = tf.keras.backend.eval(b)
Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
output_type | ::mlir::Thuộc tính | thuộc tính dẫn xuất |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | Tensor gồm các giá trị kiểu QI8 hoặc QUI8: số nguyên không dấu 1 bit, số thực 32 bit, số nguyên không dấu 32 bit, số nguyên không dấu 8 bit, số nguyên không dấu 8 bit, hoặc kiểu dữ liệu QI8. |
dim | Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit |
tfl.assign_variable (TFL::AssignVariableOp)
Gán giá trị mới cho một biến.
Bất kỳ thao tác ReadVariableOp nào có sự phụ thuộc điều khiển vào thao tác này đều được đảm bảo sẽ trả về giá trị này hoặc một giá trị mới hơn tiếp theo của biến.
Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
resource_id | tensor của các giá trị tài nguyên |
value | Tensor của số thực 32-bit hoặc số thực 64-bit hoặc số nguyên không dấu 1-bit hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc kiểu QI16 hoặc kiểu phức với các phần tử số thực 32-bit hoặc kiểu phức với các giá trị phần tử số thực 64-bit |
tfl.atan2 (TFL::Atan2Op)
Hoạt động Atan2
Phép toán "atan2" tính arctangent của y/x theo từng phần tử, có tính đến dấu của các đối số.
Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultType
Giao diện: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
y | Tensor gồm các giá trị float 32-bit hoặc float 64-bit. |
x | Tensor gồm các giá trị float 32-bit hoặc float 64-bit. |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | Tensor gồm các giá trị float 32-bit hoặc float 64-bit. |
tfl.average_pool_2d (TFL::AveragePool2DOp)
_Average_pool 2d operator
Thực hiện phép tính trung bình cộng trên dữ liệu đầu vào.
Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
filter_height | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
filter_width | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
padding | ::mlir::StringAttr | Thuộc tính chuỗi có giá trị là SAME hoặc VALID |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | Thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | Tensor của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16 |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | Tensor của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16 |
tfl.basic_lstm (TFL::BasicLSTMOp)
Toán tử lstm cơ bản
Toán tử tế bào LSTM cơ bản.
Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | Thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT |
cell_clip | ::mlir::FloatAttr | Thuộc tính số thực 32 bit có giá trị không âm |
proj_clip | ::mlir::FloatAttr | Thuộc tính số thực 32 bit có giá trị không âm |
kernel_type | ::mlir::TFL::LSTMKernelTypeAttr | lstm_kernel_type có giá trị là mlir::TFL::LSTMKernelType::BASIC |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
data_input | Tensor gồm các giá trị kiểu float 32 bit hoặc QUI8. |
prev_activ_input | Tensor gồm các giá trị kiểu float 32 bit hoặc QUI8. |
weights_input | Tensor gồm các giá trị kiểu float 32 bit hoặc QUI8. |
biases_input | Tensor gồm các giá trị kiểu float 32 bit hoặc QI32. |
prev_state_input | Tensor gồm các giá trị kiểu float 32 bit hoặc QI16. |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
activ_output | Giá trị tensor 2D thuộc bất kỳ kiểu nào |
state_output | Giá trị tensor 2D thuộc bất kỳ kiểu nào |
concat_temp | Giá trị tensor 2D thuộc bất kỳ kiểu nào |
activ_temp | Giá trị tensor 2D thuộc bất kỳ kiểu nào |
tfl.batch_matmul (TFL::BatchMatMulOp)
Toán tử nhân ma trận hàng loạt
Thực hiện phép nhân ma trận theo lô trên các ma trận đầu vào. Tuân theo các quy ước của TensorFlow BatchMatMulV2, với hỗ trợ cho các chiều không xác định trong kích thước lô và phép toán broadcasting.
Inputs:
`inputs[0]`: required: input LHS
`inputs[1]`: required: input RHS
`adjoint_lhs`: optional: Transpose LHS (default false)
`adjoint_rhs`: optional: Transpose RHS (default false)
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Giao diện: ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
adj_x | ::mlir::BoolAttr | thuộc tính boolean |
adj_y | ::mlir::BoolAttr | thuộc tính boolean |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | thuộc tính boolean |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
x | Tensor của số thực 32 bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QI16 hoặc giá trị số nguyên không dấu 8 bit |
y | Tensor của số thực 32 bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QI16 hoặc giá trị số nguyên không dấu 8 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | Tensor của số thực 32 bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QI16 hoặc các giá trị số nguyên không dấu 32 bit. |
tfl.batch_to_space_nd (TFL::BatchToSpaceNdOp)
Toán tử BatchToSpaceNd
Thao tác này định hình lại chiều "lô" 0 thành các chiều không gian.
Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | Tensor gồm các giá trị kiểu float 32-bit hoặc integer không dấu 8-bit hoặc integer không dấu 32-bit hoặc integer không dấu 64-bit hoặc integer không dấu 8-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16. |
block_shape | tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit |
indices | tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | Tensor gồm các giá trị kiểu float 32-bit hoặc integer không dấu 16-bit hoặc integer không dấu 32-bit hoặc integer không dấu 64-bit hoặc integer không dấu 8-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16. |
tfl.bidirectional_sequence_lstm (TFL::BidirectionalSequenceLSTMOp)
Toán tử LSTM chuỗi hai chiều
LSTM hai chiều về cơ bản là hai LSTM, một chạy tiến và một chạy lùi. Và đầu ra là sự nối tiếp của hai LSTM đó.
Đặc điểm: Kết QuantizableResult
Giao diện: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | Thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT |
cell_clip | ::mlir::FloatAttr | Thuộc tính số thực 32 bit có giá trị không âm |
proj_clip | ::mlir::FloatAttr | Thuộc tính số thực 32 bit có giá trị không âm |
merge_outputs | ::mlir::BoolAttr | thuộc tính boolean |
time_major | ::mlir::BoolAttr | thuộc tính boolean |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | thuộc tính boolean |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit. |
fw_input_to_input_weights | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
fw_input_to_forget_weights | Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit. |
fw_input_to_cell_weights | Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit. |
fw_input_to_output_weights | Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit. |
fw_recurrent_to_input_weights | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
fw_recurrent_to_forget_weights | Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit. |
fw_recurrent_to_cell_weights | Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit. |
fw_recurrent_to_output_weights | Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit. |
fw_cell_to_input_weights | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
fw_cell_to_forget_weights | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
fw_cell_to_output_weights | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
fw_input_gate_bias | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
fw_forget_gate_bias | tensor gồm các giá trị float 32 bit |
fw_cell_bias | tensor gồm các giá trị float 32 bit |
fw_output_gate_bias | tensor gồm các giá trị float 32 bit |
fw_projection_weights | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
fw_projection_bias | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
bw_input_to_input_weights | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
bw_input_to_forget_weights | Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit. |
bw_input_to_cell_weights | Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit. |
bw_input_to_output_weights | Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit. |
bw_recurrent_to_input_weights | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
bw_recurrent_to_forget_weights | Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit. |
bw_recurrent_to_cell_weights | Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit. |
bw_recurrent_to_output_weights | Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit. |
bw_cell_to_input_weights | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
bw_cell_to_forget_weights | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
bw_cell_to_output_weights | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
bw_input_gate_bias | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
bw_forget_gate_bias | tensor gồm các giá trị float 32 bit |
bw_cell_bias | tensor gồm các giá trị float 32 bit |
bw_output_gate_bias | tensor gồm các giá trị float 32 bit |
bw_projection_weights | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
bw_projection_bias | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
fw_input_activation_state | tensor có trạng thái |
fw_input_cell_state | tensor có trạng thái |
bw_input_activation_state | tensor có trạng thái |
bw_input_cell_state | tensor có trạng thái |
aux_input | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
fw_aux_input_to_input_weights | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
fw_aux_input_to_forget_weights | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
fw_aux_input_to_cell_weights | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
fw_aux_input_to_output_weights | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
bw_aux_input_to_input_weights | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
bw_aux_input_to_forget_weights | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
bw_aux_input_to_cell_weights | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
bw_aux_input_to_output_weights | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
fw_output | tensor của bất kỳ giá trị nào |
bw_output | tensor của bất kỳ giá trị nào |
tfl.bitcast (TFL::BitcastOp)
Toán tử Bitcast
Chuyển đổi bit một tensor từ kiểu dữ liệu này sang kiểu dữ liệu khác.
Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor của bất kỳ giá trị nào |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor của bất kỳ giá trị nào |
tfl.bitwise_xor (TFL::BitwiseXorOp)
Toán tử XOR bitwise
Elementwise thực hiện phép XOR bitwise của lhs và rhs .
Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , ResultsBroadcastableShape , SameOperandsAndResultElementType
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit. |
rhs | Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit. |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit. |
tfl.broadcast_args (TFL::BroadcastArgsOp)
Trả về hình dạng của s0 op s1 với broadcast.
Cho trước s0 và s1 , các tensor biểu diễn hình dạng, hãy tính r0 , hình dạng được phát sóng. s0 , s1 và r0 đều là các vectơ số nguyên.
Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
s0 | Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit |
s1 | Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
r0 | Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit |
tfl.broadcast_to (TFL::BroadcastToOp)
Phát sóng một mảng cho hình dạng tương thích.
Broadcasting là quá trình làm cho các mảng có hình dạng tương thích để thực hiện các phép toán số học. Hai hình dạng được coi là tương thích nếu với mỗi cặp chiều, chúng hoặc bằng nhau hoặc một trong hai chiều bằng một. Khi cố gắng broadcast một Tensor đến một hình dạng, nó bắt đầu với các chiều phía sau và tiến dần về phía trước.
Ví dụ,
x = tf.constant([1, 2, 3]) y = tf.broadcast_to(x, [3, 3]) print(y) tf.Tensor( [[1 2 3] [1 2 3] [1 2 3]], shape=(3, 3), dtype=int32)
Trong ví dụ trên, Tensor đầu vào có hình dạng [1, 3] được mở rộng thành Tensor đầu ra có hình dạng [3, 3] .
Khi thực hiện các phép toán phát sóng, chẳng hạn như nhân một tenxơ với một số vô hướng, việc phát sóng (thường) mang lại một số lợi ích về thời gian hoặc không gian, vì tenxơ được phát sóng không bao giờ được hiện thực hóa.
Tuy nhiên, broadcast_to không mang lại bất kỳ lợi ích nào như vậy. Tensor mới được tạo ra chiếm toàn bộ bộ nhớ của hình dạng được phát sóng. (Tuy nhiên, trong ngữ cảnh đồ thị, broadcast_to có thể được kết hợp với các thao tác tiếp theo và sau đó được tối ưu hóa loại bỏ.)
Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | Tensor gồm các số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 4 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc kiểu QI8 hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc kiểu QUI8 hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc kiểu QI16 hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc kiểu số phức với các giá trị phần tử là số thực 32 bit |
shape | Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | Tensor gồm các số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 4 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc kiểu QI8 hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc kiểu QUI8 hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc kiểu QI16 hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc kiểu số phức với các giá trị phần tử là số thực 32 bit |
tfl.bucketize (TFL::BucketizeOp)
Phân loại 'đầu vào' dựa trên 'ranh giới'.
Ví dụ:
Nếu đầu vào là boundaries = [0, 10, 100] và input = [[-5, 10000][150, 10][5, 100]] , thì đầu ra sẽ là output = [[0, 3][3, 2][1, 3]] .
Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
boundaries | ::mlir::ArrayAttr | Thuộc tính mảng số thực 32 bit |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | Tensor gồm các giá trị float 32-bit, float 64-bit, số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit. |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit |
tfl.call_once (TFL::CallOnceOp)
Gọi một hàm khởi tạo
Thao tác này gọi hàm khởi tạo đã cho cho trình khởi tạo phiên trong phương ngữ mô hình đã lưu của tf.
Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
session_init_function | ::mlir::StringAttr | thuộc tính chuỗi |
tfl.cast (TFL::CastOp)
người vận hành máy đúc
Chuyển đổi kiểu dữ liệu đầu vào sang kiểu dữ liệu đầu ra.
Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | Tensor kiểu float 16-bit hoặc bfloat16 hoặc float 32-bit hoặc float 64-bit hoặc số nguyên không dấu 1-bit hoặc số nguyên không dấu 2-bit hoặc số nguyên không dấu 4-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc kiểu TFLite quint8 hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc kiểu phức với các giá trị phần tử float 32-bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | Tensor kiểu float 16-bit hoặc bfloat16 hoặc float 32-bit hoặc float 64-bit hoặc số nguyên không dấu 1-bit hoặc số nguyên không dấu 2-bit hoặc số nguyên không dấu 4-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc kiểu TFLite quint8 hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc kiểu phức với các giá trị phần tử float 32-bit |
tfl.ceil (TFL::CeilOp)
Người vận hành trần
Trả về giá trị ceil từng phần tử của dữ liệu đầu vào.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Giao diện: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor gồm các giá trị float 32 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor gồm các giá trị float 32 bit |
tfl.complex_abs (TFL::ComplexAbsOp)
Tính giá trị tuyệt đối phức của một tenxơ.
Cho một tensor x gồm các số phức, phép toán này trả về một tensor kiểu float hoặc double là giá trị tuyệt đối của mỗi phần tử trong x . Tất cả các phần tử trong x phải là các số phức có dạng 0. \(a + bj\)Giá trị tuyệt đối được tính như sau: \( \sqrt{a^2 + b^2}\).
Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | Tensor kiểu phức với các phần tử float 32 bit hoặc kiểu phức với các giá trị phần tử float 64 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | Tensor gồm các giá trị float 32-bit hoặc float 64-bit. |
tfl.concatenation (TFL::ConcatenationOp)
Toán tử nối
Nối các tensor theo một chiều.
Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
axis | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | Thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
values | biến đổi của tensor có giá trị bất kỳ |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | Tensor của số thực 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc giá trị số nguyên không dấu 1 bit |
tfl.control_node (TFL::ControlNodeOp)
Thao tác TFL.control_node bao bọc các thao tác khối đơn để gắn các cạnh điều khiển.
Thao tác này được sử dụng để bao bọc các vùng và gắn các phụ thuộc điều khiển vào chúng. Thông thường, điều này sẽ xảy ra trong một trong những bước cuối cùng trước khi xuất mô hình flatbuffer để cho phép tối ưu hóa dựa trên thứ tự hoạt động cố định (chẳng hạn như tái cấu trúc vật chất). Trình xuất flatbuffer sẽ giải nén vùng đã được bao bọc và chú thích mô hình được tạo ra bằng siêu dữ liệu sao cho bất kỳ sự sắp xếp lại nào trong thời gian chạy sẽ tuân theo thứ tự được đưa ra bởi các phụ thuộc điều khiển.
Traits: HasParent<mlir::func::FuncOp> , RecursiveMemoryEffects , SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
controlInputs | sự kiểm soát thay đổi |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
outputs | biến đổi của tensor có giá trị bất kỳ |
control | điều khiển |
tfl.conv_2d (TFL::Conv2DOp)
Toán tử tích chập
Thực hiện phép toán tích chập trên các tín hiệu đầu vào.
Đầu vào: inputs[0] : bắt buộc: tensor kích hoạt đầu vào inputs[1] : bắt buộc: tensor trọng số bộ lọc inputs[2] : tùy chọn: tensor độ lệch
Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , TFL::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1> , TFL::AffineOpCoefficient<0, 1>
Giao diện: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , RequiresQuantizedBiasInterface , TFL_SparseOp , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
dilation_h_factor | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
dilation_w_factor | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | Thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT |
padding | ::mlir::StringAttr | Thuộc tính chuỗi có giá trị là SAME hoặc VALID |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | Tensor của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16 |
filter | Tensor gồm các giá trị kiểu float 32 bit hoặc kiểu QI4 hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8. |
bias | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | Tensor của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16 |
tfl.conv_3d (TFL::Conv3DOp)
Bộ toán tử tích chập 3D
Thực hiện phép toán tích chập trên đầu vào 3D. Đầu vào: inputs[0] : bắt buộc: tensor kích hoạt đầu vào inputs[1] : bắt buộc: tensor trọng số bộ lọc inputs[2] : tùy chọn: tensor độ lệch
Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , TFL::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , RequiresQuantizedBiasInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
dilation_d_factor | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
dilation_h_factor | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
dilation_w_factor | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | Thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT |
padding | ::mlir::StringAttr | Thuộc tính chuỗi có giá trị là SAME hoặc VALID |
stride_d | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor gồm các giá trị float 32 bit |
filter | tensor gồm các giá trị float 32 bit |
bias | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor gồm các giá trị float 32 bit |
tfl.conv_3d_transpose (TFL::Conv3DTransposeOp)
Toán tử tích chập chuyển vị 3D
Thực hiện phép toán tích chập chuyển vị trên đầu vào 3D. Đầu vào: inputs[0] : bắt buộc: hình dạng của tensor đầu ra inputs[1] : bắt buộc: tensor trọng số bộ lọc inputs[2] : bắt buộc: tensor kích hoạt đầu vào inputs[3] : tùy chọn: tensor độ lệch
Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , TFL::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , RequiresQuantizedBiasInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
dilation_d_factor | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
dilation_h_factor | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
dilation_w_factor | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | Thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT |
padding | ::mlir::StringAttr | Thuộc tính chuỗi có giá trị là SAME hoặc VALID |
stride_d | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
output_shape | tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit |
filter | tensor gồm các giá trị float 32 bit |
input | tensor gồm các giá trị float 32 bit |
bias | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor gồm các giá trị float 32 bit |
tfl.cos (TFL::CosOp)
Toán tử cosin
Tính toán hàm Cosin từng phần tử của dữ liệu đầu vào.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Giao diện: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor gồm các giá trị float 32 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor gồm các giá trị float 32 bit |
tfl.cumsum (TFL::CumsumOp)
Người vận hành Cumsum
Tính tổng tích lũy của tenxơ x dọc theo trục.
Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
exclusive | ::mlir::BoolAttr | thuộc tính boolean |
reverse | ::mlir::BoolAttr | thuộc tính boolean |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | Tensor gồm các giá trị float 32 bit, số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit. |
axis | tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | Tensor gồm các giá trị float 32 bit, số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit. |
tfl.custom (TFL::CustomOp)
Tùy chỉnh
Một lệnh chung cho bất kỳ thao tác tùy chỉnh nào của TFLite.
input: Danh sách các đầu vào trong op gốc. custom_code: Một chuỗi được sử dụng để xác định chính xác op này là op nào, tương ứng với operator_codes.custom_code trong flatbuffer. custom_option: một đối tượng chứa để lưu các thuộc tính của op dưới dạng byte. output: Danh sách các đầu ra trong op gốc.
Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
custom_code | ::mlir::StringAttr | thuộc tính chuỗi |
custom_option | ::mlir::TFL::ConstBytesAttr | Một thuộc tính chuỗi biểu diễn các byte đã biên dịch. |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | variadic của tensor có bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào. |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | biến đổi của tensor có giá trị bất kỳ |
tfl.custom_tf (TFL::CustomTfOp)
Wrapper Op dành cho các hoạt động tùy chỉnh của TF.
Một toán tử bao bọc xung quanh bất kỳ toán tử TF tùy chỉnh nào. Điều này bao gồm các toán tử được định nghĩa bằng custom_opdefs hoặc được liên kết mà không được định nghĩa trong ngôn ngữ TF. Toán tử này chỉ đơn giản là bao bọc toán tử tùy chỉnh bên trong một vùng. Lưu ý #1, toán tử này sẽ không bao gồm các toán tử tùy chỉnh TF Lite được định nghĩa bằng CustomOp. Lưu ý #2, toán tử này chỉ là biểu diễn nội bộ bên trong bộ chuyển đổi và không được hiển thị/xuất khi mô hình được xuất sang Flatbuffer.
Đặc tính: IsolatedFromAbove , RecursiveMemoryEffects , SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock
Giao diện: InferTypeOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | variadic của tensor có bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào. |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | biến đổi của tensor có giá trị bất kỳ |
tfl.densify (TFL::DensifyOp)
Toán tử làm dày
Chuyển đổi tensor thưa sang định dạng tensor dày đặc.
Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit. |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | Tensor gồm các giá trị float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit. |
tfl.depth_to_space (TFL::DepthToSpaceOp)
Người vận hành DepthToSpace
Thao tác này sắp xếp lại dữ liệu từ chiều sâu thành các khối dữ liệu không gian. Đây là phép biến đổi ngược lại của SpaceToDepth. Cụ thể hơn, thao tác này xuất ra một bản sao của tensor đầu vào, trong đó các giá trị từ depth được di chuyển theo các khối không gian đến height và width . Thuộc tính block_size cho biết kích thước khối đầu vào và cách dữ liệu được di chuyển.
Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
block_size | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit có giá trị dương |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | Tensor gồm các giá trị float 32-bit hoặc integer không dấu 8-bit hoặc integer không dấu 32-bit hoặc integer không dấu 64-bit hoặc kiểu TFLite quint8 hoặc integer không dấu 8-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8. |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | Tensor gồm các giá trị float 32-bit hoặc integer không dấu 8-bit hoặc integer không dấu 32-bit hoặc integer không dấu 64-bit hoặc kiểu TFLite quint8 hoặc integer không dấu 8-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8. |
tfl.depthwise_conv_2d (TFL::DepthwiseConv2DOp)
Toán tử tích chập tách biệt theo chiều sâu
Thực hiện phép toán tích chập trên các tín hiệu đầu vào.
Đầu vào: inputs[0] : bắt buộc: tensor kích hoạt đầu vào inputs[1] : bắt buộc: tensor trọng số bộ lọc inputs[2] : tùy chọn: tensor độ lệch
Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , TFL::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1> , TFL::AffineOpCoefficient<3, 1>
Giao diện: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , RequiresQuantizedBiasInterface , TFL_SparseOp , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
dilation_h_factor | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
dilation_w_factor | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | Thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT |
padding | ::mlir::StringAttr | Thuộc tính chuỗi có giá trị là SAME hoặc VALID |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
depth_multiplier | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | Tensor của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16 |
filter | Tensor gồm các giá trị kiểu float 32 bit hoặc kiểu QI4 hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8. |
bias | tensor có bất kỳ giá trị nào hoặc không có kiểu dữ liệu nào. |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | Tensor của các giá trị kiểu float 32-bit hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16 |
tfl.dequantize (TFL::DequantizeOp)
Toán tử khử lượng tử
Chuyển đổi mảng số nguyên đã lượng tử hóa thành số thực theo các tham số lượng tử hóa.
Giao diện: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | Tensor kiểu QI2 hoặc kiểu QI4 hoặc kiểu QI8 hoặc kiểu QUI8 hoặc kiểu QI16 hoặc các giá trị float 16 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor gồm các giá trị float 32 bit |
tfl.dilate (TFL::DilateOp)
Toán tử giãn nở
Mở rộng một tensor bằng cách thêm các phần tử mới vào giữa các phần tử hiện có.
Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 8 bit, 16 bit, 32 bit hoặc 64 bit, hoặc số nguyên không dấu 8 bit, 16 bit, 32 bit, 64 bit, hoặc số thực 32 bit hoặc 64 bit. |
dilations | tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32 bit |
padding_value | Tensor 0D của bất kỳ loại giá trị nào |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 8 bit, 16 bit, 32 bit hoặc 64 bit, hoặc số nguyên không dấu 8 bit, 16 bit, 32 bit, 64 bit, hoặc số thực 32 bit hoặc 64 bit. |
tfl.div (TFL::DivOp)
Người điều hành bộ phận
Phép chia từng phần tử.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | Thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | Tensor gồm các giá trị kiểu float 32 bit, số nguyên không dấu 32 bit, kiểu QUI8, kiểu QI8 hoặc kiểu QI16. |
rhs | Tensor gồm các giá trị kiểu float 32 bit, số nguyên không dấu 32 bit, kiểu QUI8, kiểu QI8 hoặc kiểu QI16. |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | Tensor gồm các giá trị kiểu float 32 bit, số nguyên không dấu 32 bit, kiểu QUI8, kiểu QI8 hoặc kiểu QI16. |
tfl.dynamic_update_slice (TFL::DynamicUpdateSliceOp)
DynamicUpdateSlice.
Phương thức DynamicUpdateSlice có ngữ nghĩa tương tự với XLA DynamicUpdateSlice. Nó tạo ra kết quả là giá trị của toán hạng mảng đầu vào, với một bản cập nhật lát cắt được ghi đè tại start_indices.
Xem https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice
Đặc tính: AlwaysSpeculatableImplTrait
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
operand | Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 1 bit, số nguyên không dấu 8 bit, số nguyên không dấu 16 bit, số nguyên không dấu 32 bit, số nguyên không dấu 64 bit, số thực 32 bit hoặc số thực 16 bit. |
update | Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 1 bit, số nguyên không dấu 8 bit, số nguyên không dấu 16 bit, số nguyên không dấu 32 bit, số nguyên không dấu 64 bit, số thực 32 bit hoặc số thực 16 bit. |
start_indices | Tensor gồm các giá trị số nguyên không dấu 32/64 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 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 float or 16-bit float values |
tfl.elu (TFL::EluOp)
Exponential Linear Unit operator
Computes the exponential linear f(x) -> exp(x) - 1 for x < 0, x for x >= 0. element-wise.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values |
tfl.embedding_lookup (TFL::EmbeddingLookupOp)
Embedding lookup operator
Looks up ids in a list of embedding tensors.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
lookup | tensor of 32-bit signless integer values |
value | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI4 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values |
tfl.equal (TFL::EqualOp)
Equal operator
Returns the truth element of x == y element-wise
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 8-bit unsigned integer or TFLite string type values |
y | tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 8-bit unsigned integer or TFLite string type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.exp (TFL::ExpOp)
Natural exponentiation operator
Performs element-wise natural exponentiation operation on input.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
tfl.expand_dims (TFL::ExpandDimsOp)
Inserts a dimension of 1 into a tensor's shape.
Given a tensor input , this operation inserts a dimension of 1 at the dimension index axis of input 's shape. The dimension index axis starts at zero; if you specify a negative number for axis it is counted backward from the end.
This operation is useful if you want to add a batch dimension to a single element. For example, if you have a single image of shape [height, width, channels] , you can make it a batch of 1 image with expand_dims(image, 0) , which will make the shape [1, height, width, channels] .
Các ví dụ khác:
# 't' is a tensor of shape [2]
shape(expand_dims(t, 0)) ==> [1, 2]
shape(expand_dims(t, 1)) ==> [2, 1]
shape(expand_dims(t, -1)) ==> [2, 1]
# 't2' is a tensor of shape [2, 3, 5]
shape(expand_dims(t2, 0)) ==> [1, 2, 3, 5]
shape(expand_dims(t2, 2)) ==> [2, 3, 1, 5]
shape(expand_dims(t2, 3)) ==> [2, 3, 5, 1]
This operation requires that:
-1-input.dims() <= dim <= input.dims()
This operation is related to squeeze() , which removes dimensions of size 1.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of any type values |
dim | tensor of 32/64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.external_const (TFL::ExternalConstOp)
External const op.
External const op that can hold :
-
buffer_indexwhich points to a constant in the flatbuffer. -
external_bufferwhich contains metadata for external buffer outside flatbuffer.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
buffer_index | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
external_buffer | ::mlir::TFL::ExternalBufferAttr | Flatbuffer external buffer metadata. |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.fake_quant (TFL::FakeQuantOp)
FakeQuant operator
Fake-quantize the 'inputs' tensor of type float via float scalars min and max to 'outputs' tensor of same shape as inputs.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
min | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
max | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
num_bits | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose minimum value is 2 whose maximum value is 16 |
narrow_range | ::mlir::BoolAttr | bool attribute whose value is false |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float values |
tfl.fill (TFL::FillOp)
Fill the tensor with given value.
Fill the tensor with given value.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
dims | tensor of 32/64-bit signless integer values |
input | tensor of 32-bit float or 16-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or QI8 type or QI16 type or TFLite string type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
result | tensor of 32-bit float or 16-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or QI8 type or QI16 type or TFLite string type values |
tfl.floor (TFL::FloorOp)
Floor operator
Returns element-wise floor value of the input.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float values |
tfl.floor_div (TFL::FloorDivOp)
Floor div operator
Element-wise floor div operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values |
rhs | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values |
tfl.floor_mod (TFL::FloorModOp)
Division reminder
Element-wise division reminder operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values |
rhs | tensor of 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values |
tfl.fully_connected (TFL::FullyConnectedOp)
Fully connected op
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , TFL::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1> , TFL::AffineOpCoefficient<0, 1>
Interfaces: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , RequiresQuantizedBiasInterface , TFL_SparseOp , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
weights_format | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is DEFAULT, or SHUFFLED4x16INT8 |
keep_num_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or QUI16 type values |
filter | tensor of 32-bit float or QI2 type or QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
bias | tensor of any type values or none type |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | variadic of tensor of any type values |
tfl.gather (TFL::GatherOp)
Gather operator
Gather slices from params axis axis according to indices .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
batch_dims | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
params | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 4-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or TFLite string type or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
indices | tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 4-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or TFLite string type or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.gather_nd (TFL::GatherNdOp)
_Gather nd operator
Gather slices from params into a Tensor with shape specified by indices .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
params | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or TFLite string type values |
indices | tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or TFLite string type values |
tfl.gelu (TFL::GeluOp)
GELU activation function.
Computes GELU activation function element-wise.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
approximate | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type values |
tfl.greater (TFL::GreaterOp)
Greater operator
Element-wise greater operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.greater_equal (TFL::GreaterEqualOp)
_Greater equal operator
Element-wise greater_equal operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.hard_swish (TFL::HardSwishOp)
Hardswish activation function.
Computes hard-swish activation function f(x) -> (x * relu6(x+3))/6 element-wise.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
tfl.hashtable (TFL::HashtableOp)
Creates a non-initialized hash table.
This op creates a hash table, specifying the type of its keys and values. Before using the table you will have to initialize it. After initialization the table will be immutable.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
table_id | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
key_dtype | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
value_dtype | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
out | tensor of resource values |
tfl.hashtable_find (TFL::HashtableFindOp)
Looks up keys in a table, outputs the corresponding values.
The tensor keys must of the same type as the keys of the table. The output values is of the type of the table values.
The scalar default_value is the value output for keys not present in the table. It must also be of the same type as the table values.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
hash_table | tensor of resource values |
keys | tensor of 32-bit signless integer or TFLite string type or 64-bit signless integer values |
default_value | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or TFLite string type or 64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
out | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or TFLite string type or 64-bit signless integer values |
tfl.hashtable_import (TFL::HashtableImportOp)
Replaces the contents of the table with the specified keys and values.
The tensor keys must be of the same type as the keys of the table. The tensor values must be of the type of the table values.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
hash_table | tensor of resource values |
keys | tensor of 32-bit signless integer or TFLite string type or 64-bit signless integer values |
values | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or TFLite string type or 64-bit signless integer values |
tfl.hashtable_size (TFL::HashtableSizeOp)
Computes the number of elements in the given table.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
hash_table | tensor of resource values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
out | tensor of 64-bit signless integer values |
tfl.if (TFL::IfOp)
If-then-else operation
The tfl.if operation represents an if-then-else construct for conditionally executing two regions of code. The operand to an if operation is a boolean value. For example:
tfl.if %b {
...
} else {
...
}
tfl.if may also return results that are defined in its regions. The values defined are determined by which execution path is taken.
Ví dụ:
%x, %y = tfl.if %b -> (tensor<f32>, tensor<f32>) {
%x_true = ...
%y_true = ...
tfl.yield %x_true, %y_true : tensor<f32>, tensor<f32>
} else {
%x_false = ...
%y_false = ...
tfl.yield %x_false, %y_false : tensor<f32>, tensor<f32>
}
tfl.if regions are always terminated with "tfl.yield". If "tfl.if" defines no values, the "tfl.yield" can be left out, and will be inserted implicitly. Otherwise, it must be explicit. Also, if "tfl.if" defines one or more values, the 'else' block cannot be omitted.
Ví dụ:
tfl.if %b {
...
}
Traits: NoRegionArguments , RecursiveMemoryEffects , SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock
Interfaces: RegionBranchOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
cond | tensor of 1-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
results | variadic of tensor of any type values |
tfl.imag (TFL::ImagOp)
Returns the imaginary part of a complex number.
Given a tensor input of complex numbers, this operation returns a tensor of type float that is the imaginary part of each element in input . All elements in input must be complex numbers of the form \(a + bj\), where a is the real part and b is the imaginary part returned by this operation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 64-bit float values |
tfl.l2_normalization (TFL::L2NormalizationOp)
L2 Normalize Operator
L2Normalization Op
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , FixedOutputRangeInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QUI16 type or QI16 type or 8-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QUI16 type or QI16 type or 8-bit signless integer values |
tfl.leaky_relu (TFL::LeakyReluOp)
Leaky Relu operator
Element-wise Leaky ReLU operator x -> x >= 0 ? x : (alpha * x)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
alpha | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.less (TFL::LessOp)
Less operator
Element-wise less operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.less_equal (TFL::LessEqualOp)
_Less equal operator
Element-wise less_equal operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.local_response_normalization (TFL::LocalResponseNormalizationOp)
Local Response Normalization.
The 4-D input tensor is treated as a 3-D array of 1-D vectors (along the last dimension), and each vector is normalized independently. Within a given vector, each component is divided by the weighted, squared sum of inputs within depth_radius . In detail,
sqr_sum[a, b, c, d] =
sum(input[a, b, c, d - depth_radius : d + depth_radius + 1] ** 2)
output = input / (bias + alpha * sqr_sum) ** beta
For details, see Krizhevsky et al., ImageNet classification with deep convolutional neural networks (NIPS 2012) .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
radius | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
bias | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
alpha | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
beta | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float values |
tfl.log (TFL::LogOp)
Natural logarithm operator
Performs element-wise natural logarithm operation on input.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
tfl.log_softmax (TFL::LogSoftmaxOp)
Log softmax operator
Computes element-wise log softmax activations with the following formula
input - log(reduce_sum(exp(input), dim))
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , FixedOutputRangeInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.logical_and (TFL::LogicalAndOp)
Logical AND operator
Element-wise logical AND operation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 1-bit signless integer values |
rhs | tensor of 1-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.logical_not (TFL::LogicalNotOp)
Logical NOT operator
Element-wise logical NOT operation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultType
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 1-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.logical_or (TFL::LogicalOrOp)
Logical OR operator
Element-wise logical OR operation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 1-bit signless integer values |
rhs | tensor of 1-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.logistic (TFL::LogisticOp)
Logistic operator
Computes element-wise Sigmoid of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , FixedOutputRangeInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.lstm (TFL::LSTMOp)
The full lstm operator
Long short-term memory unit (LSTM) recurrent network layer. The default non-peephole implementation is based on: http://deeplearning.cs.cmu.edu/pdfs/Hochreiter97_lstm.pdf S. Hochreiter and J. Schmidhuber. 'Long Short-Term Memory'. Neural Computation, 9(8):1735-1780, 1997. The peephole implementation is based on: https://research.google.com/pubs/archive/43905.pdf Hasim Sak, Andrew Senior, and Francoise Beaufays. 'Long short-term memory recurrent neural network architectures for large scale acoustic modeling.' INTERSPEECH, 2014. The coupling of input and forget gate (CIFG) is based on: http://arxiv.org/pdf/1503.04069.pdf Greff et al. 'LSTM: A Search Space Odyssey' The layer normalization is based on: https://arxiv.org/pdf/1607.06450.pdf Ba et al. 'Layer Normalization'
Traits: QuantizableResult
Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
cell_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute whose value is non-negative |
proj_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute whose value is non-negative |
kernel_type | ::mlir::TFL::LSTMKernelTypeAttr | lstm_kernel_type whose value is mlir::TFL::LSTMKernelType::FULL |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
input_to_input_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_forget_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_cell_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_output_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
effective_hidden_scale_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
input_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
input_to_forget_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
input_to_cell_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
input_to_output_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
recurrent_to_forget_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_cell_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_output_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
cell_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
cell_to_forget_weights | tensor of any type values or none type |
cell_to_output_weights | tensor of any type values or none type |
input_gate_bias | tensor of any type values or none type |
forget_gate_bias | tensor of 32-bit float or QI32 type values |
cell_bias | tensor of 32-bit float or QI32 type values |
output_gate_bias | tensor of 32-bit float or QI32 type values |
projection_weights | tensor of any type values or none type |
projection_bias | tensor of any type values or none type |
input_activation_state | stateful tensor |
input_cell_state | stateful tensor |
input_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
forget_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
cell_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
output_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.matrix_diag (TFL::MatrixDiagOp)
Returns a tensor with the provided diagonal and everything else padded with zeros.
Given a diagonal, returns a tensor with the diagonal and everything else padded with zeros. Assume diagonal has k dimensions [I, J, K, ..., N] , then the output is a tensor of rank k+1 with dimensions [I, J, K, ..., N, N] where: output[i, j, k, ..., m, n] = 1{m=n} * diagonal[i, j, k, ..., n].
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
diagonal | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.matrix_set_diag (TFL::MatrixSetDiagOp)
Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values.
Given input and diagonal , this operation returns a tensor with the same shape and values as input , except for the main diagonal of the innermost matrices. These will be overwritten by the values in diagonal .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
diagonal | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
result | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.max_pool_2d (TFL::MaxPool2DOp)
Max Pool 2D op
Performs max pool 2D on input.
Inputs: inputs[0] : required: the input tensor
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
padding | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is SAME, or VALID |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
filter_width | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
filter_height | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.maximum (TFL::MaximumOp)
Max operator
Element-wise max operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
max | tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.mean (TFL::MeanOp)
Mean operator
Computes the mean of elements across dimensions of a tensor. Reduces input_tensor along the dimensions given in axis. Unless keepdims is true, the rank of the tensor is reduced by 1 for each entry in axis. If keepdims is true, the reduced dimensions are retained with length 1.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 8-bit unsigned integer or QI16 type values |
axis | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 8-bit unsigned integer or QI16 type values |
tfl.minimum (TFL::MinimumOp)
Min operator
Element-wise min operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
min | tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.mirror_pad (TFL::MirrorPadOp)
MirrorPad Operator. Pads a tensor with mirrored values.
This operation pads a input with mirrored values according to the paddings you specify. paddings is an integer tensor with shape [n, 2], where n is the rank of input. For each dimension D of input, paddings[D, 0] indicates how many values to add before the contents of input in that dimension, and paddings[D, 1] indicates how many values to add after the contents of input in that dimension.
Both paddings[D, 0] and paddings[D, 1] must be no greater than input.dim_size(D) (or input.dim_size(D) - 1) if copy_border is true (if false, respectively).
The padded size of each dimension D of the output is:
paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
mode | ::mlir::TFL::MirrorPaddingTypeAttr | mirror_pad_enum |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
pad | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.mul (TFL::MulOp)
Multiplication operator
Element-wise multiplication operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values |
tfl.multinomial (TFL::MultinomialOp)
Draws samples from a categorical distribution.
The generated values will have a categorical distribution based on the logits or unnormalized log-probabilities provided for all classes.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
seed | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
seed2 | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
logits | tensor of 32-bit float values |
num_samples | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
out | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
tfl.neg (TFL::NegOp)
Negation operator
Computes element-wise negation of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
tfl.no_value (TFL::NoValueOp)
Constant representing no value.
No value constant op.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , ConstantLike
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
value | ::mlir::UnitAttr | unit attribute |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
none_val | none type |
tfl.non_max_suppression_v4 (TFL::NonMaxSuppressionV4Op)
Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score,
pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. Bounding boxes with score less than score_threshold are removed. Bounding boxes are supplied as [y1, x1, y2, x2], where (y1, x1) and (y2, x2) are the coordinates of any diagonal pair of box corners and the coordinates can be provided as normalized (ie, lying in the interval [0, 1]) or absolute. Note that this algorithm is agnostic to where the origin is in the coordinate system and more generally is invariant to orthogonal transformations and translations of the coordinate system; thus translating or reflections of the coordinate system result in the same boxes being selected by the algorithm. The output of this operation is a set of integers indexing into the input collection of bounding boxes representing the selected boxes. The bounding box coordinates corresponding to the selected indices can then be obtained using the tf.gather operation . For example: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
boxes | tensor of 32-bit float values |
scores | tensor of 32-bit float values |
max_output_size | tensor of 32-bit signless integer values |
iou_threshold | tensor of 32-bit float values |
score_threshold | tensor of 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
selected_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
valid_outputs | tensor of 32-bit signless integer values |
tfl.non_max_suppression_v5 (TFL::NonMaxSuppressionV5Op)
Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score,
pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. Bounding boxes with score less than score_threshold are removed. Bounding boxes are supplied as [y1, x1, y2, x2], where (y1, x1) and (y2, x2) are the coordinates of any diagonal pair of box corners and the coordinates can be provided as normalized (ie, lying in the interval [0, 1]) or absolute. Note that this algorithm is agnostic to where the origin is in the coordinate system and more generally is invariant to orthogonal transformations and translations of the coordinate system; thus translating or reflections of the coordinate system result in the same boxes being selected by the algorithm. The output of this operation is a set of integers indexing into the input collection of bounding boxes representing the selected boxes. The bounding box coordinates corresponding to the selected indices can then be obtained using the tf.gather operation . For example: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices) This op also supports a Soft-NMS (with Gaussian weighting) mode (cf Bodla et al, https://arxiv.org/abs/1704.04503 ) where boxes reduce the score of other overlapping boxes instead of directly causing them to be pruned. To enable this Soft-NMS mode, set the soft_nms_sigma parameter to be larger than 0.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
boxes | tensor of 32-bit float values |
scores | tensor of 32-bit float values |
max_output_size | tensor of 32-bit signless integer values |
iou_threshold | tensor of 32-bit float values |
score_threshold | tensor of 32-bit float values |
soft_nms_sigma | tensor of 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
selected_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
selected_scores | tensor of 32-bit float values |
valid_outputs | tensor of 32-bit signless integer values |
tfl.not_equal (TFL::NotEqualOp)
_Not equal operator
Element-wise not_equal operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or QI16 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 QI16 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.NumericVerify (TFL::NumericVerifyOp)
Verifies the numericals of the two operands
The NumericVerify op is a debugging op to verify the numericals of the two activations. It is a custom op in TFLite. If log_if_failed is true, the NumericVerify op calculates statistics on differences between float and quantized activations, output logs, set differences to the output tensors, and throws an error if errors above tolerance exist. If log_if_failed = false, then it doesn't care about errors.
Traits: QuantizableResult , SameOperandsShape
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
tolerance | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
log_if_failed | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit float or TFLite quint8 type values |
ref | tensor of 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float values |
tfl.one_hot (TFL::OneHotOp)
OneHot operator
Returns a one-hot tensor.The locations represented by indices in indices take value on_value , while all other locations take value off_value .
If the input indices is rank N , the output will have rank N+1 , The new axis is created at dimension axis (default: the new axis is appended at the end).
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
indices | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
depth | tensor of 32-bit signless integer values |
on_value | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values |
off_value | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values |
tfl.pack (TFL::PackOp)
Packs a list of tensors along a dimension into one tensor
Packs a list of values_count rank- R tensors into one rank- (R+1) tensor.
Packs the values_count tensors in values into a tensor with rank one higher than each tensor in values , by packing them along the axis dimension.
Given a list of tensors of shape (A, B, C) ;
if axis == 0 then the output tensor will have the shape (N, A, B, C) . if axis == 1 then the output tensor will have the shape (A, N, B, C) . Etc.
Ví dụ:
# 'x' is [1, 4]
# 'y' is [2, 5]
# 'z' is [3, 6]
pack([x, y, z]) => [[1, 4], [2, 5], [3, 6]] # Pack along first dim.
pack([x, y, z], axis=1) => [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
This is the opposite of unpack .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
values_count | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
values | variadic of tensor of any type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.pad (TFL::PadOp)
Padding operator
This operation pads a input with zeros according to the paddings you specify. paddings is an integer tensor with shape [Dn, 2] , where n is the rank of input . For each dimension D of input , paddings[D, 0] indicates how many zeros to add before the contents of input in that dimension, and paddings[D, 1] indicates how many zeros to add after the contents of input in that dimension.
The padded size of each dimension D of the output is:
paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)
Ví dụ:
# 't' is [[1, 1], [2, 2]]
# 'paddings' is [[1, 1], [2, 2]]
# rank of 't' is 2
pad(t, paddings) ==> [[0, 0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 1, 1, 0, 0]
[0, 0, 2, 2, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0, 0]]
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
padding | tensor of 32/64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.padv2 (TFL::PadV2Op)
Padding operator v2
This operation pads a input according to the paddings and constant_values you specify. paddings is an integer tensor with shape [Dn, 2] , where n is the rank of input . For each dimension D of input , paddings[D, 0] indicates how many zeros to add before the contents of input in that dimension, and paddings[D, 1] indicates how many zeros to add after the contents of input in that dimension. constant_values is a scalar tensor of the same type as input that indicates the value to use for padding input .
The padded size of each dimension D of the output is:
paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)
Ví dụ:
# 't' is [[1, 1], [2, 2]]
# 'paddings' is [[1, 1], [2, 2]]
# rank of 't' is 2
pad(t, paddings) ==> [[0, 0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 1, 1, 0, 0]
[0, 0, 2, 2, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0, 0]]
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
padding | tensor of 32/64-bit signless integer values |
constant_values | 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 quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.poly_call (TFL::PolyCallOp)
Poly call
Have multiple function bodies for the same computation. This allows a program compiler/interpreter to choose one of the available options to execute the program based on which one is most suitable for the target backend.
input: A list of input tensors whose types are T. output: A list of output tensors whose types are T.
call: Multiple regions, each of which encapsulates the same semantic computation but in different forms.
Traits: SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock
Interfaces: RegionBranchOpInterface
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | variadic of tensor of any type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | variadic of tensor of any type values |
tfl.pow (TFL::PowOp)
Power operator
Element-wise power operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.prelu (TFL::PReluOp)
Parameterized Relu operator
Parameterized Relu operator x -> x >= 0 ? x : (alpha * x) where alpha is a trainable tensor. input and alpha should be the same size as input or be broadcastable.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape , TFL::AffineOpCoefficient<-1, 1>
Interfaces: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
alpha | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.pseudo_const (TFL::ConstOp)
Constant pseudo op.
Represents a constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead.
The op is allowed to have all the same type of attributes as tf.Const does (eg, opaque TF attributes are allowed).
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , ConstantLike , FirstAttrDerivedResultType , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.pseudo_qconst (TFL::QConstOp)
Quantized constant pseudo op
Represents a quantized constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead. The quantization parameters are stored as a type attribute in this constant.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
qtype | ::mlir::TypeAttr | Tensor type attribute |
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of QUI8 type or QI8 type or QI16 type or QUI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.pseudo_sparse_const (TFL::SparseConstOp)
Sparse constant pseudo op.
Represents a sparse constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
s_param | ::mlir::TFL::SparsityParameterAttr | Sparsity parameter. |
compressed_data | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.pseudo_sparse_qconst (TFL::SparseQConstOp)
Sparse quantized constant pseudo op
Represents a sparse quantized constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead. The quantization parameters are stored as a type attribute in this constant.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
qtype | ::mlir::TypeAttr | Tensor type attribute |
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
s_param | ::mlir::TFL::SparsityParameterAttr | Sparsity parameter. |
compressed_data | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of QUI8 type or QI8 type or QI16 type or QUI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.quantize (TFL::QuantizeOp)
Quantize operator
Converts floating point tensors to quantized integer tensors according to the quantization parameters defined in the type attribute.
Traits: FirstAttrDerivedResultType , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
qtype | ::mlir::TypeAttr | Tensor type attribute |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.random_standard_normal (TFL::RandomStandardNormalOp)
Outputs random values from a normal distribution.
The generated values will have mean 0 and standard deviation 1.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
seed | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
seed2 | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
shape | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
out | tensor of 32-bit float values |
tfl.random_uniform (TFL::RandomUniformOp)
Outputs random values from a uniform distribution.
The generated values follow a uniform distribution in the range [0, 1) . The lower bound 0 is included in the range, while the upper bound 1 is excluded.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
seed | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
seed2 | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
shape | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
out | tensor of 32-bit float values |
tfl.range (TFL::RangeOp)
Người vận hành trường bắn
Returns a 1D tensor defined by a sequence from start to limit with a given delta .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
start | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values |
limit | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values |
delta | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
result | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values |
tfl.rank (TFL::RankOp)
Rank operator.
Returns the rank of a tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of any type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of any integer type |
tfl.read_variable (TFL::ReadVariableOp)
Reads variable value.
Read variable data identified by 'resource_id'.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
resource_id | tensor of resource values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
result | tensor of 32-bit float or 64-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 8-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values |
tfl.real (TFL::RealOp)
Returns the real part of a complex number.
Given a tensor input of complex numbers, this operation returns a tensor of type float that is the real part of each element in input . All elements in input must be complex numbers of the form \(a + bj\), where a is the real part returned by this operation and b is the imaginary part.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 64-bit float values |
tfl.reduce_all (TFL::ReduceAllOp)
Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor.
Reduces input along the dimensions given in axis . Unless keep_dims is true, the rank of the tensor is reduced by 1 for each entry in axis . If keep_dims is true, the reduced dimensions are retained with length 1.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 1-bit signless integer values |
reduction_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.reduce_any (TFL::ReduceAnyOp)
Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor.
Reduces input along the dimensions given in axis . Unless keep_dims is true, the rank of the tensor is reduced by 1 for each entry in axis . If keep_dims is true, the reduced dimensions are retained with length 1.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 1-bit signless integer values |
reduction_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.reduce_max (TFL::ReduceMaxOp)
Max-reduction operator
Computes the max reduction along the specified axes
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
axes | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.reduce_min (TFL::ReduceMinOp)
Min-reduction operator
Computes the min reduction along the specified axes
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
axes | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.reduce_prod (TFL::ReduceProdOp)
Prod-reduction operator
Computes the product along the specified axes
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
axes | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.relu (TFL::ReluOp)
Relu operator
Element-wise Relu operator x -> max(0, x)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
tfl.relu6 (TFL::Relu6Op)
Relu6 operator
Element-wise Relu6 operator x -> max(0, min(6, x))
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
tfl.relu_0_to_1 (TFL::Relu0To1Op)
Relu0To1 operator
Element-wise Relu0To1 operator x -> max(0, min(1, x))
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
tfl.relu_n1_to_1 (TFL::Relu1Op)
Relu1 operator
Element-wise Relu1 operator x -> max(-1, min(1, x))
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
tfl.reshape (TFL::ReshapeOp)
Reshape operator
Produces a tensor with the same values but different static shape defined by the output type.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of any type values |
shape | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.resize_bilinear (TFL::ResizeBilinearOp)
ResizeBilinear Op
Resize images to size using bilinear interpolation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
align_corners | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
half_pixel_centers | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
size | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
tfl.resize_nearest_neighbor (TFL::ResizeNearestNeighborOp)
ResizeNearestNeighbor Op
Resize images to size using nearest neighbor interpolation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
align_corners | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
half_pixel_centers | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
size | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
tfl.reverse_sequence (TFL::ReverseSequenceOp)
Reverses variable length slices.
This op first slices input along the dimension batch_dim , and for each slice i , reverses the first seq_lengths[i] elements along the dimension seq_dim .
The elements of seq_lengths must obey seq_lengths[i] <= input.dims[seq_dim] , and seq_lengths must be a vector of length input.dims[batch_dim] .
The output slice i along dimension batch_dim is then given by input slice i , with the first seq_lengths[i] slices along dimension seq_dim reversed.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
seq_dim | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is non-negative |
batch_dim | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is non-negative |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
seq_lengths | tensor of 32/64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.reverse_v2 (TFL::ReverseV2Op)
ReverseV2 Operator
Reverses specific dimensions of a tensor.
Given a tensor, and a int32/int64 tensor axis representing the set of dimensions of tensor to reverse. This operation reverses each dimension i for which there exists j st axis[j] == i.
Args: tensor: A Tensor. Must be one of the following types: uint8, int8, int16, int32, int64, float32, bool Up to 8-D.
axis: A Tensor. Must be one of the following types: int32, int64. with only 1 element which is the axis index. TODO: Add support for multiple elements.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer values |
axis | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer values |
tfl.rfft2d (TFL::RFFT2dOp)
2D real-valued fast Fourier transform.
Computes the 2-dimensional discrete Fourier transform of a real-valued signal over the inner-most 2 dimensions of input .
Since the DFT of a real signal is Hermitian-symmetric, RFFT2D only returns the fft_length / 2 + 1 unique components of the FFT for the inner-most dimension of output : the zero-frequency term, followed by the fft_length / 2 positive-frequency terms.
Along each axis RFFT2D is computed on, if fft_length is smaller than the corresponding dimension of input , the dimension is cropped. If it is larger, the dimension is padded with zeros.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float values |
fft_length | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of complex type with 32-bit float elements values |
tfl.right_shift (TFL::RightShiftOp)
Right Shift operator
Elementwise computes the bitwise right-shift of lhs by rhs .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values |
rhs | tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values |
tfl.round (TFL::RoundOp)
Round operator
Rounds the values of a tensor to the nearest integer, element-wise.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float values |
tfl.rsqrt (TFL::RsqrtOp)
Reciprocal of square root operator
Computes element-wise reverse square root of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
tfl.scatter_nd (TFL::ScatterNdOp)
_Scatter nd operator
Scatter updates into a new tensor according to indices
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
indices | tensor of 32-bit signless integer values |
updates | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values |
shape | 1D tensor of any type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values |
tfl.segment_sum (TFL::SegmentSumOp)
SegmentSum operator
Computes the sum along segments of a tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.select (TFL::SelectOp)
Chọn toán tử
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{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
condition | tensor of 1-bit signless integer values |
x | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
y | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.select_v2 (TFL::SelectV2Op)
SelectV2 operator
Select values of 'x' if the corresponding value of 'condition' is true or the value of 'y' if false. There are valid condition input sizes:
- 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{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
condition | tensor of 1-bit signless integer values |
x | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
y | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.shape (TFL::ShapeOp)
Shape operator
Returns the shape of a tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
out_type | ::mlir::Attribute | derived attribute |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of any type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
tfl.sign (TFL::SignOp)
Sign operation
Returns NaN if x is NaN, 0 if x is 0, -1 if x < 0 and 1 if x > 0.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultType
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.sin (TFL::SinOp)
Sine operator
Computes element-wise Sine of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float values |
tfl.slice (TFL::SliceOp)
Return a slice from 'input'.
The output tensor is a tensor with dimensions described by 'size' whose values are extracted from 'input' starting at the offsets in 'begin'.
begin is zero-based; size is one-based. If size[i] is -1, all remaining elements in dimension i are included in the slice. In other words, this is equivalent to setting: size[i] = input.dim_size(i) - begin[i]
Requirements : 0 <= begin[i] <= begin[i] + size[i] <= Di for i in [0, n)
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI4 type or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or 1-bit signless integer or TFLite string type or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
begin | tensor of 32/64-bit signless integer values |
size | tensor of 32/64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI4 type 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 * beta) / tf.reduce_sum(exp(input * beta), dim)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , FixedOutputRangeInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
beta | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.space_to_batch_nd (TFL::SpaceToBatchNdOp)
SpaceToBatchNd operator
This operation reshapes space dimensions into the "batch" dimension 0
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
block_shape | tensor of 32-bit signless integer values |
paddings | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.space_to_depth (TFL::SpaceToDepthOp)
SpaceToDepth operator
Rearranges blocks of spatial data, into depth. More specifically, this op outputs a copy of the input tensor where values from the height and width dimensions are moved to the depth dimension. block_size indicates the input block size.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
block_size | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.sparse_to_dense (TFL::SparseToDenseOp)
Converts a sparse representation into a dense tensor.
Builds an array dense with shape output_shape such that
# If sparse_indices is scalar
dense[i] = (i == sparse_indices ? sparse_values : default_value)
# If sparse_indices is a vector, then for each i
dense[sparse_indices[i]] = sparse_values[i]
# If sparse_indices is an n by d matrix, then for each i in [0, n)
dense[sparse_indices[i][0], ..., sparse_indices[i][d-1]] = sparse_values[i]
All other values in dense are set to default_value . If sparse_values is a scalar, all sparse indices are set to this single value.
Indices should be sorted in lexicographic order, and indices must not contain any repeats. If validate_indices is true, these properties are checked during execution.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
sparse_indices | tensor of 32/64-bit signless integer values |
output_shape | tensor of 32/64-bit signless integer values |
sparse_values | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values |
default_value | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
dense | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values |
tfl.split (TFL::SplitOp)
Splits a tensor into num_split tensors along one dimension.
Splits the value tensor along split_dim into a number of sub-tensors with same shape as the original one, except for split_dim . Same as tf.Split.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
num_splits | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
split_dim | tensor of 32-bit signless integer values |
value | tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
outputs | variadic of tensor of any type values |
tfl.split_v (TFL::SplitVOp)
Splits a tensor into num_split tensors along one dimension.
Splits the value tensor along split_dim into a number of sub-tensors with same shape as the original one, except for split_dim . The grouping of the resultant sub-tensors is decided by size-splits . Same as tf.SplitV.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
num_splits | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
value | tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
size_splits | 1D tensor of 32-bit signless integer values |
split_dim | 0D tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
outputs | variadic of tensor of any type values |
tfl.sqrt (TFL::SqrtOp)
Square root operator
Computes element-wise Square root of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
tfl.square (TFL::SquareOp)
Square operator
Computes element-wise Square of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float values |
tfl.squared_difference (TFL::SquaredDifferenceOp)
Squared difference operator
Element-wise squared difference operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values |
tfl.squeeze (TFL::SqueezeOp)
Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor.
Given a tensor input , this operation returns a tensor of the same type with all dimensions of size 1 removed. If you don't want to remove all size 1 dimensions, you can remove specific size 1 dimensions by specifying squeeze_dims .
Ví dụ:
# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]
shape(squeeze(t)) ==> [2, 3]
Or, to remove specific size 1 dimensions:
# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]
shape(squeeze(t, [2, 4])) ==> [1, 2, 3, 1]
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
squeeze_dims | ::mlir::ArrayAttr | 64-bit integer array attribute whose size is at most 8 |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of any type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.strided_slice (TFL::StridedSliceOp)
StridedSlice Op
Return a strided slice from input .
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
begin_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
end_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
ellipsis_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
new_axis_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
shrink_axis_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
offset | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 1-bit signless integer or 16-bit signless integer or QI16 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values |
begin | tensor of 32-bit signless integer values |
end | tensor of 32-bit signless integer values |
strides | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 1-bit signless integer or 16-bit signless integer or QI16 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values |
tfl.sub (TFL::SubOp)
Toán tử trừ
Element-wise subtraction operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
Toán tử:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.sum (TFL::SumOp)
Sum operator
Computes the sum reduction along the specified axes
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
axes | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.svdf (TFL::SVDFOp)
Single value decomposition filter operator
The SVDF op is a decomposition of a densely connected op into low rank filters. For details: https://research.google.com/pubs/pub43813.html https://arxiv.org/abs/1812.02802
Traits: QuantizableResult , TFL::AccumulatorUniformScale<3, 2, 4>
Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , RequiresQuantizedBiasInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
rank | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
feature_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type values |
time_weights | tensor of 32-bit float or QI16 type values |
input_gate_bias | tensor of any type values or none type |
activation_state | stateful tensor |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
tfl.tanh (TFL::TanhOp)
Hyperbolic tangent operator
Computes element-wise Hyperbolic tangent of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , FixedOutputRangeInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.tile (TFL::TileOp)
Tile operator.
Constructs a tensor by tiling a given tensor.
This operation creates a new tensor by replicating input multiples times. The output tensor's i'th dimension has input.dims(i) * multiples[i] elements, and the values of input are replicated multiples[i] times along the 'i'th dimension. For example, tiling [abcd] by [2] produces [abcdabcd].
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite string type values |
multiples | tensor of 32/64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite string type values |
tfl.topk_v2 (TFL::TopKV2Op)
TopK operator
Returns the top k largest element along each last dimensional slice of input and the indices of values within the last dimension of the input tensor.
Results are always sorted in the descending order.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values |
k | tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
values | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values |
indices | tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values |
tfl.transpose (TFL::TransposeOp)
Transpose operator
Returns the Transpose of x
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 4-bit signless integer or QI4 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type values |
perm | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 4-bit signless integer or QI4 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 , TFL::AccumulatorUniformScale<3, 1, 2> , TFL::AffineOpCoefficient<0, 1>
Interfaces: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , RequiresQuantizedBiasInterface , TFL_SparseOp , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
padding | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is SAME, or VALID |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
Operands:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
output_shape | tensor of 32-bit signless integer values |
weights | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
bias | tensor of any type values or none type |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.unidirectional_sequence_lstm (TFL::UnidirectionalSequenceLSTMOp)
Unidirectional sequence lstm operator
A recurrent neural network specified by an LSTM cell. This Op supports unrolling the input along the time or batch dimensions, and implements the following operation for each element in the sequence s = 1...sequence_length: outputs[s] = state = activation(LSTMOp(inputs[s]))
where LSTMOp is LSTM TF Lite Op and the “activation” is the function passed as the “fused_activation_function” argument (if not “NONE”).
Traits: QuantizableResult
Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , InferTypeOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
cell_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute whose value is non-negative |
proj_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute whose value is non-negative |
time_major | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
diagonal_recurrent_tensors | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
input_to_input_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_forget_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_cell_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_output_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
effective_hidden_scale_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
Operands:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float values |
input_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
input_to_forget_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
input_to_cell_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
input_to_output_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
recurrent_to_forget_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_cell_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_output_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
cell_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
cell_to_forget_weights | tensor of any type values or none type |
cell_to_output_weights | tensor of any type values or none type |
input_gate_bias | tensor of any type values or none type |
forget_gate_bias | tensor of 32-bit float values |
cell_bias | tensor of 32-bit float values |
output_gate_bias | tensor of 32-bit float values |
projection_weights | tensor of any type values or none type |
projection_bias | tensor of any type values or none type |
input_activation_state | stateful tensor |
input_cell_state | stateful tensor |
input_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
forget_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
cell_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
output_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
tfl.unidirectional_sequence_rnn (TFL::UnidirectionalSequenceRNNOp)
Unidirectional sequence rnn operator
A recurrent neural network specified by an RNN cell. This Op takes in input in a format {batch_size, seq_len, input_size} or {seq_len, batch_size, input_size} if it's time-majored.
It implements the following operation for each element in the sequence s = 1...sequence_length: outputs[s] = state = activation(RNNOp(inputs[s]))
where RNNOp is RNNOp TF Lite Op and the “activation” is the function passed as the “fused_activation_function” argument (if not “NONE”).
Traits: QuantizableResult
Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
time_major | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float values |
input_to_input_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_input_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
input_gate_bias | tensor of 32-bit float values |
hidden_state | stateful tensor |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float values |
tfl.unique (TFL::UniqueOp)
Unique Op.
This operation returns a tensor output containing all of the unique elements of input sorted in the same order that they occur in input . This operation also returns a tensor idx the same size as x that contains the index of each value of input in the unique output output . In other words:
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
idx_out_type | ::mlir::Attribute | derived attribute |
Operands:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values |
idx | tensor of 32/64-bit signless integer values |
tfl.unpack (TFL::UnpackOp)
Unpacks a tensor along a dimension into multiple tensors
Unpacks a given dimension of a rank- R tensor into num rank- (R-1) tensors.
Unpacks num tensors from value by chipping it along the axis dimension. For example, given a tensor of shape (A, B, C, D) ;
If axis == 0 then the i'th tensor in output is the slice value[i, :, :, :] and each tensor in output will have shape (B, C, D) . (Note that the dimension unpacked along is gone, unlike split ).
If axis == 1 then the i'th tensor in output is the slice value[:, i, :, :] and each tensor in output will have shape (A, C, D) . Etc.
This is the opposite of pack .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultElementType
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
num | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is non-negative |
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
outputs | variadic of tensor of any type values |
tfl.unsorted_segment_max (TFL::UnsortedSegmentMaxOp)
UnsortedSegmentMax operator
Computes the maximum value along segments of a tensor such that output[i] = max(data[j....]) where segment_ids[j...] = i if the maximum is empty for a given segment ID i, it outputs the smallest possible value for the specific numeric type, output[i] = numeric_limits::lowest(). Note the values of segment_ids are always validated to be less than num_segments and an error is thrown for out-of-bound indices.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
num_segments | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.unsorted_segment_min (TFL::UnsortedSegmentMinOp)
UnsortedSegmentMin operator
Computes the minimum value along segments of a tensor such that output[i] = min(data[j....]) where segment_ids[j...] = i if the minimum is empty for a given segment ID i, it outputs the largest possible value for the specific numeric type, output[i] = numeric_limits::max(). Note the values of segment_ids are always validated to be less than num_segments and an error is thrown for out-of-bound indices.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
num_segments | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.unsorted_segment_prod (TFL::UnsortedSegmentProdOp)
UnsortedSegmentProd operator
Computes the product along segments of a tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
num_segments | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.unsorted_segment_sum (TFL::UnsortedSegmentSumOp)
UnsortedSegmentSum operator
From a tensor segmentation, computes the output resulting from summing together elements mapped to the same segment_id. Ie output[i] is equal to the tensor sum of all elements from the input tensor mapped to segment_id i . If no tensors are mapped to a particular included segment_id, the output at that indice will be a zero tensor with the appropriate shape. Note the values of segment_ids are always validated to be less than num_segments and an error is thrown for out-of-bound indices
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
num_segments | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.var_handle (TFL::VarHandleOp)
Returns a handle to a variable resource from its name.
Returns a handle for a variable resource from its name. container: the container this variable is placed in. shared_name: the name by which this variable is referred to.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
container | ::mlir::StringAttr | string attribute |
shared_name | ::mlir::StringAttr | string attribute |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
resource_handle | tensor of resource values |
tfl.where (TFL::WhereOp)
Returns locations of nonzero / true values in a tensor.
This operation returns the coordinates of true elements in condition . The coordinates are returned in a 2-D tensor where the first dimension (rows) represents the number of true elements, and the second dimension (columns) represents the coordinates of the true elements. Keep in mind, the shape of the output tensor can vary depending on how many true values there are in condition . Indices are output in row-major order.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
condition | tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32/64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
index | tensor of 64-bit signless integer values |
tfl.while (TFL::WhileOp)
vòng lặp while
output = input; while (cond(output)) { output = body(output) }
While loop where all values are passes through arguments with implicit capture.
input: A list of input tensors whose types are T. output: A list of output tensors whose types are T. cond: A region that takes 'input' and returns a boolean scalar tensor. body: A region that takes a list of tensors and returns another list of tensors. Both lists have the same types.
Traits: SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock
Interfaces: LoopLikeOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
is_stateless | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | variadic of tensor of any type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | variadic of tensor of any type values |
tfl.yield (TFL::YieldOp)
Yield operation
The "yield" operation represents a return operation within the conditional and body of structured control flow (eg, while), and a terminator for ControlNodeOp. The operation takes a variable number of operands and produces no results. The operand number and types must match the signature of the region that contains the operation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , Terminator
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
| "vô danh" | variadic of any type |
tfl.zeros_like (TFL::ZerosLikeOp)
ZerosLike operator
Returns a tensor of zeros with the same shape and type as the input tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultType
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Toán tử | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values |
Thuộc tính
DimensionMetadataAttr
Dimension metadata.
Cú pháp:
#tfl.dimension_metadata<
::mlir::TFL::DimensionTypeAttr, # format
int32_t, # dense_size
::llvm::ArrayRef<int32_t>, # segments
::llvm::ArrayRef<int32_t> # indices
>
Thông số:
| Tham số | C++ type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
| định dạng | ::mlir::TFL::DimensionTypeAttr | dimension_type |
| dense_size | int32_t | |
| phân đoạn | ::llvm::ArrayRef<int32_t> | |
| chỉ số | ::llvm::ArrayRef<int32_t> |
SparsityParameterAttr
Sparsity parameter.
Cú pháp:
#tfl.sparsity_parameter<
::llvm::ArrayRef<int32_t>, # traversal_order
::llvm::ArrayRef<int32_t>, # block_map
::llvm::ArrayRef<DimensionMetadataAttr> # dim_metadata
>
Thông số:
| Tham số | C++ type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
| traversal_order | ::llvm::ArrayRef<int32_t> | |
| block_map | ::llvm::ArrayRef<int32_t> | |
| dim_metadata | ::llvm::ArrayRef<DimensionMetadataAttr> |
ConstBytesAttr
A string attribute representation of compiled bytes
Ví dụ về cú pháp:
#tfl<const_bytes : "0xDEADBEEF">
Thông số:
| Tham số | C++ type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
| giá trị | ::llvm::StringRef |
DimensionTypeAttr
_Dimension type
Cú pháp:
#tfl.dimension_type_attr<
::mlir::TFL::DimensionType # value
>
Thông số:
| Tham số | C++ type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
| giá trị | ::mlir::TFL::DimensionType | an enum of type DimensionType |
ExternalBufferAttr
Flatbuffer external buffer metadata.
Cú pháp:
#tfl.external_buffer<
::mlir::StringAttr, # group_name
uint64_t, # offset
uint64_t, # length
::mlir::StringAttr # packing
>
Thông số:
| Tham số | C++ type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
| tên_nhóm | ::mlir::StringAttr | |
| bù lại | uint64_t | |
| chiều dài | uint64_t | |
| đóng gói | ::mlir::StringAttr |
LSTMKernelTypeAttr
_Lstm_kernel type
Cú pháp:
#tfl.lstm_kernel_type_attr<
::mlir::TFL::LSTMKernelType # value
>
Thông số:
| Tham số | C++ type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
| giá trị | ::mlir::TFL::LSTMKernelType | an enum of type LSTMKernelType |
MirrorPaddingTypeAttr
_Mirror_pad enum
Cú pháp:
#tfl.mirror_pad_attr<
::mlir::TFL::MirrorPaddingType # value
>
Thông số:
| Tham số | C++ type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
| giá trị | ::mlir::TFL::MirrorPaddingType | an enum of type MirrorPaddingType |
Liệt kê
DimensionType
_Dimension type
Các trường hợp:
| Biểu tượng | Giá trị | Sợi dây |
|---|---|---|
| DENSE | 0 | DENSE |
| SPARSE_CSR | 1 | SPARSE_CSR |
LSTMKernelType
_Lstm_kernel type
Các trường hợp:
| Biểu tượng | Giá trị | Sợi dây |
|---|---|---|
| ĐẦY | 0 | ĐẦY |
| NỀN TẢNG | 1 | NỀN TẢNG |
MirrorPaddingType
_Mirror_pad enum
Các trường hợp:
| Biểu tượng | Giá trị | Sợi dây |
|---|---|---|
| PHẢN ÁNH | 0 | PHẢN ÁNH |
| SYMMETRIC | 1 | SYMMETRIC |