「tfl」方言

TensorFlow Lite の方言。

この方言は TensorFlow Lite 操作にマップされます。

不変条件:

  • すべての値は Tensor 型です (特に、スカラーは 0 次元の tensor を使用して表現されます)。

運営

tfl.abs (TFL::AbsOp)

絶対値演算子

テンソルxを指定すると、この演算はxの各要素の絶対値を含むテンソルを返します。たとえば、x が入力要素、y が出力要素の場合、この操作は次のように計算します。 \(y = |x|\)。

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResultSameOperandsAndResultShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
x 16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、32 ビット浮動小数点、QI8 型、または QI16 型値のテンソル

結果:

結果説明
y 16 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、32 ビット浮動小数点、QI8 型、または QI16 型値のテンソル

tfl.add (TFL::AddOp)

加算演算子

要素ごとの加算演算。

特性: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTraitAlwaysSpeculatableImplTraitCommutativeQuantizableResultResultsBroadcastableShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflArithmeticCountOpInterfaceTflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性MLIRタイプ説明
fused_activation_function ::mlir::StringAttr値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性

オペランド:

オペランド説明
lhs 32 ビット浮動小数点、16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数、または QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル
rhs 32 ビット浮動小数点、16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数、または QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル

結果:

結果説明
output 32 ビット浮動小数点、16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数、または QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル

tfl.add_n (TFL::AddNOp)

_Add n 演算子

すべての入力テンソルを要素ごとに追加します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitCommutative

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)SameOperandsAndResultsScaleTflArithmeticCountOpInterfaceTflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
inputs任意の型値のテンソルの可変個引数

結果:

結果説明
sum 32 ビット浮動小数点数または 32 ビット符号なし整数値のテンソル

tfl.arg_max (TFL::ArgMaxOp)

ArgMax 演算子

テンソルの次元全体で最大値を持つインデックスを返します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性MLIRタイプ説明
output_type ::mlir::属性派生属性

オペランド:

オペランド説明
input 1 ビット符号なし整数、32 ビット浮動小数点、32 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、または QI8 型、または QUI8 型値のテンソル
dim 32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル

結果:

結果説明
output 32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル

tfl.arg_min (TFL::ArgMinOp)

ArgMin 演算子

テンソルの次元全体で最小値を持つインデックスを返します。 a = [1, 10, 26.9, 2.8, 166.32, 62.3] b = tf.math.argmin(input = a) c = tf.keras.backend.eval(b)

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性MLIRタイプ説明
output_type ::mlir::属性派生属性

オペランド:

オペランド説明
input 1 ビット符号なし整数、32 ビット浮動小数点、32 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、または QI8 型、または QUI8 型値のテンソル
dim 32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル

結果:

結果説明
output 32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル

tfl.assign_variable (TFL::AssignVariableOp)

変数に新しい値を代入します。

この操作に対するコントロールの依存関係を持つ ReadVariableOp は、この値またはその後の変数の新しい値を返すことが保証されます。

インターフェイス: TflRuntimeVerifyOpInterface

オペランド:

オペランド説明
resource_idリソース値のテンソル
value 32 ビット float、64 ビット float、1 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、QI8 型、QUI8 型、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、または QI16 型のテンソルまたは 32 ビット float 要素を含む複合型、または 64 ビット float 要素値を含む複合型

tfl.atan2 (TFL::Atan2Op)

Atan2の動作

「atan2」演算は、引数の符号を考慮して、要素ごとに y/x の逆正接を計算します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitSameOperandsAndResultElementTypeSameOperandsAndResultShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
y 32 ビット float または 64 ビット float 値のテンソル
x 32 ビット float または 64 ビット float 値のテンソル

結果:

結果説明
output 32 ビット float または 64 ビット float 値のテンソル

tfl.average_pool_2d (TFL::AveragePool2DOp)

_Average_pool 2D オペレーター

入力に対して平均プーリング操作を実行します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)SameOperandsAndResultsScaleTflArithmeticCountOpInterfaceTflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性MLIRタイプ説明
filter_height ::mlir::IntegerAttr 32 ビットの符号なし整数属性
filter_width ::mlir::IntegerAttr 32 ビットの符号なし整数属性
padding ::mlir::StringAttr値が SAME または VALID である文字列属性
stride_h ::mlir::IntegerAttr 32 ビットの符号なし整数属性
stride_w ::mlir::IntegerAttr 32 ビットの符号なし整数属性
fused_activation_function ::mlir::StringAttr値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性

オペランド:

オペランド説明
input 32 ビット float、QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル

結果:

結果説明
output 32 ビット float、QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル

tfl.basic_lstm (TFL::BasicLSTMOp)

基本的な lstm 演算子

基本的な LSTM セル オペレーター。

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性MLIRタイプ説明
fused_activation_function ::mlir::StringAttr値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性
cell_clip ::mlir::FloatAttr値が負でない 32 ビット float 属性
proj_clip ::mlir::FloatAttr値が負でない 32 ビット float 属性
kernel_type ::mlir::TFL::LSTMKernelTypeAttr lstm_kernel_type (値は mlir::TFL::LSTMKernelType::BASIC)

オペランド:

オペランド説明
data_input 32 ビット float または QUI8 型値のテンソル
prev_activ_input 32 ビット float または QUI8 型値のテンソル
weights_input 32 ビット float または QUI8 型値のテンソル
biases_input 32 ビット float または QI32 型値のテンソル
prev_state_input 32 ビット float または QI16 型値のテンソル

結果:

結果説明
activ_output任意の型の値の 2D テンソル
state_output任意の型の値の 2D テンソル
concat_temp任意の型の値の 2D テンソル
activ_temp任意の型の値の 2D テンソル

tfl.batch_matmul (TFL::BatchMatMulOp)

バッチ行列乗算演算子

入力に対してバッチ行列乗算を実行します。 TensorFlow BatchMatMulV2 の規則に従い、バッチ ディメンションおよびブロードキャストにおける未知のディメンションをサポートします。

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)

特性: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTraitAlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatableDynamicRangeQuantizedOpInterfaceNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性MLIRタイプ説明
adj_x ::mlir::BoolAttrブール属性
adj_y ::mlir::BoolAttrブール属性
asymmetric_quantize_inputs ::mlir::BoolAttrブール属性

オペランド:

オペランド説明
x 32 ビット float、QI8 型、QI16 型、または 8 ビット符号なし整数値のテンソル
y 32 ビット float、QI8 型、QI16 型、または 8 ビット符号なし整数値のテンソル

結果:

結果説明
output 32 ビット float、QI8 型、QI16 型、または 32 ビット符号なし整数値のテンソル

tfl.batch_to_space_nd (TFL::BatchToSpaceNdOp)

BatchToSpaceNd 演算子

この操作により、「バッチ」次元 0 が空間次元に再形成されます。

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)SameOperandsAndResultsScaleTflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
input 32 ビット浮動小数点、8 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル
block_shape 32 ビットの符号なし整数値のテンソル
indices 32 ビットの符号なし整数値のテンソル

結果:

結果説明
output 32 ビット浮動小数点数、16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル

tfl.bidirectional_sequence_lstm (TFL::BidirectionSequenceLSTMOp)

双方向シーケンス lstm 演算子

双方向 lstm は基本的に 2 つの lstm で、1 つは前方に実行され、もう 1 つは後方に実行されます。そして出力は 2 つの lstms を連結したものになります。

特性: QuantizableResult

インターフェイス: DynamicRangeQuantizedOpInterfaceTFL_StatefulOpTflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性MLIRタイプ説明
fused_activation_function ::mlir::StringAttr値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性
cell_clip ::mlir::FloatAttr値が負でない 32 ビット float 属性
proj_clip ::mlir::FloatAttr値が負でない 32 ビット float 属性
merge_outputs ::mlir::BoolAttrブール属性
time_major ::mlir::BoolAttrブール属性
asymmetric_quantize_inputs ::mlir::BoolAttrブール属性

オペランド:

オペランド説明
input 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル
fw_input_to_input_weights任意の型値または型なしのテンソル
fw_input_to_forget_weights 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル
fw_input_to_cell_weights 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル
fw_input_to_output_weights 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル
fw_recurrent_to_input_weights任意の型値または型なしのテンソル
fw_recurrent_to_forget_weights 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル
fw_recurrent_to_cell_weights 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル
fw_recurrent_to_output_weights 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル
fw_cell_to_input_weights任意の型値または型なしのテンソル
fw_cell_to_forget_weights任意の型値または型なしのテンソル
fw_cell_to_output_weights任意の型値または型なしのテンソル
fw_input_gate_bias任意の型値または型なしのテンソル
fw_forget_gate_bias 32 ビット浮動小数点値のテンソル
fw_cell_bias 32 ビット浮動小数点値のテンソル
fw_output_gate_bias 32 ビット浮動小数点値のテンソル
fw_projection_weights任意の型値または型なしのテンソル
fw_projection_bias任意の型値または型なしのテンソル
bw_input_to_input_weights任意の型値または型なしのテンソル
bw_input_to_forget_weights 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル
bw_input_to_cell_weights 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル
bw_input_to_output_weights 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル
bw_recurrent_to_input_weights任意の型値または型なしのテンソル
bw_recurrent_to_forget_weights 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル
bw_recurrent_to_cell_weights 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル
bw_recurrent_to_output_weights 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル
bw_cell_to_input_weights任意の型値または型なしのテンソル
bw_cell_to_forget_weights任意の型値または型なしのテンソル
bw_cell_to_output_weights任意の型値または型なしのテンソル
bw_input_gate_bias任意の型値または型なしのテンソル
bw_forget_gate_bias 32 ビット浮動小数点値のテンソル
bw_cell_bias 32 ビット浮動小数点値のテンソル
bw_output_gate_bias 32 ビット浮動小数点値のテンソル
bw_projection_weights任意の型値または型なしのテンソル
bw_projection_bias任意の型値または型なしのテンソル
fw_input_activation_stateステートフルテンソル
fw_input_cell_stateステートフルテンソル
bw_input_activation_stateステートフルテンソル
bw_input_cell_stateステートフルテンソル
aux_input任意の型値または型なしのテンソル
fw_aux_input_to_input_weights任意の型値または型なしのテンソル
fw_aux_input_to_forget_weights任意の型値または型なしのテンソル
fw_aux_input_to_cell_weights任意の型値または型なしのテンソル
fw_aux_input_to_output_weights任意の型値または型なしのテンソル
bw_aux_input_to_input_weights任意の型値または型なしのテンソル
bw_aux_input_to_forget_weights任意の型値または型なしのテンソル
bw_aux_input_to_cell_weights任意の型値または型なしのテンソル
bw_aux_input_to_output_weights任意の型値または型なしのテンソル

結果:

結果説明
fw_output任意の型の値のテンソル
bw_output任意の型の値のテンソル

tfl.bitcast (TFL::BitcastOp)

ビットキャスト演算子

テンソルをある型から別の型にビットキャストします。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
input任意の型の値のテンソル

結果:

結果説明
output任意の型の値のテンソル

tfl.bitwise_xor (TFL::BitwiseXorOp)

ビットごとの Xor 演算子

Elementwise は、 lhsrhsのビットごとの XOR を計算します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitCommutativeResultsBroadcastableShapeSameOperandsAndResultElementType

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
lhs 8 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数値のテンソル
rhs 8 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数値のテンソル

結果:

結果説明
output 8 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数値のテンソル

tfl.broadcast_args (TFL::BroadcastArgsOp)

s0 op s1 の形状をブロードキャストで返します。

形状を表すテンソルであるs0s1与えられると、ブロードキャストされた形状であるr0が計算されます。 s0s1 、およびr0はすべて整数ベクトルです。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
s0 32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル
s1 32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル

結果:

結果説明
r0 32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル

tfl.broadcast_to (TFL::BroadcastToOp)

互換性のある形状の配列をブロードキャストします。

ブロードキャストは、算術演算に互換性のある形状を持つ配列を作成するプロセスです。 2 つの形状は、各次元のペアが等しいか、どちらかが 1 である場合に互換性があります。 Tensor をシェイプにブロードキャストしようとすると、後続のディメンションから開始され、前方に向かって処理が行われます。

例えば、

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]]、形状=(3, 3)、dtype=int32)

上記の例では、 [1, 3]の形状を持つ入力 Tensor は[3, 3]の形状を持つ出力 Tensor にブロードキャストされます。

テンソルにスカラーを乗算するなどのブロードキャスト操作を行う場合、ブロードキャストされたテンソルは決して実体化されないため、ブロードキャストによって (通常は) 時間または空間の利点が得られます。

ただし、 broadcast_toにはそのような利点はありません。新しく作成されたテンソルは、ブロードキャストされた形状の完全なメモリを取得します。 (ただし、グラフのコンテキストでは、 broadcast_to後続の操作に融合され、最適化されて取り除かれる可能性があります。)

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
input 32 ビット浮動小数点、32 ビット符号なし整数、または 1 ビット符号なし整数、または 4 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または QI8 型、または 8 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または QUI8 型、または 16 のテンソル-bit 符号なし整数、QI16 型、または 64 ビット符号なし整数、または複素数型32 ビット浮動小数点要素の値
shape 32/64 ビットの符号なし整数値のテンソル

結果:

結果説明
output 32 ビット浮動小数点、32 ビット符号なし整数、または 1 ビット符号なし整数、または 4 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または QI8 型、または 8 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または QUI8 型、または 16 のテンソル-bit 符号なし整数、QI16 型、または 64 ビット符号なし整数、または複素数型32 ビット浮動小数点要素の値

tfl.bucketize (TFL::BucketizeOp)

「境界」に基づいて「入力」をバケット化します。

例:

入力がboundaries = [0, 10, 100]およびinput = [[-5, 10000][150, 10][5, 100]]の場合、出力はoutput = [[0, 3][3, 2][1, 3]]になります。 output = [[0, 3][3, 2][1, 3]]

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitSameOperandsAndResultShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性MLIRタイプ説明
boundaries ::mlir::ArrayAttr 32ビット浮動小数点配列属性

オペランド:

オペランド説明
input 32 ビット float または 64 ビット float または 32 ビット符号なし整数または 64 ビット符号なし整数値のテンソル

結果:

結果説明
output 32 ビットの符号なし整数値のテンソル

tfl.call_once (TFL::CallOnceOp)

初期化関数を呼び出します

この操作は、tf 保存モデル言語のセッション初期化子に指定された初期化関数を呼び出します。

インターフェイス: TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性MLIRタイプ説明
session_init_function ::mlir::StringAttr文字列属性

tfl.cast (TFL::CastOp)

キャストオペレーター

入力を入力型から出力型にキャストします。

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitSameOperandsAndResultShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
input 16 ビット float または bfloat16 型、32 ビット float または 64 ビット float または 1 ビット符号なし整数または 4 ビット符号なし整数または 16 ビット符号なし整数または 16 ビット符号なし整数または 32 ビット符号なし整数のテンソル、または32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、または TFLite quint8型、8 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または 32 ビット浮動小数点要素値を持つ複合型

結果:

結果説明
output 16 ビット float または bfloat16 型または 32 ビット float または 64 ビット float または 1 ビット符号なし整数または 16 ビット符号なし整数または 16 ビット符号なし整数または 32 ビット符号なし整数または 32 ビット符号なし整数のテンソル、または64 ビット符号なし整数、TFLite quint8 型、または 8 ビット符号なし整数または 8 ビットの符号なし整数または 32 ビット浮動小数点要素値を持つ複合型

tfl.ceil (TFL::CeilOp)

天井オペレーター

入力の要素ごとの ceil 値を返します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitInferTensorTypeTF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

インターフェイス: ConditionallySpeculatableInferShapedTypeOpInterfaceInferTypeOpInterfaceNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
x 32 ビット浮動小数点値のテンソル

結果:

結果説明
y 32 ビット浮動小数点値のテンソル

tfl.complex_abs (TFL::ComplexAbsOp)

テンソルの複素絶対値を計算します。

複素数のテンソルx指定すると、この演算はxの各要素の絶対値であるfloatまたはdouble型のテンソルを返します。 xのすべての要素は次の形式の複素数でなければなりません \(a + bj\)。絶対値は次のように計算されます。 \( \sqrt{a^2 + b^2}\)。

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitSameOperandsAndResultShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
input 32 ビット float 要素を含む複合型、または 64 ビット float 要素値を含む複合型のテンソル

結果:

結果説明
output 32 ビット float または 64 ビット float 値のテンソル

tfl.concatenation (TFL::ConcatenationOp)

連結演算子

テンソルを 1 次元に沿って連結します

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)SameOperandsAndResultsScaleTflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性MLIRタイプ説明
axis ::mlir::IntegerAttr 32 ビットの符号なし整数属性
fused_activation_function ::mlir::StringAttr値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性

オペランド:

オペランド説明
values任意の型値のテンソルの可変個引数

結果:

結果説明
output 32 ビット浮動小数点、64 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または QI8 型、または QUI8 型、または 8 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 1 のテンソル-bit 符号なし整数値

tfl.control_node (TFL::ControlNodeOp)

TFL.control_node操作は、制御エッジを接続するために単一ブロック操作をラップします。

これは、領域をラップし、それらにコントロールの依存関係をアタッチするために使用されます。通常、これは、固定順序の操作 (再実体化など) に依存する最適化を有効にするために、フラットバッファ モデルを出力する前の最後のステップの 1 つで行われます。フラットバッファ エクスポータは、ラップされた領域をアンラップし、生成されたモデルにメタデータで注釈を付けます。実行時の並べ替えでは、コントロールの依存関係によって指定された順序が尊重されます。

特性: HasParent<mlir::func::FuncOp>RecursiveMemoryEffectsSingleBlockImplicitTerminator<YieldOp>SingleBlock

オペランド:

オペランド説明
controlInputs制御の可変個引数

結果:

結果説明
outputs任意の型値のテンソルの可変個引数
controlコントロール

tfl.conv_2d (TFL::Conv2DOp)

畳み込み演算子

入力に対して畳み込み演算を実行します。

入力: inputs[0] : 必須: 入力アクティベーション テンソルinputs[1] : 必須: フィルター重みテンソルinputs[2] : オプション: バイアス テンソル

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResultquant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>quant::AffineOpCoefficient<0, 1>

インターフェイス: AffineQuantizedOpInterfaceConditionallySpeculatableDynamicRangeQuantizedOpInterfaceInferTypeOpInterfaceNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TFL_SparseOpTflArithmeticCountOpInterfaceTflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性MLIRタイプ説明
dilation_h_factor ::mlir::IntegerAttr 32 ビットの符号なし整数属性
dilation_w_factor ::mlir::IntegerAttr 32 ビットの符号なし整数属性
fused_activation_function ::mlir::StringAttr値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性
padding ::mlir::StringAttr値が SAME または VALID である文字列属性
stride_h ::mlir::IntegerAttr 32 ビットの符号なし整数属性
stride_w ::mlir::IntegerAttr 32 ビットの符号なし整数属性

オペランド:

オペランド説明
input 32 ビット float、QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル
filter 32 ビット float、QI4 型、QI8 型、または QUI8 型値のテンソル
bias任意の型値または型なしのテンソル

結果:

結果説明
output 32 ビット float、QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル

tfl.conv_3d (TFL::Conv3DOp)

コンボリューション 3D オペレーター

3D 入力に対して畳み込み演算を実行します。入力: inputs[0] : 必須: 入力アクティベーション テンソルinputs[1] : 必須: フィルター重みテンソルinputs[2] : オプション: バイアス テンソル

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitquant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性MLIRタイプ説明
dilation_d_factor ::mlir::IntegerAttr 32 ビットの符号なし整数属性
dilation_h_factor ::mlir::IntegerAttr 32 ビットの符号なし整数属性
dilation_w_factor ::mlir::IntegerAttr 32 ビットの符号なし整数属性
fused_activation_function ::mlir::StringAttr値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性
padding ::mlir::StringAttr値が SAME または VALID である文字列属性
stride_d ::mlir::IntegerAttr 32 ビットの符号なし整数属性
stride_h ::mlir::IntegerAttr 32 ビットの符号なし整数属性
stride_w ::mlir::IntegerAttr 32 ビットの符号なし整数属性

オペランド:

オペランド説明
input 32 ビット浮動小数点値のテンソル
filter 32 ビット浮動小数点値のテンソル
bias任意の型値または型なしのテンソル

結果:

結果説明
output 32 ビット浮動小数点値のテンソル

tfl.conv_3d_transpose (TFL::Conv3DTransposeOp)

転置畳み込み 3D オペレーター

3D 入力に対して転置畳み込み演算を実行します。入力: inputs[0] : 必須: 出力テンソルの形状inputs[1] : 必須: フィルター重みテンソルinputs[2] : 必須: 入力活性化テンソルinputs[3] : オプション: バイアス テンソル

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitquant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性MLIRタイプ説明
dilation_d_factor ::mlir::IntegerAttr 32 ビットの符号なし整数属性
dilation_h_factor ::mlir::IntegerAttr 32 ビットの符号なし整数属性
dilation_w_factor ::mlir::IntegerAttr 32 ビットの符号なし整数属性
fused_activation_function ::mlir::StringAttr値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性
padding ::mlir::StringAttr値が SAME または VALID である文字列属性
stride_d ::mlir::IntegerAttr 32 ビットの符号なし整数属性
stride_h ::mlir::IntegerAttr 32 ビットの符号なし整数属性
stride_w ::mlir::IntegerAttr 32 ビットの符号なし整数属性

オペランド:

オペランド説明
output_shape 32 ビットの符号なし整数値のテンソル
filter 32 ビット浮動小数点値のテンソル
input 32 ビット浮動小数点値のテンソル
bias任意の型値または型なしのテンソル

結果:

結果説明
output 32 ビット浮動小数点値のテンソル

tfl.cos (TFL::CosOp)

コサイン演算子

入力の要素ごとのコサインを計算します

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitInferTensorTypeTF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

インターフェイス: ConditionallySpeculatableInferShapedTypeOpInterfaceInferTypeOpInterfaceNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
x 32 ビット浮動小数点値のテンソル

結果:

結果説明
y 32 ビット浮動小数点値のテンソル

tfl.cumsum (TFL::CumsumOp)

合計演算子

軸に沿ったテンソル x の累積和を計算します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性MLIRタイプ説明
exclusive ::mlir::BoolAttrブール属性
reverse ::mlir::BoolAttrブール属性

オペランド:

オペランド説明
input 32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数値のテンソル
axis 32 ビットの符号なし整数値のテンソル

結果:

結果説明
output 32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数値のテンソル

tfl.custom (TFL::CustomOp)

カスタムオペレーション

任意の TFLite カスタム操作の汎用操作。

input: 元の操作の入力のリスト。 custom_code: この操作が正確にどれであるかを識別するために使用される文字列。これは、フラットバッファーの Operator_codes.custom_code に対応します。 Custom_option: op 属性をバイト形式で保存するためのホルダー。出力: 元の操作の出力のリスト。

インターフェイス: TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性MLIRタイプ説明
custom_code ::mlir::StringAttr文字列属性
custom_option ::mlir::TFL::ConstBytesAttrコンパイルされたバイトの文字列属性表現

オペランド:

オペランド説明
input任意の型値または型なしのテンソルの可変長引数

結果:

結果説明
output任意の型値のテンソルの可変個引数

tfl.custom_tf (TFL::CustomTfOp)

TF カスタム Op のラッパー Op。

カスタム TF オペレーションのラッパー オペレーション。これらには、custom_opdefs を使用して定義された操作、または TF 言語で定義されていないリンクされた操作が含まれます。この Op は、カスタム Op をリージョン内にラップするだけです。注 #1、この Op には、CustomOp を使用して定義された TF Lite カスタム Op は含まれません。注 #2、この操作はコンバーター内の単なる内部表現であり、モデルが Flatbuffer にエクスポートされるときに公開/エクスポートされません。

特性: IsolatedFromAboveRecursiveMemoryEffectsSingleBlockImplicitTerminator<YieldOp>SingleBlock

インターフェイス: InferTypeOpInterfaceTflRuntimeVerifyOpInterface

オペランド:

オペランド説明
input任意の型値または型なしのテンソルの可変長引数

結果:

結果説明
output任意の型値のテンソルの可変個引数

tfl.densify (TFL::DensifyOp)

高密度化オペレータ

スパース テンソルをデンス形式に変換します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
input 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル

結果:

結果説明
output 32 ビット浮動小数点数または 8 ビット符号なし整数値のテンソル

tfl.depth_to_space (TFL::DepthToSpaceOp)

DepthToSpace 演算子

データを深度から空間データのブロックに再配置します。これは、SpaceToDepth の逆変換です。より具体的には、この操作は、 depth次元の値が空間ブロックでheightおよびwidth次元に移動される入力テンソルのコピーを出力します。 attr block_sizeは、入力ブロック サイズとデータの移動方法を示します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)SameOperandsAndResultsScaleTflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性MLIRタイプ説明
block_size ::mlir::IntegerAttr値が正の 32 ビットの符号なし整数属性

オペランド:

オペランド説明
input 32 ビット float または 8 ビット符号なし整数または 32 ビット符号なし整数または 64 ビット符号なし整数または TFLite quint8 型または 8 ビット符号なし整数または QI8 型または QUI8 型値のテンソル

結果:

結果説明
output 32 ビット float または 8 ビット符号なし整数または 32 ビット符号なし整数または 64 ビット符号なし整数または TFLite quint8 型または 8 ビット符号なし整数または QI8 型または QUI8 型値のテンソル

tfl.depthwise_conv_2d (TFL::DepthwiseConv2DOp)

深さ方向に分離可能な畳み込み演算子

入力に対して畳み込み演算を実行します。

入力: inputs[0] : 必須: 入力アクティベーション テンソルinputs[1] : 必須: フィルター重みテンソルinputs[2] : オプション: バイアス テンソル

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResultquant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>quant::AffineOpCoefficient<3, 1>

インターフェイス: AffineQuantizedOpInterfaceConditionallySpeculatableDynamicRangeQuantizedOpInterfaceNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TFL_SparseOpTflArithmeticCountOpInterfaceTflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性MLIRタイプ説明
dilation_h_factor ::mlir::IntegerAttr 32 ビットの符号なし整数属性
dilation_w_factor ::mlir::IntegerAttr 32 ビットの符号なし整数属性
fused_activation_function ::mlir::StringAttr値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性
padding ::mlir::StringAttr値が SAME または VALID である文字列属性
stride_h ::mlir::IntegerAttr 32 ビットの符号なし整数属性
stride_w ::mlir::IntegerAttr 32 ビットの符号なし整数属性
depth_multiplier ::mlir::IntegerAttr 32 ビットの符号なし整数属性

オペランド:

オペランド説明
input 32 ビット float、QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル
filter 32 ビット float、QI4 型、QI8 型、または QUI8 型値のテンソル
bias任意の型値または型なしのテンソル

結果:

結果説明
output 32 ビット float、QI8 型、QUI8 型、または QI16 型値のテンソル

tfl.dequantize (TFL::DequantizeOp)

逆量子化演算子

量子化パラメータに従って、量子化された整数配列を浮動小数点に変換します。

インターフェイス: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
input QI4 型、QI8 型、QUI8 型、QI16 型、または 16 ビット浮動小数点値のテンソル

結果:

結果説明
output 32 ビット浮動小数点値のテンソル

tfl.dilate (TFL::DilateOp)

膨張演算子

既存の要素の間に新しい要素を追加してテンソルを拡張します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
input 8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数のテンソル、または32 ビット浮動小数点値または 64 ビット浮動小数点値
dilations 32 ビットの符号なし整数値のテンソル
padding_value任意の型値の 0D テンソル

結果:

結果説明
output 8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数、または 8 ビット符号なし整数、または 16 ビット符号なし整数、または 32 ビット符号なし整数、または 64 ビット符号なし整数のテンソル、または32 ビット浮動小数点値または 64 ビット浮動小数点値

tfl.div (TFL::DivOp)

除算演算子

要素ごとの除算演算。

特性: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTraitAlwaysSpeculatableImplTraitResultsBroadcastableShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflArithmeticCountOpInterfaceTflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性MLIRタイプ説明
fused_activation_function ::mlir::StringAttr値が NONE、RELU、RELU_N1_TO_1、RELU6、TANH、または SIGN_BIT である文字列属性

オペランド:

オペランド説明
lhs 32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、または QUI8 型値のテンソル
rhs 32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、または QUI8 型値のテンソル

結果:

結果説明
output 32 ビット浮動小数点数、32 ビット符号なし整数、または QUI8 型値のテンソル

tfl.dynamic_update_slice (TFL::DynamicUpdateSliceOp)

動的更新スライス。

XLA DynamicUpdateSlice と同じセマンティクスを持つ DynamicUpdateSlice 演算子。 start_indices で上書きされたスライス更新を使用して、入力配列オペランドの値である結果を生成します。

https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice を参照してください。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

エフェクト: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
operand 1 ビット符号なし整数、8 ビット符号なし整数、32 ビット符号なし整数、64 ビット符号なし整数、32 ビット浮動小数点、または 16 ビット浮動小数点値のテンソル
update 1ビットのサインレス整数または8ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または32ビットフロートまたは16ビットフロート値のテンソル
start_indices 32/64ビットのサインレス整数値のテンソル

結果:

結果説明
output 1ビットのサインレス整数または8ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または32ビットフロートまたは16ビットフロート値のテンソル

tfl.elu (tfl :: eluop)

指数線形ユニット演算子

指数線形f(x) - > exp(x) - 1を計算しますx <0の場合はx、x for x> = 0。要素ごと。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait yimpltrait、 SameOperandsAndResultShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
x 32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数値のテンソル

結果:

結果説明
y 32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数値のテンソル

tfl.embedding_lookup (tfl :: embeddinglookupop)

ルックアップオペレーターの埋め込み

埋め込みテンソルのリストでIDを調べます。

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResult

インターフェイス: AffineQuantizedOpInterfaceConditionallySpeculatableDynamicRangeQuantizedOpInterfaceNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
lookup 32ビットのサインレス整数値のテンソル
value 32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または8ビットの符号なし整数またはQI8タイプまたはQi8タイプまたはQI4タイプのテンソル

結果:

結果説明
output 32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または8ビットの符号なし整数値のテンソル

tfl.equal (tfl :: equalop)

平等な演算子

x == y要素ごとの真実要素を返します

特性::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTraitAlwaysSpeculatableImplTrait speculatableimpltrait、 CommutativeQuantizableResultResultsBroadcastableShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
x 1ビットのサインレス整数または32ビットフロートまたは16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQi8タイプまたはQui8タイプまたは8ビットの符号なし整数またはTflite文字列タイプの値のテンソル
y 1ビットのサインレス整数または32ビットフロートまたは16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQi8タイプまたはQui8タイプまたは8ビットの符号なし整数またはTflite文字列タイプの値のテンソル

結果:

結果説明
output 1ビットのサインレス整数値のテンソル

tfl.exp (tfl :: expop)

自然の指数オペレーター

入力で要素ごとの自然指数操作を実行します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
x 32ビットフロートまたはQI8タイプまたはQI16タイプのテンソル

結果:

結果説明
y 32ビットフロートまたはQI8タイプまたはQI16タイプのテンソル

tfl.expand_dims (tfl :: ExpandDimsop)

1の寸法をテンソルの形状に挿入します。

テンソルinputが与えられた場合、この操作は、 inputの形状の寸法インデックスaxisに1の寸法を挿入します。ディメンションインデックスaxisゼロから始まります。 axisの負の数を指定すると、端から後方にカウントされます。

この操作は、単一の要素にバッチディメンションを追加する場合に役立ちます。たとえば、形状の単一の画像[高さ、幅、 [1, height, width, channels] [height, width, channels]がある場合、 expand_dims(image, 0)を使用して1つの画像のバッチにすることができます。 。

その他の例:

# '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]

この操作には次のことが必要です。

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

この操作は、サイズ1の寸法を削除するsqueeze()に関連しています。

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)SameOperandsAndResultsScaleTflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
input任意のタイプ値のテンソル
dim 32/64ビットのサインレス整数値のテンソル

結果:

結果説明
output任意のタイプ値のテンソル

tfl.external_const (tfl :: externalConstop)

外部const op。

外部const opは、フラットバッファの定数を指すbuffer_indexを保持します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性MLIRタイプ説明
buffer_index :: mlir :: integerattr 32ビットサインレス整数属性

結果:

結果説明
output任意のタイプ値のテンソル

tfl.fake_quant (tfl :: fakequantop)

偽のオペレーター

Float Scalars MinとMaxを介してフロートの「入力」テンソルを「入力」テンソルを入力と同じ形状の「出力」テンソルに偽造します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性MLIRタイプ説明
min :: mlir :: floatattr 32ビットフロート属性
max :: mlir :: floatattr 32ビットフロート属性
num_bits :: mlir :: integerattr最小値が16である32ビットサインレス整数属性の属性
narrow_range :: MLIR :: BOOLATTR値が間違っているブール属性

オペランド:

オペランド説明
input 32ビットフロート値のテンソル

結果:

結果説明
output 32ビットフロート値のテンソル

tfl.fill (tfl :: fillop)

与えられた値でテンソルを埋めます。

与えられた値でテンソルを埋めます。

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)SameOperandsAndResultsScaleTflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
dims 32/64ビットのサインレス整数値のテンソル
input 32ビットフロートまたは16ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または1ビットサインレス整数またはQI8タイプまたはQI16タイプまたはTflite文字列タイプのテンソル

結果:

結果説明
result 32ビットフロートまたは16ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または1ビットサインレス整数またはQI8タイプまたはQI16タイプまたはTflite文字列タイプのテンソル

tfl.floor (tfl :: floorop)

フロアオペレーター

入力の要素ごとのフロア値を返します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitInferTensorTypeTF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

インターフェイス: ConditionallySpeculatableInferShapedTypeOpInterfaceInferTypeOpInterfaceNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
x 32ビットフロート値のテンソル

結果:

結果説明
y 32ビットフロート値のテンソル

tfl.floor_div (tfl :: floordivop)

フロアディブオペレーター

要素ごとのフロアdiv操作。

特性::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTraitAlwaysSpeculatableImplTraitResultsBroadcastableShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
lhs 32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数値のテンソル
rhs 32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数値のテンソル

結果:

結果説明
output 32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数値のテンソル

tfl.floor_mod (tfl :: floormodop)

部門のリマインダー

要素ごとのディビジョンリマインダー操作。

特性::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTraitAlwaysSpeculatableImplTraitResultsBroadcastableShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
lhs 8ビットサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または32ビットフロート値のテンソル
rhs 8ビットサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または32ビットフロート値のテンソル

結果:

結果説明
output 8ビットサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または32ビットフロート値のテンソル

tfl.fully_connected (tfl :: fullyconnectedop)

完全に接続されたOP

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait speculatableimpltrait、 QuantizableResultquant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>quant::AffineOpCoefficient<0, 1>

インターフェイス: AffineQuantizedOpInterfaceConditionallySpeculatableDynamicRangeQuantizedOpInterfaceNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TFL_SparseOpTflArithmeticCountOpInterfaceTflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性MLIRタイプ説明
fused_activation_function :: mlir :: stringattr値がない文字列属性、またはrelu、またはrelu_n1_to_1、またはrelu6、またはtanh、またはsign_bit
weights_format :: mlir :: stringattr値がデフォルトである、またはshuffled4x16int8の文字列属性
keep_num_dims :: MLIR :: BOOLATTRブール属性
asymmetric_quantize_inputs :: MLIR :: BOOLATTRブール属性

オペランド:

オペランド説明
input 32ビットフロートまたはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプまたはQui16タイプのテンソル
filter 32ビットフロートまたはQI4タイプまたはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプの値のテンソル
bias任意の型値のテンソルまたは型のテンソル

結果:

結果説明
output任意の型値のテンソルの変数

tfl.gather (tfl ::集まり)

オペレーターを集めます

indicesに従って、 params axisからスライスを収集します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatableDynamicRangeQuantizedOpInterfaceNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)SameOperandsAndResultsScaleTflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性MLIRタイプ説明
axis :: mlir :: integerattr 32ビットサインレス整数属性
batch_dims :: mlir :: integerattr 32ビットサインレス整数属性

オペランド:

オペランド説明
params 32ビットフロートまたは1ビットのサインレス整数または4ビットサインレス整数または8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはTflite文字列タイプまたは8ビットのテンソル符号なしの整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプの値
indices 16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数値のテンソル

結果:

結果説明
output 32ビットフロートまたは1ビットのサインレス整数または4ビットサインレス整数または8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはTflite文字列タイプまたは8ビットのテンソル符号なしの整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプの値

tfl.gather_nd (tfl :: gatherndop)

_gather ndオペレーター

indicesで指定された形状のあるparamsからテンソルにスライスを収集します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)SameOperandsAndResultsScaleTflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
params 32ビットフロートまたは1ビットのサインレス整数または8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または8ビットの符号なし整数またはQI8タイプまたはTflite文字列タイプの値値のテンソル
indices 16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数値のテンソル

結果:

結果説明
output 32ビットフロートまたは1ビットのサインレス整数または8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または8ビットの符号なし整数またはQI8タイプまたはTflite文字列タイプの値値のテンソル

tfl.gelu (tfl :: geluop)

GELUアクティベーション関数。

geluアクティベーション関数要素を計算します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait speculatableimpltrait、 QuantizableResultSameOperandsAndResultShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性MLIRタイプ説明
approximate :: MLIR :: BOOLATTRブール属性

オペランド:

オペランド説明
input 32ビットフロートまたはQI8タイプまたはQUI8タイプの値のテンソル

結果:

結果説明
output 32ビットフロートまたはQI8タイプまたはQUI8タイプの値のテンソル

tfl.greater (tfl :: greaterop)

より大きなオペレーター

要素ごとのより大きな操作。

特性::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTraitAlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResultResultsBroadcastableShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
lhs 32ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQui8タイプまたはQi8タイプまたはTflite Quint8タイプの値のテンソル
rhs 32ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQui8タイプまたはQi8タイプまたはTflite Quint8タイプの値のテンソル

結果:

結果説明
output 1ビットのサインレス整数値のテンソル

tfl.greater_equal (tfl :: greaterequalop)

_グレーター等しい演算子

要素ごとのgreate_equal操作。

特性::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTraitAlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResultResultsBroadcastableShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
lhs 32ビットフロートまたは16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQui8タイプまたはQI8タイプの値のテンソル
rhs 32ビットフロートまたは16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQui8タイプまたはQI8タイプの値のテンソル

結果:

結果説明
output 1ビットのサインレス整数値のテンソル

tfl.hard_swish (tfl :: hardswishop)

ハードスイスアクティベーション関数。

ハードスイッシュアクティベーション関数f(x) - >(x * relu6(x+3))/6要素を計算します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait speculatableimpltrait、 QuantizableResultSameOperandsAndResultShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
input 32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQI8タイプの値のテンソル

結果:

結果説明
output 32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQI8タイプの値のテンソル

tfl.hashtable (tfl :: hashtableop)

非初期化ハッシュテーブルを作成します。

このOPは、ハッシュテーブルを作成し、キーと値のタイプを指定します。テーブルを使用する前に、初期化する必要があります。初期化後、テーブルは不変になります。

インターフェイス: TflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性MLIRタイプ説明
table_id :: mlir :: integerattr 32ビットサインレス整数属性
key_dtype :: mlir :: typeattr任意の型属性
value_dtype :: mlir :: typeattr任意の型属性

結果:

結果説明
outリソース値のテンソル

tfl.hashtable_find (tfl :: hashtablefindop)

テーブルのキーを検索し、対応する値を出力します。

テンソルkeysテーブルのキーと同じタイプでなければなりません。出力valuesは、テーブル値のタイプです。

スカラーdefault_valueは、テーブルに存在しないキーの値出力です。また、テーブル値と同じタイプでなければなりません。

インターフェイス: TflRuntimeVerifyOpInterface

オペランド:

オペランド説明
hash_tableリソース値のテンソル
keys 32ビットのサインレス整数またはTflite文字列タイプまたは64ビットのサインレス整数値のテンソル
default_value 32ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数またはTflite文字列タイプまたは64ビットのサインレス整数値のテンソル

結果:

結果説明
out 32ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数またはTflite文字列タイプまたは64ビットのサインレス整数値のテンソル

tfl.hashtable_import (tfl :: hashtableimportop)

テーブルの内容を指定されたキーと値に置き換えます。

テンソルkeysテーブルのキーと同じタイプでなければなりません。テンソルvalues 、テーブル値のタイプでなければなりません。

インターフェイス: TflRuntimeVerifyOpInterface

オペランド:

オペランド説明
hash_tableリソース値のテンソル
keys 32ビットのサインレス整数またはTflite文字列タイプまたは64ビットのサインレス整数値のテンソル
values 32ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数またはTflite文字列タイプまたは64ビットのサインレス整数値のテンソル

tfl.hashtable_size (tfl :: hashtablesizeop)

指定されたテーブル内の要素の数を計算します。

インターフェイス: TflRuntimeVerifyOpInterface

オペランド:

オペランド説明
hash_tableリソース値のテンソル

結果:

結果説明
out 64ビットのサインレス整数値のテンソル

tfl.if (tfl :: ifop)

if-then-else操作

tfl.if操作は、2つのコード領域を条件付けて実行するためのif-then-elseコンストラクトを表します。 IF操作へのオペランドはブール値です。例えば:

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

tfl.ifその地域で定義されている結果を返すこともあります。定義された値は、実行パスがどのように実行されるかによって決定されます。

例:

%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領域は常に「Tfl.yield」で終了します。 「tfl.if」が値を定義しない場合、「tfl.yield」を除外することができ、暗黙的に挿入されます。それ以外の場合は、明示的でなければなりません。また、「tfl.if」が1つ以上の値を定義する場合、「else」ブロックは省略できません。

例:

tfl.if %b  {
  ...
}

特性: NoRegionArgumentsRecursiveMemoryEffectsSingleBlockImplicitTerminator<YieldOp>SingleBlock

インターフェイス: RegionBranchOpInterfaceTflRuntimeVerifyOpInterface

オペランド:

オペランド説明
cond 1ビットのサインレス整数値のテンソル

結果:

結果説明
results任意の型値のテンソルの変数

tfl.imag (tfl :: imagop)

複雑な数の想像上の部分を返します。

複雑な数値のテンソルinput与えられた場合、この操作は、 inputの各要素の想像上の部分であるタイプfloatのテンソルを返します。 inputのすべての要素は、形式の複雑な数でなければなりません \(a + bj\)、ここで、 Aは実際の部分であり、 Bはこの操作によって返される想像上の部分です。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait yimpltrait、 SameOperandsAndResultShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
input 32ビットフロート要素を備えた複雑なタイプのテンソルまたは64ビットフロート要素の複雑なタイプ値

結果:

結果説明
output 32ビットフロートまたは64ビットフロート値のテンソル

tfl.l2_normalization (tfl :: l2normalizationop)

L2は演算子を正常化します

L2 -Normalization OP

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatableFixedOutputRangeInterfaceNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflArithmeticCountOpInterfaceTflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性MLIRタイプ説明
fused_activation_function :: mlir :: stringattr値がない文字列属性、またはrelu、またはrelu_n1_to_1、またはrelu6、またはtanh、またはsign_bit

オペランド:

オペランド説明
input 32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQi8タイプまたはQui16タイプまたはQi16タイプまたは8ビットのサインレス整数値のテンソル

結果:

結果説明
output 32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQi8タイプまたはQui16タイプまたはQi16タイプまたは8ビットのサインレス整数値のテンソル

tfl.leaky_relu (Tfl :: Leakyreluop)

漏れやすいReluオペレーター

要素ごとの漏れやすいReluオペレーターx - > x> = 0? X:(alpha * x)

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait speculatableimpltrait、 QuantizableResultSameOperandsAndResultShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性MLIRタイプ説明
alpha :: mlir :: floatattr 32ビットフロート属性

オペランド:

オペランド説明
input 32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQi8タイプまたはTflite Quint8タイプまたはQi16タイプの値のテンソル

結果:

結果説明
output 32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQi8タイプまたはTflite Quint8タイプまたはQi16タイプの値のテンソル

tfl.less (tfl :: lessop)

オペレーターが少ない

要素ごとに操作が少ない。

特性::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTraitAlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResultResultsBroadcastableShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
lhs 32ビットフロートまたは16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQui8タイプまたはQi8タイプまたはTflite Quint8タイプの値のテンソル
rhs 32ビットフロートまたは16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQui8タイプまたはQi8タイプまたはTflite Quint8タイプの値のテンソル

結果:

結果説明
output 1ビットのサインレス整数値のテンソル

tfl.less_equal (tfl :: lessequalop)

_レス等しい演算子

要素ごとの等式操作。

特性::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTraitAlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResultResultsBroadcastableShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
lhs 32ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプのテンソル
rhs 32ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプのテンソル

結果:

結果説明
output 1ビットのサインレス整数値のテンソル

tfl.local_response_normalization (tfl :: localresponsenormalizationop)

ローカル応答の正規化。

4-D inputテンソルは、3Dアレイの1-Dベクター(最後の次元に沿って)として扱われ、各ベクトルは独立して正規化されます。特定のベクトル内で、各コンポーネントは、 depth_radius内の入力の加重された四角の合計で分割されます。詳細に、

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

詳細については、 Krizhevsky et al。、ImagENet分類を参照してください。

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitInferTensorTypeTF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

インターフェイス: ConditionallySpeculatableInferShapedTypeOpInterfaceInferTypeOpInterfaceNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性MLIRタイプ説明
radius :: mlir :: integerattr 32ビットサインレス整数属性
bias :: mlir :: floatattr 32ビットフロート属性
alpha :: mlir :: floatattr 32ビットフロート属性
beta :: mlir :: floatattr 32ビットフロート属性

オペランド:

オペランド説明
input 32ビットフロート値のテンソル

結果:

結果説明
output 32ビットフロート値のテンソル

tfl.log (tfl :: logop)

ナチュラル対数演算子

入力で要素ごとの自然対数操作を実行します。

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
x 32ビットフロートまたはQI8タイプの値のテンソル

結果:

結果説明
y 32ビットフロートまたはQI8タイプの値のテンソル

tfl.log_softmax (tfl :: logsoftmaxop)

ログSoftMaxオペレーター

次の式で要素ごとのログソフトマックスのアクティベーションを計算します

input -log(resid_sum(exp(input)、dim))

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait speculatableimpltrait、 QuantizableResultSameOperandsAndResultShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatableFixedOutputRangeInterfaceNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflArithmeticCountOpInterfaceTflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
input 32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQi8タイプまたはTflite Quint8タイプのテンソル

結果:

結果説明
output 32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQi8タイプまたはTflite Quint8タイプのテンソル

tfl.logical_and (tfl :: logicalandop)

論理および演算子

要素ごとの論理と操作。

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitResultsBroadcastableShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
lhs 1ビットのサインレス整数値のテンソル
rhs 1ビットのサインレス整数値のテンソル

結果:

結果説明
output 1ビットのサインレス整数値のテンソル

tfl.logical_not (tfl :: logicalnotop)

論理的ではないオペレーター

要素ごとの論理操作ではありません。

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait yimpltrait、 SameOperandsAndResultShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
lhs 1ビットのサインレス整数値のテンソル

結果:

結果説明
output 1ビットのサインレス整数値のテンソル

tfl.logical_or (tfl :: logicalorop)

論理または演算子

要素ごとの論理または操作。

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitResultsBroadcastableShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
lhs 1ビットのサインレス整数値のテンソル
rhs 1ビットのサインレス整数値のテンソル

結果:

結果説明
output 1ビットのサインレス整数値のテンソル

tfl.logistic (tfl :: logisticop)

ロジスティック演算子

入力の要素ごとのシグモイドを計算します

特性: AlwaysSpeculatableImplTrait speculatableimpltrait、 QuantizableResultSameOperandsAndResultShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatableFixedOutputRangeInterfaceNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflArithmeticCountOpInterfaceTflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
x 32ビットフロートまたはQi8タイプまたはQi8タイプまたはQi16タイプまたはTflite Quint8タイプの値のテンソル

結果:

結果説明
y 32ビットフロートまたはQi8タイプまたはQi8タイプまたはQi16タイプまたはTflite Quint8タイプの値のテンソル

tfl.lstm (tfl :: lstmop)

完全なLSTM演算子

長期の長期メモリユニット(LSTM)再発ネットワークレイヤー。デフォルトの非peephole実装は、 http ://deeplearning.cs.cmu.edu/pdfs/hochreiter97_lstm.pdfに基づいています。 「長期的な記憶」。 Neural Computation、9(8):1735-1780、1997。覗き穴の実装は、 https://research.google.com/pubs/archive/43905.pdf hasim sak、andrew senior、およびfrancoise beaufaysに基づいています。 「大規模な音響モデリングのための長期の短期メモリ再発性ニューラルネットワークアーキテクチャ。」 speech、2014年。入力および忘却ゲート(CIFG)のカップリングは、 http ://arxiv.org/pdf/1503.0404069.pdf Greff et alに基づいています。 'LSTM:検索スペースオデッセイ'レイヤー正規化は、https: //arxiv.org/pdf/1607.06450.pdf Ba et al。 「レイヤー正規化」

特性: QuantizableResult

インターフェイス: DynamicRangeQuantizedOpInterfaceTFL_StatefulOpTflRuntimeVerifyOpInterface

属性:

属性MLIRタイプ説明
fused_activation_function :: mlir :: stringattr値がない文字列属性、またはrelu、またはrelu_n1_to_1、またはrelu6、またはtanh、またはsign_bit
cell_clip :: mlir :: floatattr値が非陰性である32ビットフロート属性
proj_clip :: mlir :: floatattr値が非陰性である32ビットフロート属性
kernel_type :: mlir :: tfl :: lstmkerneltypeattr値がmlir :: tfl :: lstmkerneltype :: fullであるlstm_kernel_type
asymmetric_quantize_inputs :: MLIR :: BOOLATTRブール属性
input_to_input_intermediate :: mlir :: typeattr任意の型属性
input_to_forget_intermediate :: mlir :: typeattr任意の型属性
input_to_cell_intermediate :: mlir :: typeattr任意の型属性
input_to_output_intermediate :: mlir :: typeattr任意の型属性
effective_hidden_scale_intermediate :: mlir :: typeattr任意の型属性

オペランド:

オペランド説明
input 32ビットフロートまたはQI8タイプまたはQI16タイプのテンソル
input_to_input_weights任意の型値のテンソルまたは型のテンソル
input_to_forget_weights 32ビットフロートまたはQI8タイプの値のテンソル
input_to_cell_weights 32ビットフロートまたはQI8タイプの値のテンソル
input_to_output_weights 32ビットフロートまたはQI8タイプの値のテンソル
recurrent_to_input_weights任意の型値のテンソルまたは型のテンソル
recurrent_to_forget_weights 32ビットフロートまたはQI8タイプの値のテンソル
recurrent_to_cell_weights 32ビットフロートまたはQI8タイプの値のテンソル
recurrent_to_output_weights 32ビットフロートまたはQI8タイプの値のテンソル
cell_to_input_weights任意の型値のテンソルまたは型のテンソル
cell_to_forget_weights任意の型値のテンソルまたは型のテンソル
cell_to_output_weights任意の型値のテンソルまたは型のテンソル
input_gate_bias任意の型値のテンソルまたは型のテンソル
forget_gate_bias 32ビットフロートまたはQI32タイプの値のテンソル
cell_bias 32ビットフロートまたはQI32タイプの値のテンソル
output_gate_bias 32ビットフロートまたはQI32タイプの値のテンソル
projection_weights任意の型値のテンソルまたは型のテンソル
projection_bias任意の型値のテンソルまたは型のテンソル
input_activation_stateステートフルなテンソル
input_cell_stateステートフルなテンソル
input_layer_norm_coefficients任意の型値のテンソルまたは型のテンソル
forget_layer_norm_coefficients任意の型値のテンソルまたは型のテンソル
cell_layer_norm_coefficients任意の型値のテンソルまたは型のテンソル
output_layer_norm_coefficients任意の型値のテンソルまたは型のテンソル

結果:

結果説明
output任意のタイプ値のテンソル

tfl.matrix_diag (tfl :: matrixdiagop)

提供された対角線と他のすべてがゼロでパディングされたテンソルを返します。

対角線が与えられた場合、対角線でテンソルを返し、他のすべてがゼロでパディングされています。斜めの寸法がk寸法[I, J, K, ..., N]があると仮定し、出力は寸法を備えたランクk+1のテンソルです[I, J, K, ..., N, N]ここでoutput[i, j, k, ..., m, n] = 1{m=n} * diagonal[i, j, k, ..., n].

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
diagonal 32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または8ビットの符号なし整数またはQui8タイプまたはQi8タイプまたはQIINT8タイプの値のテンソル

結果:

結果説明
output 32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または8ビットの符号なし整数またはQui8タイプまたはQi8タイプまたはQIINT8タイプの値のテンソル

tfl.matrix_set_diag (tfl :: matrixsetdiagop)

新しいバッチ付き対角線値を使用して、バッチ付きマトリックステンソルを返します。

inputdiagonalが与えられた場合、この操作は、最も内側のマトリックスの主な対角線を除き、 inputと同じ形状と値のテンソルを返します。これらは、 diagonalの値によって上書きされます。

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
input 32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または8ビットの符号なし整数またはQI8タイプまたはQI16タイプまたはQui8タイプまたはQuINT8タイプの値の値
diagonal 32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または8ビットの符号なし整数またはQI8タイプまたはQI16タイプまたはQui8タイプまたはQuINT8タイプの値の値

結果:

結果説明
result 32ビットフロートまたは8ビットのサインレス整数または16ビットのサインレス整数または32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数または8ビットの符号なし整数またはQI8タイプまたはQI16タイプまたはQui8タイプまたはQuINT8タイプの値の値

tfl.max_pool_2d (tfl :: maxpool2dop)

Max Pool 2d Op

入力で最大プール2dを実行します。

入力: inputs[0] :必須:入力テンソル

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)SameOperandsAndResultsScaleTflArithmeticCountOpInterfaceTflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性MLIRタイプ説明
padding :: mlir :: stringattr値が同じ、または有効な文字列属性
stride_w :: mlir :: integerattr 32ビットサインレス整数属性
stride_h :: mlir :: integerattr 32ビットサインレス整数属性
filter_width :: mlir :: integerattr 32ビットサインレス整数属性
filter_height :: mlir :: integerattr 32ビットサインレス整数属性
fused_activation_function :: mlir :: stringattr値がない文字列属性、またはrelu、またはrelu_n1_to_1、またはrelu6、またはtanh、またはsign_bit

オペランド:

オペランド説明
input 32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQi8タイプまたはQi16タイプまたはTflite Quint8タイプの値のテンソル

結果:

結果説明
output 32ビットフロートまたはQui8タイプまたはQi8タイプまたはQi16タイプまたはTflite Quint8タイプの値のテンソル

tfl.maximum (tfl :: maximumop)

最大オペレーター

要素ごとの最大操作。

特性::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTraitAlwaysSpeculatableImplTrait speculatableimpltrait、 CommutativeQuantizableResultResultsBroadcastableShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)SameOperandsAndResultsScaleTflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
lhs 32ビットフロートまたは32/64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプのテンソル
rhs 32ビットフロートまたは32/64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプのテンソル

結果:

結果説明
max 32ビットフロートまたは32/64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプのテンソル

tfl.mean (tfl :: meanop)

平均演算子

テンソルの寸法にわたる要素の平均を計算します。軸で与えられた寸法に沿ってinput_tensorを減らします。 KeepDimsが真でない限り、テンソルのランクは、軸の各エントリごとに1だけ削減されます。 KeepDimsが真である場合、縮小寸法は長さ1で保持されます。

特性: AlwaysSpeculatableImplTraitQuantizableResult

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)TflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

属性:

属性MLIRタイプ説明
keep_dims :: MLIR :: BOOLATTRブール属性

オペランド:

オペランド説明
input 32ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたは8ビットの符号なし整数またはQI16タイプの値のテンソル
axis 32ビットのサインレス整数値のテンソル

結果:

結果説明
output 32ビットフロートまたは32ビットのサインレス整数または64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたは8ビットの符号なし整数またはQI16タイプの値のテンソル

tfl.minimum (tfl :: minimumop)

最小オペレーター

要素ごとの最小操作。

特性::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTraitAlwaysSpeculatableImplTrait speculatableimpltrait、 CommutativeQuantizableResultResultsBroadcastableShape

インターフェイス: ConditionallySpeculatableNoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)SameOperandsAndResultsScaleTflRuntimeVerifyOpInterface

効果: MemoryEffects::Effect{}

オペランド:

オペランド説明
lhs 32ビットフロートまたは32/64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプのテンソル
rhs 32ビットフロートまたは32/64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプのテンソル

結果:

結果説明
min 32ビットフロートまたは32/64ビットのサインレス整数またはQI8タイプまたはQUI8タイプまたはQI16タイプのテンソル

tfl.mirror_pad (tfl :: mirrirpadop)

MirrorPadオペレーター。ミラーリングされた値でテンソルをパッドします。

この操作は、指定したパディングに従って、ミラール値を使用して入力をパッドします。パディングは、形状[n、2]の整数テンソルで、nは入力のランクです。 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{}

Attributes:

属性MLIR Type説明
mode ::mlir::TFL::MirrorPaddingTypeAttr mirror_pad_enum

Operands:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
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{}

Attributes:

属性MLIR Type説明
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:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
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

Attributes:

属性MLIR Type説明
seed ::mlir::IntegerAttr 64-bit signless integer attribute
seed2 ::mlir::IntegerAttr 64-bit signless integer attribute

Operands:

オペランド説明
logits tensor of 32-bit float values
num_samples tensor of 32-bit signless integer values

結果:

結果説明
out tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

tfl.neg (TFL::NegOp)

Negation operator

Computes element-wise negation of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
x tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

結果:

結果説明
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{}

Attributes:

属性MLIR Type説明
value ::mlir::UnitAttr unit attribute

結果:

結果説明
none_val none type

tfl.non_max_suppression_v4 (TFL::NonMaxSuppressionV4Op)

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
selected_indices tensor of 32-bit signless integer values
valid_outputs tensor of 32-bit signless integer values

tfl.non_max_suppression_v5 (TFL::NonMaxSuppressionV5Op)

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
selected_indices tensor of 32-bit signless integer values
selected_scores tensor of 32-bit float values
valid_outputs tensor of 32-bit signless integer values

tfl.not_equal (TFL::NotEqualOp)

_Not equal operator

Element-wise not_equal operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
lhs tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values
rhs tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values

結果:

結果説明
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

Attributes:

属性MLIR Type説明
tolerance ::mlir::FloatAttr 32-bit float attribute
log_if_failed ::mlir::BoolAttr bool attribute

Operands:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
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{}

Attributes:

属性MLIR Type説明
axis ::mlir::IntegerAttr 32-bit signless integer attribute

Operands:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
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) .等。

例えば:

# '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{}

Attributes:

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

Operands:

オペランド説明
values variadic of tensor of any type values

結果:

結果説明
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)

例えば:

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
input tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
padding tensor of 32/64-bit signless integer values

結果:

結果説明
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.padv2 (TFL::PadV2Op)

Padding operator v2

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

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

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

例えば:

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
input tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values
padding tensor of 32/64-bit signless integer values
constant_values tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

結果:

結果説明
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

tfl.poly_call (TFL::PolyCallOp)

Poly call

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

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

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

Traits: SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

Interfaces: RegionBranchOpInterface

Operands:

オペランド説明
input variadic of tensor of any type values

結果:

結果説明
output variadic of tensor of any type values

tfl.pow (TFL::PowOp)

Power operator

Element-wise power operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
lhs tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
rhs tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

結果:

結果説明
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.prelu (TFL::PReluOp)

Parameterized Relu operator

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

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
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{}

Attributes:

属性MLIR Type説明
value ::mlir::ElementsAttr constant vector/tensor attribute

結果:

結果説明
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{}

Attributes:

属性MLIR Type説明
qtype ::mlir::TypeAttr Tensor type attribute
value ::mlir::ElementsAttr constant vector/tensor attribute

結果:

結果説明
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{}

Attributes:

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

結果:

結果説明
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{}

Attributes:

属性MLIR Type説明
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

結果:

結果説明
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{}

Attributes:

属性MLIR Type説明
qtype ::mlir::TypeAttr Tensor type attribute

Operands:

オペランド説明
input tensor of 32-bit float or QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

結果:

結果説明
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

Attributes:

属性MLIR Type説明
seed ::mlir::IntegerAttr 64-bit signless integer attribute
seed2 ::mlir::IntegerAttr 64-bit signless integer attribute

Operands:

オペランド説明
shape tensor of 32-bit signless integer values

結果:

結果説明
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

Attributes:

属性MLIR Type説明
seed ::mlir::IntegerAttr 64-bit signless integer attribute
seed2 ::mlir::IntegerAttr 64-bit signless integer attribute

Operands:

オペランド説明
shape tensor of 32-bit signless integer values

結果:

結果説明
out tensor of 32-bit float values

tfl.range (TFL::RangeOp)

Range operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
result tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values

tfl.rank (TFL::RankOp)

Rank operator.

Returns the rank of a tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
input tensor of any type values

結果:

結果説明
output tensor of any integer type

tfl.read_variable (TFL::ReadVariableOp)

Reads variable value.

Read variable data identified by 'resource_id'.

Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface

Operands:

オペランド説明
resource_id tensor of resource values

結果:

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

tfl.real (TFL::RealOp)

Returns the real part of a complex number.

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
input tensor of complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values

結果:

結果説明
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{}

Attributes:

属性MLIR Type説明
keep_dims ::mlir::BoolAttr bool attribute

Operands:

オペランド説明
input tensor of 1-bit signless integer values
reduction_indices tensor of 32-bit signless integer values

結果:

結果説明
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{}

Attributes:

属性MLIR Type説明
keep_dims ::mlir::BoolAttr bool attribute

Operands:

オペランド説明
input tensor of 1-bit signless integer values
reduction_indices tensor of 32-bit signless integer values

結果:

結果説明
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{}

Attributes:

属性MLIR Type説明
keep_dims ::mlir::BoolAttr bool attribute

Operands:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
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{}

Attributes:

属性MLIR Type説明
keep_dims ::mlir::BoolAttr bool attribute

Operands:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
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{}

Attributes:

属性MLIR Type説明
keep_dims ::mlir::BoolAttr bool attribute

Operands:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.relu (TFL::ReluOp)

Relu operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
x tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

結果:

結果説明
y tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values

tfl.relu6 (TFL::Relu6Op)

Relu6 operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
x tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

結果:

結果説明
y tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

tfl.relu_0_to_1 (TFL::Relu0To1Op)

Relu0To1 operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
x tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

結果:

結果説明
y tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

tfl.relu_n1_to_1 (TFL::Relu1Op)

Relu1 operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
x tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

結果:

結果説明
y tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values

tfl.reshape (TFL::ReshapeOp)

Reshape operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
input tensor of any type values
shape tensor of 32-bit signless integer values

結果:

結果説明
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{}

Attributes:

属性MLIR Type説明
align_corners ::mlir::BoolAttr bool attribute
half_pixel_centers ::mlir::BoolAttr bool attribute

Operands:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
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{}

Attributes:

属性MLIR Type説明
align_corners ::mlir::BoolAttr bool attribute
half_pixel_centers ::mlir::BoolAttr bool attribute

Operands:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
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{}

Attributes:

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

Operands:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

tfl.reverse_v2 (TFL::ReverseV2Op)

ReverseV2 Operator

Reverses specific dimensions of a tensor.

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

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
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条項。

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
input tensor of 32-bit float values
fft_length tensor of 32-bit signless integer values

結果:

結果説明
output tensor of complex type with 32-bit float elements values

tfl.right_shift (TFL::RightShiftOp)

Right Shift operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
output tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values

tfl.round (TFL::RoundOp)

Round operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
x tensor of 32-bit float values

結果:

結果説明
y tensor of 32-bit float values

tfl.rsqrt (TFL::RsqrtOp)

Reciprocal of square root operator

Computes element-wise reverse square root of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
x tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

結果:

結果説明
y tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values

tfl.scatter_nd (TFL::ScatterNdOp)

_Scatter nd operator

Scatter updates into a new tensor according to indices

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
output tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values

tfl.segment_sum (TFL::SegmentSumOp)

SegmentSum operator

Computes the sum along segments of a tensor.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
input tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values
segment_ids tensor of 32-bit signless integer values

結果:

結果説明
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.select (TFL::SelectOp)

Select operator

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
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

結果:

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

tfl.select_v2 (TFL::SelectV2Op)

SelectV2 operator

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

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

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
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{}

Attributes:

属性MLIR Type説明
out_type ::mlir::Attribute derived attribute

Operands:

オペランド説明
input tensor of any type values

結果:

結果説明
output tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values

tfl.sign (TFL::SignOp)

Sign operation

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
x tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values

結果:

結果説明
output tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values

tfl.sin (TFL::SinOp)

Sine operator

Computes element-wise Sine of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
x tensor of 32-bit float values

結果:

結果説明
y tensor of 32-bit float values

tfl.slice (TFL::SliceOp)

Return a slice from 'input'.

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

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
input tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or 1-bit signless integer or TFLite string type or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values
begin tensor of 32/64-bit signless integer values
size tensor of 32/64-bit signless integer values

結果:

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

tfl.softmax (TFL::SoftmaxOp)

Softmax operator

Computes element-wise softmax activations with the following formula

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Attributes:

属性MLIR Type説明
beta ::mlir::FloatAttr 32-bit float attribute

Operands:

オペランド説明
input tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

結果:

結果説明
output tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.space_to_batch_nd (TFL::SpaceToBatchNdOp)

SpaceToBatchNd operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
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{}

Attributes:

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

Operands:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values

tfl.sparse_to_dense (TFL::SparseToDenseOp)

Converts a sparse representation into a dense tensor.

Builds an array dense with shape output_shape such that

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

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

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

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

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
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{}

Attributes:

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

Operands:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
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{}

Attributes:

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

Operands:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
outputs variadic of tensor of any type values

tfl.sqrt (TFL::SqrtOp)

Square root operator

Computes element-wise Square root of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
x tensor of 32-bit float values

結果:

結果説明
y tensor of 32-bit float values

tfl.square (TFL::SquareOp)

Square operator

Computes element-wise Square of input

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
x tensor of 32-bit float values

結果:

結果説明
y tensor of 32-bit float values

tfl.squared_difference (TFL::SquaredDifferenceOp)

Squared difference operator

Element-wise squared difference operation.

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

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
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 .

例えば:

# '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{}

Attributes:

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

Operands:

オペランド説明
input tensor of any type values

結果:

結果説明
output tensor of any type values

tfl.strided_slice (TFL::StridedSliceOp)

StridedSlice Op

Return a strided slice from input .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Attributes:

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

Operands:

オペランド説明
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

結果:

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

tfl.sub (TFL::SubOp)

Subtraction operator

Element-wise subtraction operation.

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Attributes:

属性MLIR Type説明
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:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
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{}

Attributes:

属性MLIR Type説明
keep_dims ::mlir::BoolAttr bool attribute

Operands:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
output tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values

tfl.svdf (TFL::SVDFOp)

Single value decomposition filter operator

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

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

Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

Attributes:

属性MLIR Type説明
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:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
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:

オペランド説明
input tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values

結果:

結果説明
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:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
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:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
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:

オペランド説明
input tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type values
perm tensor of 32-bit signless integer values

結果:

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

tfl.transpose_conv (TFL::TransposeConvOp)

Transpose convolution operator

Performs transpose convolution operation on input.

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

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Attributes:

属性MLIR Type説明
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:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
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

Attributes:

属性MLIR Type説明
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:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
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

Attributes:

属性MLIR Type説明
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:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
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 .言い換えると:

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Attributes:

属性MLIR Type説明
idx_out_type ::mlir::Attribute derived attribute

Operands:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
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) .等。

This is the opposite of pack .

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultElementType

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

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Attributes:

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

Operands:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
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:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
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:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
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:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
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:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
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

Attributes:

属性MLIR Type説明
container ::mlir::StringAttr string attribute
shared_name ::mlir::StringAttr string attribute

結果:

結果説明
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:

オペランド説明
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

結果:

結果説明
index tensor of 64-bit signless integer values

tfl.while (TFL::WhileOp)

While loop

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

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

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

Traits: SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

Interfaces: LoopLikeOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Attributes:

属性MLIR Type説明
is_stateless ::mlir::BoolAttr bool attribute

Operands:

オペランド説明
input variadic of tensor of any type values

結果:

結果説明
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:

オペランド説明
«unnamed» variadic of any type

tfl.zeros_like (TFL::ZerosLikeOp)

ZerosLike operator

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

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

オペランド説明
input tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values

結果:

結果説明
output tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values

属性

DimensionMetadataAttr

Dimension metadata.

構文:

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

Parameters:

パラメータC++ type説明
形式::mlir::TFL::DimensionTypeAttr dimension_type
dense_size int32_t
セグメント::llvm::ArrayRef<int32_t>
インデックス::llvm::ArrayRef<int32_t>

SparsityParameterAttr

Sparsity parameter.

構文:

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

Parameters:

パラメータC++ type説明
traversal_order ::llvm::ArrayRef<int32_t>
block_map ::llvm::ArrayRef<int32_t>
dim_metadata ::llvm::ArrayRef<DimensionMetadataAttr>

ConstBytesAttr

A string attribute representation of compiled bytes

Syntax Examples:

#tfl<const_bytes : "0xDEADBEEF">

Parameters:

パラメータC++ type説明
価値::llvm::StringRef

DimensionTypeAttr

dimension_type

構文:

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

Enum cases:

  • DENSE ( DENSE )
  • SPARSE_CSR ( SPARSE_CSR )

Parameters:

パラメータC++ type説明
価値::mlir::TFL::DimensionType an enum of type DimensionType

LSTMKernelTypeAttr

lstm_kernel_type

構文:

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

Enum cases:

  • FULL ( FULL )
  • BASIC ( BASIC )

Parameters:

パラメータC++ type説明
価値::mlir::TFL::LSTMKernelType an enum of type LSTMKernelType

MirrorPaddingTypeAttr

mirror_pad_enum

構文:

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

Enum cases:

  • REFLECT ( REFLECT )
  • SYMMETRIC ( SYMMETRIC )

Parameters:

パラメータC++ type説明
価値::mlir::TFL::MirrorPaddingType an enum of type MirrorPaddingType

Enums

DimensionType

dimension_type

Cases:

シンボル価値
密集0密集
SPARSE_CSR 1 SPARSE_CSR

LSTMKernelType

lstm_kernel_type

Cases:

シンボル価値
満杯0満杯
ベーシック1ベーシック

MirrorPaddingType

mirror_pad_enum

Cases:

シンボル価値
反映する0反映する
SYMMETRIC 1 SYMMETRIC