Диалект TensorFlow Lite.
Этот диалект соответствует операциям TensorFlow Lite.
Инварианты:
- Все значения имеют тип Тензор (в частности, скаляры представляются с помощью нульмерных тензоров);
Операции
tfl.abs
(TFL::AbsOp)
Оператор абсолютного значения
Учитывая тензор x
, эта операция возвращает тензор, содержащий абсолютное значение каждого элемента x
. Например, если x — входной элемент, а y — выходной элемент, эта операция вычисляет \(y = |x|\).
Признаки: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
.
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
x | тензор 16-битного целого числа без знака или 32-битного целого числа без знака или 32-битного числа с плавающей запятой или значений типа QI8 или типа QI16 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
y | тензор 16-битного целого числа без знака или 32-битного целого числа без знака или 32-битного числа с плавающей запятой или значений типа QI8 или типа QI16 |
tfl.add
(TFL::AddOp)
Оператор сложения
Операция поэлементного сложения.
Признаки: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, Commutative
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Атрибуты:
Атрибут | Тип МЛИР | Описание |
---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | строковый атрибут, значение которого равно NONE, или RELU, или RELU_N1_TO_1, или RELU6, или TANH, или SIGN_BIT. |
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
lhs | тензор 32-битного целого числа с плавающей точкой или 16-битного целого числа без знака, или 32-битного целого числа без знака, или 64-битного целого числа без знака, или значений типа QI8, или типа QUI8, или значений типа QI16. |
rhs | тензор 32-битного целого числа с плавающей точкой или 16-битного целого числа без знака, или 32-битного целого числа без знака, или 64-битного целого числа без знака, или значений типа QI8, или типа QUI8, или значений типа QI16. |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | тензор 32-битного целого числа с плавающей точкой или 16-битного целого числа без знака, или 32-битного целого числа без знака, или 64-битного целого числа без знака, или значений типа QI8, или типа QUI8, или значений типа QI16. |
tfl.add_n
(TFL::AddNOp)
_Добавить оператор n
Добавляет все входные тензоры поэлементно.
Признаки: AlwaysSpeculatableImplTrait
, Commutative
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
.
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
inputs | вариация тензора любого типа значений |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
sum | тензор 32-битных чисел с плавающей запятой или 32-битных целых чисел без знака |
tfl.arg_max
(TFL::ArgMaxOp)
Оператор ArgMax
Возвращает индекс с наибольшим значением по измерениям тензора.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
.
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Атрибуты:
Атрибут | Тип МЛИР | Описание |
---|---|---|
output_type | ::mlir::Атрибут | производный атрибут |
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | тензор 1-битного целого числа без знака, или 32-битного целого числа с плавающей запятой, или 32-битного целого числа без знака, или 8-битного целого числа без знака, или 8-битного целого числа без знака, или значений типа QI8 или типа QUI8. |
dim | тензор 32/64-битных целых чисел без знака |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | тензор 32/64-битных целых чисел без знака |
tfl.arg_min
(TFL::ArgMinOp)
Оператор АргМин
Возвращает индекс с наименьшим значением по измерениям тензора. a = [1, 10, 26,9, 2,8, 166,32, 62,3] b = tf.math.argmin(input = a) c = tf.keras.backend.eval(b)
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
.
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Атрибуты:
Атрибут | Тип МЛИР | Описание |
---|---|---|
output_type | ::mlir::Атрибут | производный атрибут |
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | тензор 1-битного целого числа без знака, или 32-битного целого числа с плавающей запятой, или 32-битного целого числа без знака, или 8-битного целого числа без знака, или 8-битного целого числа без знака, или значений типа QI8 или типа QUI8. |
dim | тензор 32/64-битных целых чисел без знака |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | тензор 32/64-битных целых чисел без знака |
tfl.assign_variable
(TFL::AssignVariableOp)
Присваивает новое значение переменной.
Любой ReadVariableOp с зависимостью управления от этой операции гарантированно вернет это значение или последующее более новое значение переменной.
Интерфейсы: TflRuntimeVerifyOpInterface
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
resource_id | тензор значений ресурсов |
value | тензор 32-битного числа с плавающей точкой или 64-битного числа с плавающей точкой, или 1-битного целого числа без знака, или 8-битного целого числа без знака, или 8-битного целого числа без знака, или типа QI8, или типа QUI8, или 32-битного целого числа без знака, или 64-битного целого числа без знака, или типа QI16. или сложный тип с 32-битными элементами с плавающей запятой или сложный тип с 64-битными значениями элементов с плавающей точкой |
tfl.atan2
(TFL::Atan2Op)
Операция Атан2
Операция «atan2» вычисляет арктангенс y/x поэлементно, учитывая знаки аргументов.
Признаки: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultElementType
, SameOperandsAndResultShape
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
.
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
y | тензор 32-битных или 64-битных значений с плавающей запятой |
x | тензор 32-битных или 64-битных значений с плавающей запятой |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | тензор 32-битных или 64-битных значений с плавающей запятой |
tfl.average_pool_2d
(TFL::AveragePool2DOp)
_Average_pool 2d оператор
Выполняет операцию подсчета среднего значения на входе.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
.
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Атрибуты:
Атрибут | Тип МЛИР | Описание |
---|---|---|
filter_height | ::mlir::IntegerAttr | 32-битный целочисленный атрибут без знака |
filter_width | ::mlir::IntegerAttr | 32-битный целочисленный атрибут без знака |
padding | ::mlir::StringAttr | строковый атрибут, значение которого равно SAME или VALID |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32-битный целочисленный атрибут без знака |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32-битный целочисленный атрибут без знака |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | строковый атрибут, значение которого равно NONE, или RELU, или RELU_N1_TO_1, или RELU6, или TANH, или SIGN_BIT. |
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | тензор 32-битного значения с плавающей запятой или типа QI8, или типа QUI8, или значения типа QI16 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | тензор 32-битного значения с плавающей запятой или типа QI8, или типа QUI8, или значения типа QI16 |
tfl.basic_lstm
(TFL::BasicLSTMOp)
Основной оператор lstm
базовый оператор сотовой связи LSTM.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
.
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Атрибуты:
Атрибут | Тип МЛИР | Описание |
---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | строковый атрибут, значение которого равно NONE, или RELU, или RELU_N1_TO_1, или RELU6, или TANH, или SIGN_BIT. |
cell_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-битный атрибут с плавающей запятой, значение которого неотрицательно. |
proj_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-битный атрибут с плавающей запятой, значение которого неотрицательно. |
kernel_type | ::mlir::TFL::LSTMKernelTypeAttr | lstm_kernel_type, значение которого равно mlir::TFL::LSTMKernelType::BASIC. |
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
data_input | тензор 32-битных значений типа float или QUI8 |
prev_activ_input | тензор 32-битных значений типа float или QUI8 |
weights_input | тензор 32-битных значений типа float или QUI8 |
biases_input | тензор 32-битных значений типа float или QI32 |
prev_state_input | тензор 32-битных значений типа float или QI16 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
activ_output | 2D-тензор значений любого типа |
state_output | 2D-тензор значений любого типа |
concat_temp | 2D-тензор значений любого типа |
activ_temp | 2D-тензор значений любого типа |
tfl.batch_matmul
(TFL::BatchMatMulOp)
Оператор пакетного умножения матриц
Выполняет пакетное умножение матриц на входах. Соблюдает соглашения TensorFlow BatchMatMulV2 с поддержкой неизвестных измерений в пакетных измерениях и широковещательной передаче.
Inputs:
`inputs[0]`: required: input LHS
`inputs[1]`: required: input RHS
`adjoint_lhs`: optional: Transpose LHS (default false)
`adjoint_lhs`: optional: Transpose LHS (default false)
Черты: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, DynamicRangeQuantizedOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
.
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Атрибуты:
Атрибут | Тип МЛИР | Описание |
---|---|---|
adj_x | ::mlir::BoolAttr | логический атрибут |
adj_y | ::mlir::BoolAttr | логический атрибут |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | логический атрибут |
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
x | тензор 32-битного числа с плавающей запятой или типа QI8 или типа QI16 или 8-битных целых чисел без знака |
y | тензор 32-битного числа с плавающей запятой или типа QI8 или типа QI16 или 8-битных целых чисел без знака |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | тензор 32-битного числа с плавающей точкой, типа QI8 или типа QI16 или 32-битного целого числа без знака |
tfl.batch_to_space_nd
(TFL::BatchToSpaceNdOp)
Оператор BatchToSpaceNd
Эта операция преобразует «пакетное» измерение 0 в измерения пространства.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | тензор 32-битного целого числа с плавающей запятой или 8-битного целого числа без знака, или 32-битного целого числа без знака, или 64-битного целого числа без знака, или 8-битного целого числа без знака, или значений типа QI8, или типа QUI8, или значений типа QI16. |
block_shape | тензор 32-битных целых чисел без знака |
indices | тензор 32-битных целых чисел без знака |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | тензор 32-битного целого числа с плавающей точкой или 16-битного целого числа без знака, или 32-битного целого числа без знака, или 64-битного целого числа без знака, или 8-битного целого числа без знака, или значений типа QI8, или типа QUI8, или значений типа QI16. |
tfl.bidirectional_sequence_lstm
(TFL::BidirectSequenceLSTMOp)
Оператор lstm двунаправленной последовательности
Двунаправленный lstm — это, по сути, два lstm, один работает вперед, а другой — назад. Результатом является объединение двух lstms.
Черты: QuantizableResult
Интерфейсы: DynamicRangeQuantizedOpInterface
, TFL_StatefulOp
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Атрибуты:
Атрибут | Тип МЛИР | Описание |
---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | строковый атрибут, значение которого равно NONE, или RELU, или RELU_N1_TO_1, или RELU6, или TANH, или SIGN_BIT. |
cell_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-битный атрибут с плавающей запятой, значение которого неотрицательно. |
proj_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-битный атрибут с плавающей запятой, значение которого неотрицательно. |
merge_outputs | ::mlir::BoolAttr | логический атрибут |
time_major | ::mlir::BoolAttr | логический атрибут |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | логический атрибут |
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | тензор 32-битных чисел с плавающей запятой или 8-битных целых чисел без знака |
fw_input_to_input_weights | тензор значений любого типа или типа без типа |
fw_input_to_forget_weights | тензор 32-битных чисел с плавающей запятой или 8-битных целых чисел без знака |
fw_input_to_cell_weights | тензор 32-битных чисел с плавающей запятой или 8-битных целых чисел без знака |
fw_input_to_output_weights | тензор 32-битных чисел с плавающей запятой или 8-битных целых чисел без знака |
fw_recurrent_to_input_weights | тензор значений любого типа или типа без типа |
fw_recurrent_to_forget_weights | тензор 32-битных чисел с плавающей запятой или 8-битных целых чисел без знака |
fw_recurrent_to_cell_weights | тензор 32-битных чисел с плавающей запятой или 8-битных целых чисел без знака |
fw_recurrent_to_output_weights | тензор 32-битных чисел с плавающей запятой или 8-битных целых чисел без знака |
fw_cell_to_input_weights | тензор значений любого типа или типа без типа |
fw_cell_to_forget_weights | тензор значений любого типа или типа без типа |
fw_cell_to_output_weights | тензор значений любого типа или типа без типа |
fw_input_gate_bias | тензор значений любого типа или типа без типа |
fw_forget_gate_bias | тензор 32-битных значений с плавающей запятой |
fw_cell_bias | тензор 32-битных значений с плавающей запятой |
fw_output_gate_bias | тензор 32-битных значений с плавающей запятой |
fw_projection_weights | тензор значений любого типа или типа без типа |
fw_projection_bias | тензор значений любого типа или типа без типа |
bw_input_to_input_weights | тензор значений любого типа или типа без типа |
bw_input_to_forget_weights | тензор 32-битных чисел с плавающей запятой или 8-битных целых чисел без знака |
bw_input_to_cell_weights | тензор 32-битных чисел с плавающей запятой или 8-битных целых чисел без знака |
bw_input_to_output_weights | тензор 32-битных чисел с плавающей запятой или 8-битных целых чисел без знака |
bw_recurrent_to_input_weights | тензор значений любого типа или типа без типа |
bw_recurrent_to_forget_weights | тензор 32-битных чисел с плавающей запятой или 8-битных целых чисел без знака |
bw_recurrent_to_cell_weights | тензор 32-битных чисел с плавающей запятой или 8-битных целых чисел без знака |
bw_recurrent_to_output_weights | тензор 32-битных чисел с плавающей запятой или 8-битных целых чисел без знака |
bw_cell_to_input_weights | тензор значений любого типа или типа без типа |
bw_cell_to_forget_weights | тензор значений любого типа или типа без типа |
bw_cell_to_output_weights | тензор значений любого типа или типа без типа |
bw_input_gate_bias | тензор значений любого типа или типа без типа |
bw_forget_gate_bias | тензор 32-битных значений с плавающей запятой |
bw_cell_bias | тензор 32-битных значений с плавающей запятой |
bw_output_gate_bias | тензор 32-битных значений с плавающей запятой |
bw_projection_weights | тензор значений любого типа или типа без типа |
bw_projection_bias | тензор значений любого типа или типа без типа |
fw_input_activation_state | тензор с состоянием |
fw_input_cell_state | тензор с состоянием |
bw_input_activation_state | тензор с состоянием |
bw_input_cell_state | тензор с состоянием |
aux_input | тензор значений любого типа или типа без типа |
fw_aux_input_to_input_weights | тензор значений любого типа или типа без типа |
fw_aux_input_to_forget_weights | тензор значений любого типа или типа без типа |
fw_aux_input_to_cell_weights | тензор значений любого типа или типа без типа |
fw_aux_input_to_output_weights | тензор значений любого типа или типа без типа |
bw_aux_input_to_input_weights | тензор значений любого типа или типа без типа |
bw_aux_input_to_forget_weights | тензор значений любого типа или типа без типа |
bw_aux_input_to_cell_weights | тензор значений любого типа или типа без типа |
bw_aux_input_to_output_weights | тензор значений любого типа или типа без типа |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
fw_output | тензор любого типа значений |
bw_output | тензор любого типа значений |
tfl.bitcast
(TFL::BitcastOp)
Биткаст-оператор
Преобразует тензор из одного типа в другой.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
.
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | тензор любого типа значений |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | тензор любого типа значений |
tfl.bitwise_xor
(TFL::BitwiseXorOp)
Побитовый оператор Xor
Поэлементно вычисляет побитовое исключающее ИЛИ для lhs
и rhs
.
Признаки: AlwaysSpeculatableImplTrait
, Commutative
, ResultsBroadcastableShape
, SameOperandsAndResultElementType
.
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
.
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
lhs | тензор 8-битного целого числа без знака или 8-битного целого числа без знака или 16-битного целого числа без знака или 16-битного целого числа без знака или 32-битного целого числа без знака или 32-битного целого числа без знака. |
rhs | тензор 8-битного целого числа без знака или 8-битного целого числа без знака или 16-битного целого числа без знака или 16-битного целого числа без знака или 32-битного целого числа без знака или 32-битного целого числа без знака. |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | тензор 8-битного целого числа без знака или 8-битного целого числа без знака или 16-битного целого числа без знака или 16-битного целого числа без знака или 32-битного целого числа без знака или 32-битного целого числа без знака. |
tfl.broadcast_args
(TFL::BroadcastArgsOp)
Верните форму s0 op s1 с помощью трансляции.
Учитывая s0
и s1
, тензоры, представляющие фигуры, вычисляют r0
, транслируемую форму. s0
, s1
и r0
— целочисленные векторы.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
.
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
s0 | тензор 32/64-битных целых чисел без знака |
s1 | тензор 32/64-битных целых чисел без знака |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
r0 | тензор 32/64-битных целых чисел без знака |
tfl.broadcast_to
(TFL::BroadcastToOp)
Передайте массив для совместимой формы.
Рассылка — это процесс придания массивам совместимой формы для арифметических операций. Две фигуры совместимы, если для каждой пары измерений они либо равны, либо одна из них равна единице. При попытке передать тензор в фигуру он начинается с конечных размеров и продвигается вперед.
Например,
x = tf.constant([1, 2, 3]) y = tf.broadcast_to(x, [3, 3]) print(y) tf.Tensor( [[1 2 3] [1 2 3] [1 2 3]], shape=(3, 3), dtype=int32)
В приведенном выше примере входной тензор с формой [1, 3]
транслируется на выходной тензор с формой [3, 3]
.
При выполнении широковещательных операций, таких как умножение тензора на скаляр, широковещательная передача (обычно) дает некоторую выгоду во времени или пространстве, поскольку транслируемый тензор никогда не материализуется.
Однако broadcast_to
не несет в себе таких преимуществ. Вновь созданный тензор полностью запоминает переданную форму. (Однако в контексте графа broadcast_to
может быть объединен с последующей операцией, а затем оптимизирован.)
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
.
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | тензор 32-битного числа с плавающей точкой или 32-битного целого числа без знака, или 1-битного целого числа без знака, или 4-битного целого числа без знака, или 8-битного целого числа без знака, или типа QI8, или 8-битного целого числа без знака, или 32-битного целого числа без знака, или типа QUI8, или 16 -битное целое число без знака или тип QI16 или 64-битное целое число без знака или комплексный тип с 32-битными значениями элементов с плавающей точкой |
shape | тензор 32/64-битных целых чисел без знака |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | тензор 32-битного числа с плавающей точкой или 32-битного целого числа без знака, или 1-битного целого числа без знака, или 4-битного целого числа без знака, или 8-битного целого числа без знака, или типа QI8, или 8-битного целого числа без знака, или 32-битного целого числа без знака, или типа QUI8, или 16 -битное целое число без знака или тип QI16 или 64-битное целое число без знака или комплексный тип с 32-битными значениями элементов с плавающей точкой |
tfl.bucketize
(TFL::BucketizeOp)
Распределяет «входные данные» на основе «границ».
Пример:
Если входные данные являются boundaries = [0, 10, 100]
и input = [[-5, 10000][150, 10][5, 100]]
, то выходные данные будут output = [[0, 3][3, 2][1, 3]]
.
Признаки: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultShape
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
.
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Атрибуты:
Атрибут | Тип МЛИР | Описание |
---|---|---|
boundaries | ::mlir::ArrayAttr | 32-битный атрибут массива с плавающей запятой |
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | тензор 32-битных чисел с плавающей запятой или 64-битных чисел с плавающей запятой, или 32-битных целых чисел без знака или 64-битных целых чисел без знака. |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | тензор 32-битных целых чисел без знака |
tfl.call_once
(TFL::CallOnceOp)
Вызывает функцию инициализации
Эта операция вызывает данную функцию инициализации для инициализатора сеанса на диалекте сохраненной модели tf.
Интерфейсы: TflRuntimeVerifyOpInterface
Атрибуты:
Атрибут | Тип МЛИР | Описание |
---|---|---|
session_init_function | ::mlir::StringAttr | строковый атрибут |
tfl.cast
(TFL::CastOp)
Оператор кастинга
Преобразует ввод из типа ввода в тип вывода.
Признаки: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultShape
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
.
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | тензор 16-битного числа с плавающей точкой или типа bfloat16, или 32-битного числа с плавающей запятой, или 64-битного числа с плавающей запятой, или 1-битного целого числа без знака, или 4-битного целого числа без знака, или 16-битного целого числа без знака, или 16-битного целого числа без знака, или 32-битного целого числа без знака, или 32-битное целое число без знака, или 64-битное целое число без знака, или тип TFLite quint8, или 8-битное целое число без знака, или 8-битное целое число без знака, или комплексный тип с 32-битными значениями элементов с плавающей запятой. |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | тензор 16-битного числа с плавающей запятой или типа bfloat16, или 32-битного числа с плавающей запятой, или 64-битного числа с плавающей запятой, или 1-битного целого числа без знака, или 16-битного целого числа без знака, или 16-битного целого числа без знака, или 32-битного целого числа без знака, или 32-битного целого числа без знака, или 64-битное целое число без знака или тип TFLite quint8, или 8-битное целое число без знака, или 8-битное целое число без знака, или комплексный тип с 32-битными значениями элементов с плавающей запятой. |
tfl.ceil
(TFL::CeilOp)
Оператор сотовой связи
Возвращает поэлементное значение ячейки входных данных.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, InferTensorType
, TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, InferShapedTypeOpInterface
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
.
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
x | тензор 32-битных значений с плавающей запятой |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
y | тензор 32-битных значений с плавающей запятой |
tfl.complex_abs
(TFL::ComplexAbsOp)
Вычисляет комплексное абсолютное значение тензора.
Учитывая тензор x
комплексных чисел, эта операция возвращает тензор типа float
или double
, который является абсолютным значением каждого элемента в x
. Все элементы x
должны быть комплексными числами вида \(a + bj\). Абсолютное значение рассчитывается как \( \sqrt{a^2 + b^2}\).
Признаки: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultShape
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
.
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | тензор комплексного типа с 32-битными элементами с плавающей запятой или комплексного типа с 64-битными значениями элементов с плавающей точкой |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | тензор 32-битных или 64-битных значений с плавающей запятой |
tfl.concatenation
(TFL::ConcatenationOp)
Оператор конкатенации
Объединяет тензоры по одному измерению
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Атрибуты:
Атрибут | Тип МЛИР | Описание |
---|---|---|
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-битный целочисленный атрибут без знака |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | строковый атрибут, значение которого равно NONE, или RELU, или RELU_N1_TO_1, или RELU6, или TANH, или SIGN_BIT. |
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
values | вариация тензора любого типа значений |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | тензор 32-битного числа с плавающей точкой или 64-битного целого числа без знака, или 32-битного целого числа без знака, или 16-битного целого числа без знака, или 8-битного целого числа без знака, или типа QI8, или типа QUI8, или 8-битного целого числа без знака, или 32-битного целого числа без знака, или 1 -битные целые числа без знака |
tfl.control_node
(TFL::ControlNodeOp)
Операция TFL.control_node
оборачивает одноблочные операции для присоединения управляющих ребер.
Это используется для переноса регионов и прикрепления к ним зависимостей управления. Обычно это происходит на одном из последних шагов перед созданием модели плоского буфера, чтобы обеспечить оптимизацию, основанную на фиксированном порядке операций (например, повторную материализацию). Экспортер плоского буфера развернет обернутую область и аннотирует сгенерированную модель метаданными. так, что любые изменения порядка во время выполнения будут соответствовать порядку, заданному зависимостями управления.
Признаки: HasParent<mlir::func::FuncOp>
, RecursiveMemoryEffects
, SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp>
, SingleBlock
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
controlInputs | вариативный контроль |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
outputs | вариация тензора любого типа значений |
control | контроль |
tfl.conv_2d
(TFL::Conv2DOp)
Оператор свертки
Выполняет операцию свертки на входных данных.
Входные данные: inputs[0]
: требуется: входной тензор активации inputs[1]
: обязательный: тензор веса фильтра inputs[2]
: необязательный: тензор смещения
Признаки: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
, quant::AffineOpCoefficient<0, 1>
Интерфейсы: AffineQuantizedOpInterface
, ConditionallySpeculatable
, DynamicRangeQuantizedOpInterface
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TFL_SparseOp
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Атрибуты:
Атрибут | Тип МЛИР | Описание |
---|---|---|
dilation_h_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-битный целочисленный атрибут без знака |
dilation_w_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-битный целочисленный атрибут без знака |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | строковый атрибут, значение которого равно NONE, или RELU, или RELU_N1_TO_1, или RELU6, или TANH, или SIGN_BIT. |
padding | ::mlir::StringAttr | строковый атрибут, значение которого равно SAME или VALID |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32-битный целочисленный атрибут без знака |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32-битный целочисленный атрибут без знака |
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | тензор 32-битного значения с плавающей запятой или типа QI8, или типа QUI8, или значения типа QI16 |
filter | тензор 32-битного значения с плавающей запятой или типа QI4, или типа QI8, или значения типа QUI8 |
bias | тензор значений любого типа или типа без типа |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | тензор 32-битного значения с плавающей запятой или типа QI8, или типа QUI8, или значения типа QI16 |
tfl.conv_3d
(TFL::Conv3DOp)
3D-оператор свертки
Выполняет операцию свертки на 3D-входах. Входные данные: inputs[0]
: требуется: входной тензор активации inputs[1]
: обязательный: тензор веса фильтра inputs[2]
: необязательный: тензор смещения
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
.
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Атрибуты:
Атрибут | Тип МЛИР | Описание |
---|---|---|
dilation_d_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-битный целочисленный атрибут без знака |
dilation_h_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-битный целочисленный атрибут без знака |
dilation_w_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-битный целочисленный атрибут без знака |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | строковый атрибут, значение которого равно NONE, или RELU, или RELU_N1_TO_1, или RELU6, или TANH, или SIGN_BIT. |
padding | ::mlir::StringAttr | строковый атрибут, значение которого равно SAME или VALID |
stride_d | ::mlir::IntegerAttr | 32-битный целочисленный атрибут без знака |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32-битный целочисленный атрибут без знака |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32-битный целочисленный атрибут без знака |
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | тензор 32-битных значений с плавающей запятой |
filter | тензор 32-битных значений с плавающей запятой |
bias | тензор значений любого типа или типа без типа |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | тензор 32-битных значений с плавающей запятой |
tfl.conv_3d_transpose
(TFL::Conv3DTransposeOp)
3D-оператор транспонированной свертки
Выполняет операцию транспонированной свертки на 3D-входах. Входные данные: inputs[0]
: обязательно: форма выходного тензора inputs[1]
: обязательно: тензор веса фильтра inputs[2]
: обязательно: входной тензор активации inputs[3]
: необязательно: тензор смещения
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
.
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Атрибуты:
Атрибут | Тип МЛИР | Описание |
---|---|---|
dilation_d_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-битный целочисленный атрибут без знака |
dilation_h_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-битный целочисленный атрибут без знака |
dilation_w_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-битный целочисленный атрибут без знака |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | строковый атрибут, значение которого равно NONE, или RELU, или RELU_N1_TO_1, или RELU6, или TANH, или SIGN_BIT. |
padding | ::mlir::StringAttr | строковый атрибут, значение которого равно SAME или VALID |
stride_d | ::mlir::IntegerAttr | 32-битный целочисленный атрибут без знака |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32-битный целочисленный атрибут без знака |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32-битный целочисленный атрибут без знака |
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
output_shape | тензор 32-битных целых чисел без знака |
filter | тензор 32-битных значений с плавающей запятой |
input | тензор 32-битных значений с плавающей запятой |
bias | тензор значений любого типа или типа без типа |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | тензор 32-битных значений с плавающей запятой |
tfl.cos
(TFL::CosOp)
Оператор косинуса
Вычисляет поэлементно косинус входных данных
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, InferTensorType
, TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, InferShapedTypeOpInterface
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
.
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
x | тензор 32-битных значений с плавающей запятой |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
y | тензор 32-битных значений с плавающей запятой |
tfl.cumsum
(TFL::CumsumOp)
Оператор совокупной суммы
Вычислите совокупную сумму тензора x вдоль оси.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
.
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Атрибуты:
Атрибут | Тип МЛИР | Описание |
---|---|---|
exclusive | ::mlir::BoolAttr | логический атрибут |
reverse | ::mlir::BoolAttr | логический атрибут |
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | тензор 32-битных целых чисел без знака или 32-битных целых чисел без знака или 64-битных целых чисел без знака |
axis | тензор 32-битных целых чисел без знака |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | тензор 32-битных целых чисел без знака или 32-битных целых чисел без знака или 64-битных целых чисел без знака |
tfl.custom
(TFL::CustomOp)
Пользовательская операция
Общая операция для любой пользовательской операции TFLite.
вход: список входов в исходном операторе. custom_code: строка, используемая для определения того, что именно представляет собой эта операция, что соответствует оператору_codes.custom_code в плоском буфере. custom_option: держатель для сохранения атрибутов операции в байтовом формате. вывод: список результатов в исходной операции.
Интерфейсы: TflRuntimeVerifyOpInterface
Атрибуты:
Атрибут | Тип МЛИР | Описание |
---|---|---|
custom_code | ::mlir::StringAttr | строковый атрибут |
custom_option | ::mlir::TFL::ConstBytesAttr | Представление строкового атрибута скомпилированных байтов |
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | вариация тензора значений любого типа или типа без типа |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | вариация тензора любого типа значений |
tfl.custom_tf
(TFL::CustomTfOp)
Обертка для пользовательских операций TF.
Обертка для любой операции Custom TF. К ним относятся операции, определенные с использованием custom_opdefs или связанные, которые не определены в диалекте TF. Эта операция просто оборачивает пользовательскую операцию внутри региона. Примечание № 1: эта операция не будет включать специальные операции TF Lite, определенные с помощью CustomOp. Примечание № 2. Эта операция является всего лишь внутренним представлением внутри конвертера и не отображается/экспортируется при экспорте модели в Flatbuffer.
Признаки: IsolatedFromAbove
, RecursiveMemoryEffects
, SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp>
, SingleBlock
Интерфейсы: InferTypeOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | вариация тензора значений любого типа или типа без типа |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | вариация тензора любого типа значений |
tfl.densify
(TFL::DensifyOp)
Оператор уплотнения
Преобразует разреженный тензор в плотный формат.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
.
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | тензор 32-битных чисел с плавающей запятой или 8-битных целых чисел без знака |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | тензор 32-битных чисел с плавающей запятой или 8-битных целых чисел без знака |
tfl.depth_to_space
(TFL::DepthToSpaceOp)
Оператор DepthToSpace
Переупорядочивает данные из глубины в блоки пространственных данных. Это обратное преобразование SpaceToDepth. Точнее, эта операция выводит копию входного тензора, в которой значения из измерения depth
перемещаются в пространственных блоках в измерения height
и width
. Атрибут block_size
указывает размер входного блока и способ перемещения данных.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Атрибуты:
Атрибут | Тип МЛИР | Описание |
---|---|---|
block_size | ::mlir::IntegerAttr | 32-битный целочисленный атрибут без знака, значение которого положительное. |
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | тензор 32-битного целого числа с плавающей точкой или 8-битного целого числа без знака, или 32-битного целого числа без знака, или 64-битного целого числа без знака, или значений типа TFLite quint8, или 8-битного целого числа без знака, или типа QI8, или значений типа QUI8. |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | тензор 32-битного целого числа с плавающей точкой или 8-битного целого числа без знака, или 32-битного целого числа без знака, или 64-битного целого числа без знака, или значений типа TFLite quint8, или 8-битного целого числа без знака, или типа QI8, или значений типа QUI8. |
tfl.depthwise_conv_2d
(TFL::DepthwiseConv2DOp)
Оператор свертки с разделением по глубине
Выполняет операцию свертки на входных данных.
Входные данные: inputs[0]
: требуется: входной тензор активации inputs[1]
: обязательный: тензор веса фильтра inputs[2]
: необязательный: тензор смещения
Признаки: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
, quant::AffineOpCoefficient<3, 1>
Интерфейсы: AffineQuantizedOpInterface
, ConditionallySpeculatable
, DynamicRangeQuantizedOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TFL_SparseOp
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Атрибуты:
Атрибут | Тип МЛИР | Описание |
---|---|---|
dilation_h_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-битный целочисленный атрибут без знака |
dilation_w_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-битный целочисленный атрибут без знака |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | строковый атрибут, значение которого равно NONE, или RELU, или RELU_N1_TO_1, или RELU6, или TANH, или SIGN_BIT. |
padding | ::mlir::StringAttr | строковый атрибут, значение которого равно SAME или VALID |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32-битный целочисленный атрибут без знака |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32-битный целочисленный атрибут без знака |
depth_multiplier | ::mlir::IntegerAttr | 32-битный целочисленный атрибут без знака |
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | тензор 32-битного значения с плавающей запятой или типа QI8, или типа QUI8, или значения типа QI16 |
filter | тензор 32-битного числа с плавающей запятой или значений типа QI4, типа QI8 или типа QUI8 |
bias | тензор значений любого типа или типа без типа |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | тензор 32-битного значения с плавающей запятой или типа QI8, или типа QUI8, или значения типа QI16 |
tfl.dequantize
(TFL::DequantizeOp)
Оператор деквантования
Преобразует квантованный массив целых чисел в числа с плавающей запятой в соответствии с параметрами квантования.
Интерфейсы: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | тензор типа QI4 или типа QI8 или типа QUI8 или типа QI16 или 16-битных значений с плавающей запятой |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | тензор 32-битных значений с плавающей запятой |
tfl.dilate
(TFL::DilateOp)
Оператор расширения
Расширяет тензор, добавляя новые элементы между существующими. Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
.
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | тензор 8-битного целого числа без знака или 16-битного целого числа без знака, или 32-битного целого числа без знака, или 64-битного целого числа без знака, или 8-битного целого числа без знака, или 16-битного целого числа без знака, или 32-битного целого числа без знака, или 64-битного целого числа без знака, или 32-битные или 64-битные значения с плавающей точкой |
dilations | тензор 32-битных целых чисел без знака |
padding_value | 0D-тензор любого типа значений |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | тензор 8-битного целого числа без знака или 16-битного целого числа без знака, или 32-битного целого числа без знака, или 64-битного целого числа без знака, или 8-битного целого числа без знака, или 16-битного целого числа без знака, или 32-битного целого числа без знака, или 64-битного целого числа без знака, или 32-битные или 64-битные значения с плавающей точкой |
tfl.div
(TFL::DivOp)
Оператор отдела
Операция поэлементного деления.
Черты: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, ResultsBroadcastableShape
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Атрибуты:
Атрибут | Тип МЛИР | Описание |
---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | строковый атрибут, значение которого равно NONE, или RELU, или RELU_N1_TO_1, или RELU6, или TANH, или SIGN_BIT. |
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
lhs | тензор 32-битных чисел с плавающей запятой или 32-битных целых чисел без знака или значений типа QUI8 |
rhs | тензор 32-битных чисел с плавающей запятой или 32-битных целых чисел без знака или значений типа QUI8 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | тензор 32-битных чисел с плавающей запятой или 32-битных целых чисел без знака или значений типа QUI8 |
tfl.dynamic_update_slice
(TFL::DynamicUpdateSliceOp)
ДинамикаУпдатеСлайс.
Операция DynamicUpdateSlice, имеющая ту же семантику, что и XLA DynamicUpdateSlice. Генерирует результат, который является значением операнда входного массива, с обновлением среза, перезаписанным в start_indices.
См. https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice .
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
.
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
operand | тензор 1-битного целого числа без знака, 8-битного целого числа без знака, или 32-битного целого числа без знака, или 64-битного целого числа без знака, или 32-битных значений с плавающей запятой. |
update | Тензор 1-разрядного значения без знаков или 8-разрядного значения без значений. |
start_indices | Тензор 32/64-битных значений без знаков. |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Тензор 1-разрядного значения без знаков или 8-разрядного значения без значений. |
tfl.elu
(tfl :: eluop)
Экспоненциальный линейный оператор
Вычисляет экспоненциальный линейный f (x) -> exp (x) -1 для x <0, x для x> = 0. по элементу.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultShape
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
x | Тензор 32-разрядного плавающего или 8-битного значения неверных целых чисел. |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
y | Тензор 32-разрядного плавающего или 8-битного значения неверных целых чисел. |
tfl.embedding_lookup
(tfl :: encedlookupop)
Внедрение оператора поиска
Взгляните идентификаторы в списке тензоров встраивания.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Интерфейсы: AffineQuantizedOpInterface
, ConditionallySpeculatable
, DynamicRangeQuantizedOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
lookup | Тензор 32-разрядных значений без знаков. |
value | Тензор 32-разрядного плавающего или 8-битного знакового или 8-разрядного типа Qi8 или 8-битного типа или типа Qi4 или значений типа Qi4 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Тензор 32-битного плавающего или 8-битного значения без знаковых целых чисел или 8-разряд |
tfl.equal
(tfl :: evallop)
Равный оператор
Возвращает элемент истины x == y элемент по элементу
Черты: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, Commutative
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
x | Тензор 1-разрядного интерального или 32-разрядного поплавкового или 16-разрядного интегрального целого числа или 32-разрядного интерального или 64-разрядочного безрезультатного или типа Qi8 или типа QUI8 или 8-битных значений целочисленного или tflite строки. |
y | Тензор 1-разрядного интерального или 32-разрядного поплавкового или 16-разрядного интегрального целого числа или 32-разрядного интерального или 64-разрядочного безрезультатного или типа Qi8 или типа QUI8 или 8-битных значений целочисленного или tflite строки. |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Тензор 1-битных значений без знаков. |
tfl.exp
(tfl :: expop)
Оператор естественного экспонента
Выполняет элементную работу естественной экспоненты на входе.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
x | Тензор 32-битного типа плавания или типа Qi8 или значений типа Qi16 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
y | Тензор 32-битного типа плавания или типа Qi8 или значений типа Qi16 |
tfl.expand_dims
(tfl :: expanddimsop)
Вставляет измерение 1 в форму тензора.
Учитывая input
, эта операция вводит размер 1 на axis
индекса измерения формы input
. axis
индекса измерения начинается с нуля; Если вы указываете отрицательное число для axis
он подсчитывается назад с конца.
Эта операция полезна, если вы хотите добавить пакетное измерение в один элемент. Например, если у вас есть одно изображение формы [height, width, channels]
, вы можете сделать его партией из 1 изображения с expand_dims(image, 0)
, которое сделает форму [1, height, width, channels]
Анкет
Другие примеры:
# '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]
Эта операция требует, чтобы:
-1-input.dims() <= dim <= input.dims()
Эта операция связана с squeeze()
, который удаляет размеры размера 1.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | Тензор любого типа значений |
dim | Тензор 32/64-битных значений без знаков. |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Тензор любого типа значений |
tfl.external_const
(tfl :: externalconstop)
Внешний констант.
Внешний констант содержит buffer_index
, который указывает на константу в плоском буфере.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Атрибуты:
Атрибут | Тип Mlir | Описание |
---|---|---|
buffer_index | :: mlir :: integerattr | 32-разрядный значок не целочисленного атрибута |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Тензор любого типа значений |
tfl.fake_quant
(tfl :: fakequantop)
Факевой оператор
Поддельный квалификация тензора «входов» типа с помощью плавучих скаляров и максимума до «выходов» с той же формой, что и входы.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Атрибуты:
Атрибут | Тип Mlir | Описание |
---|---|---|
min | :: mlir :: floatattr | 32-разрядный атрибут поплавок |
max | :: mlir :: floatattr | 32-разрядный атрибут поплавок |
num_bits | :: mlir :: integerattr | 32-разрядное целочисленное атрибут, минимальное значение которого составляет 2, максимальное значение которого составляет 16 |
narrow_range | :: mlir :: boolattr | атрибут bool, значение которого неверно |
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | Тензор 32-битных значений поплавки |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Тензор 32-битных значений поплавки |
tfl.fill
(tfl :: filop)
Заполните тензор данным значением.
Заполните тензор данным значением.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
dims | Тензор 32/64-битных значений без знаков. |
input | Тензор 32-разрядного плавающего или 16-битного поплавкового или 32-разрядного знакомого целого числа или 64-разрядочного типа Qi16 или 1-битного типа integer или Qi8 или типа Qi16 или Tflite String |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
result | Тензор 32-разрядного плавающего или 16-битного поплавкового или 32-разрядного знакомого целого числа или 64-разрядочного типа Qi16 или 1-битного типа integer или Qi8 или типа Qi16 или Tflite String |
tfl.floor
(tfl :: floorop)
Оператор пола
Возвращает элементное значение пола ввода.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, InferTensorType
, TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
InferTypeOpInterface
TflRuntimeVerifyOpInterface
ConditionallySpeculatable
NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
InferShapedTypeOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
x | Тензор 32-битных значений поплавки |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
y | Тензор 32-битных значений поплавки |
tfl.floor_div
(tfl :: floordivop)
Пол -дивизион оператор
Элементная работа пола.
Черты: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, ResultsBroadcastableShape
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
lhs | Тензор 32-битного поплавкового или 8-битного неверного целочисленного или 16-битного неверного целочисленного или 32-разрядного значения без знаков. |
rhs | Тензор 32-битного поплавкового или 8-битного неверного целочисленного или 16-битного неверного целочисленного или 32-разрядного значения без знаков. |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Тензор 32-битного поплавкового или 8-битного неверного целочисленного или 16-битного неверного целочисленного или 32-разрядного значения без знаков. |
tfl.floor_mod
(tfl :: floormodop)
Напоминание об отделах
Элементная операция напоминания.
Черты: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, ResultsBroadcastableShape
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
lhs | Тензор 8-разрядного интерального или 16-битного значения без знаков или 32-разрядных значений. |
rhs | Тензор 8-разрядного интерального или 16-битного значения без знаков или 32-разрядных значений. |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Тензор 8-разрядного интерального или 16-битного значения без знаков или 32-разрядных значений. |
tfl.fully_connected
(tfl :: Fullconnectectop)
Полностью подключенный соч
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
, quant::AffineOpCoefficient<0, 1>
Интерфейсы: AffineQuantizedOpInterface
, ConditionallySpeculatable
, DynamicRangeQuantizedOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TFL_SparseOp
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Атрибуты:
Атрибут | Тип Mlir | Описание |
---|---|---|
fused_activation_function | :: mlir :: stringattr | Атрибут строки, значение которого нет, или RELU, или RELU_N1_TO_1, или RELU6, или TANH, или SIGN_BIT |
weights_format | :: mlir :: stringattr | Атрибут строки, значение которого по умолчанию, или Shuffled4x16int8 |
keep_num_dims | :: mlir :: boolattr | атрибут Bool |
asymmetric_quantize_inputs | :: mlir :: boolattr | атрибут Bool |
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | Тензор 32-битного типа плавания или типа Qi8 или типа QUI8 или типа Qi16 или значения типа QUI16 |
filter | Тензор 32-битного типа плавания или типа Qi4 или типа Qi8 или типа QUI8 или значений типа Qi16 |
bias | Тензор любого типа значений или ни одного типа |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Вариад тензора любого типа значений |
tfl.gather
(tfl :: gallop)
Соберите оператор
Соберите срезы от axis
params
в соответствии с indices
.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, DynamicRangeQuantizedOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
SameOperandsAndResultsScale
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Атрибуты:
Атрибут | Тип Mlir | Описание |
---|---|---|
axis | :: mlir :: integerattr | 32-разрядный значок не целочисленного атрибута |
batch_dims | :: mlir :: integerattr | 32-разрядный значок не целочисленного атрибута |
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
params | Тензор 32-разрядного плавающего или 1-битного бессмысленного интегрального или 4-битного неверного или 8-битного бессмысленного или 16-битного бессмысленного или 32-разрядного знакового или 64-битного бессмысленного или целостного типа строки или 8-битных insigned integer или Qi8 -тип или тип Qui8 или значения типа Qi16 |
indices | Тензор 16-разрядного интерального или 32-разрядного целого числа или 64-разрядных значений неверных целочисленных целого числа |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Тензор 32-разрядного плавающего или 1-битного бессмысленного интегрального или 4-битного неверного или 8-битного бессмысленного или 16-битного бессмысленного или 32-разрядного знакового или 64-битного бессмысленного или целостного типа строки или 8-битных insigned integer или Qi8 -тип или тип Qui8 или значения типа Qi16 |
tfl.gather_nd
(tfl :: gatherndop)
_Gather nd оператор
Соберите ломтики из params
в тензор с формой, указанной по indices
.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
params | Тензор 32-разрядного плавающего или 1-битного неверного целого или 8-битного целочисленного или 16-битного бессмысленного целого или 64-битного целочисленного целого числа или 32-разрядного безрезультатного или 8-разрядного целочисленного типа или типа Qi8 или Tflite строки типа |
indices | Тензор 16-разрядного интерального или 32-разрядного целого числа или 64-разрядных значений неверных целочисленных целого числа |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Тензор 32-разрядного плавающего или 1-битного неверного целого или 8-битного целочисленного или 16-битного бессмысленного целого или 64-битного целочисленного целого числа или 32-разрядного безрезультатного или 8-разрядного целочисленного типа или типа Qi8 или Tflite строки типа |
tfl.gelu
(tfl :: geluop)
Функция активации Гелу.
Вычисляет функцию активации Gelu по элементу элемента.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Атрибуты:
Атрибут | Тип Mlir | Описание |
---|---|---|
approximate | :: mlir :: boolattr | атрибут Bool |
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | Тензор 32-битного типа плавания или типа Qi8 или значений типа QUI8 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Тензор 32-битного типа плавания или типа Qi8 или значений типа QUI8 |
tfl.greater
(tfl :: breeop)
Большой оператор
Уэтальница большей операции.
Черты ::: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
lhs | Тензор 32-разрядного плавающего или 32-разрядного знакомых интегральных или 64-битных типов и 64-битных типов или типа Qi8 или значений типа Quint8 Quint8 |
rhs | Тензор 32-разрядного плавающего или 32-разрядного знакомых интегральных или 64-битных типов и 64-битных типов или типа Qi8 или значений типа Quint8 Quint8 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Тензор 1-битных значений без знаков. |
tfl.greater_equal
(tfl :: dizerequalop)
_Greater равный оператор
В элементах Большой Операция.
Черты ::: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
lhs | Тензор 32-разрядного плавающего или 16-битного неверного целочисленного или 32-битного неверного целочисленного или 64-битного неверного целочисленного или типа Qui8 или значений типа Qi8 |
rhs | Тензор 32-разрядного плавающего или 16-битного неверного целочисленного или 32-битного неверного целочисленного или 64-битного неверного целочисленного или типа Qui8 или значений типа Qi8 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Тензор 1-битных значений без знаков. |
tfl.hard_swish
(tfl :: hardswishop)
Хардсвейскую функцию активации.
Вычисляет функцию активации с жесткой пленкой f (x)-> (x * relu6 (x+3))/6 по элементу.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | Тензор 32-битного типа плавания или типа QUI8 или значений типа QI8 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Тензор 32-битного типа плавания или типа QUI8 или значений типа QI8 |
tfl.hashtable
(tfl :: hashtableop)
Создает ненициализированную хэш-таблицу.
Этот OP создает хэш -таблицу, указывающая тип его ключей и значений. Перед использованием таблицы вам придется инициализировать ее. После инициализации таблица будет неизменной.
Интерфейсы: TflRuntimeVerifyOpInterface
Атрибуты:
Атрибут | Тип Mlir | Описание |
---|---|---|
table_id | :: mlir :: integerattr | 32-разрядный значок не целочисленного атрибута |
key_dtype | :: mlir :: typeattr | любой атрибут типа |
value_dtype | :: mlir :: typeattr | любой атрибут типа |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
out | тензор значений ресурсов |
tfl.hashtable_find
(tfl :: hashtablefindop)
Взгляните клавиши в таблице, выводит соответствующие значения.
Тенсорные keys
должны от того же типа, что и ключи таблицы. Выходные values
имеют тип значений таблицы.
Скалярная default_value
- это выходной сигнал для ключей, не присутствующих в таблице. Он также должен быть такого же типа, что и значения таблицы.
Интерфейсы: TflRuntimeVerifyOpInterface
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
hash_table | тензор значений ресурсов |
keys | Тензор 32-разрядного типа Integer или Tflite String или 64-битных значений без знаков. |
default_value | Тензор 32-разрядного плавающего или 32-разрядного значения бессмысленного целочисленного или целового типа или 64-битных значений без знаков. |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
out | Тензор 32-разрядного плавающего или 32-разрядного значения бессмысленного целочисленного или целового типа или 64-битных значений без знаков. |
tfl.hashtable_import
(tfl :: hashtableimportop)
Заменяет содержимое таблицы указанными клавишами и значениями.
Тенсорные keys
должны быть такого же типа, что и клавиши таблицы. values
тензора должны быть типа значений таблицы.
Интерфейсы: TflRuntimeVerifyOpInterface
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
hash_table | тензор значений ресурсов |
keys | Тензор 32-разрядного типа Integer или Tflite String или 64-битных значений без знаков. |
values | Тензор 32-разрядного плавающего или 32-разрядного значения бессмысленного целочисленного или целового типа или 64-битных значений без знаков. |
tfl.hashtable_size
(tfl :: hashtablesizeop)
Вычисляет количество элементов в данной таблице.
Интерфейсы: TflRuntimeVerifyOpInterface
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
hash_table | тензор значений ресурсов |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
out | Тензор 64-битных значений без знаков. |
tfl.if
(tfl :: ifop)
If-Then-Else Operation
Операция tfl.if
представляет конструкцию if-then-else для условного выполнения двух областей кода. Операнд до операции, если операция является логическим значением. Например:
tfl.if %b {
...
} else {
...
}
tfl.if
также могут вернуть результаты, которые определены в его регионах. Определенные значения определяются, по которым проходит путь выполнения.
Пример:
%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>
}
Области tfl.if
всегда прекращаются с помощью «tfl.yield». Если «tfl.if» не определяет значения, «tfl.yield» может быть исключен и будет вставлен неявно. В противном случае это должно быть явным. Кроме того, если «tfl.if» определяет одно или несколько значений, блок «else» не может быть опущен.
Пример:
tfl.if %b {
...
}
Черты: NoRegionArguments
, RecursiveMemoryEffects
, SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp>
, SingleBlock
Интерфейсы: RegionBranchOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
cond | Тензор 1-битных значений без знаков. |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
results | Вариад тензора любого типа значений |
tfl.imag
(tfl :: Imagop)
Возвращает воображаемую часть сложного числа.
Учитывая тензорный input
комплексных чисел, эта операция возвращает тензор float
типа, который является воображаемой частью каждого элемента при input
. Все элементы при input
должны быть комплексными числами формы \(a + bj\), где A - это реальная часть, а B - воображаемая часть, возвращаемая этой операцией.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultShape
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | Тензор сложного типа с 32-битными поплавковыми элементами или комплексным типом с 64-битными значениями элементов плавания |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Тензор 32-битного плавающего или 64-битного поплавок |
tfl.l2_normalization
(tfl :: l2normalizationop)
L2 Нормализуйте оператор
L2Normalization op
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, FixedOutputRangeInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Атрибуты:
Атрибут | Тип Mlir | Описание |
---|---|---|
fused_activation_function | :: mlir :: stringattr | Атрибут строки, значение которого нет, или RELU, или RELU_N1_TO_1, или RELU6, или TANH, или SIGN_BIT |
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | Тензор 32-разрядного типа плавания или типа Qui8 или типа Qi8 или типа Qui16 или типа Qi16 или 8-битных значений целочисленного целого числа |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Тензор 32-разрядного типа плавания или типа Qui8 или типа Qi8 или типа Qui16 или типа Qi16 или 8-битных значений целочисленного целого числа |
tfl.leaky_relu
(tfl :: cheamyreluop)
Утечка Оператора RELU
Утечка releay reluy x -> x> = 0? X: (Альфа * х)
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Атрибуты:
Атрибут | Тип Mlir | Описание |
---|---|---|
alpha | :: mlir :: floatattr | 32-разрядный атрибут поплавок |
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | Тензор 32-битного типа плавания или типа Qui8 или типа Qi8 или Tflite Quint8 или значения типа Qi16 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Тензор 32-битного типа плавания или типа Qui8 или типа Qi8 или Tflite Quint8 или значения типа Qi16 |
tfl.less
(tfl :: mansop)
Меньше оператора
Уэтальница меньше работы.
Черты ::: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
lhs | Тензор 32-разрядного плавающего или 16-битного неверного целочисленного или 32-битного неверного целочисленного или 64-битного неверного целочисленного или типа Qui8 или типа Qi8 или значений типа Quint8 Quint8 |
rhs | Тензор 32-разрядного плавающего или 16-битного неверного целочисленного или 32-битного неверного целочисленного или 64-битного неверного целочисленного или типа Qui8 или типа Qi8 или значений типа Quint8 Quint8 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Тензор 1-битных значений без знаков. |
tfl.less_equal
(tfl :: messequalop)
_ Безвредный оператор
Элементный меньше, меньший
Черты ::: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
lhs | Тензор 32-разрядного плавающего или 32-разрядного значения неверного или 64-битного типа Qi8 или типа Qui8 |
rhs | Тензор 32-разрядного плавающего или 32-разрядного значения неверного или 64-битного типа Qi8 или типа Qui8 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Тензор 1-битных значений без знаков. |
tfl.local_response_normalization
(tfl :: localresponsenormalizationop)
Локальная нормализация ответа.
4-D input
тензора рассматривается как трехмерный массив 1-D векторов (вдоль последнего измерения), и каждый вектор нормализуется независимо. В пределах данного вектора каждый компонент делится на взвешенную квадратную сумму входов в depth_radius
. Подробно,
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
Подробнее см . Крижевский и др., Классификация ImageNet с глубокими сверточными нейронными сетями (NIPS 2012) .
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, InferTensorType
, TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
InferTypeOpInterface
TflRuntimeVerifyOpInterface
ConditionallySpeculatable
NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
InferShapedTypeOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Атрибуты:
Атрибут | Тип Mlir | Описание |
---|---|---|
radius | :: mlir :: integerattr | 32-разрядный значок не целочисленного атрибута |
bias | :: mlir :: floatattr | 32-разрядный атрибут поплавок |
alpha | :: mlir :: floatattr | 32-разрядный атрибут поплавок |
beta | :: mlir :: floatattr | 32-разрядный атрибут поплавок |
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | Тензор 32-битных значений поплавки |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Тензор 32-битных значений поплавки |
tfl.log
(tfl :: logop)
Натуральный оператор логарифма
Выполняет элементную работу естественного логарифма при вводе.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
x | тензор 32-битных значений типа плавания или Qi8 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
y | тензор 32-битных значений типа плавания или Qi8 |
tfl.log_softmax
(tfl :: logsoftmaxop)
Log Softmax Operator
Вычисляет элементные активации SoftMax в рамках следующей формулы
Вход - log (READ_SUM (EXP (Input), DIM)))
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, FixedOutputRangeInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | Тензор 32-битного типа плавания или типа Qui8 или типа Qi8 или значений типа Quint8 Quint8 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Тензор 32-битного типа плавания или типа Qui8 или типа Qi8 или значений типа Quint8 Quint8 |
tfl.logical_and
(tfl :: logicalandop)
Логический и оператор
Элементный логический и операция.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, ResultsBroadcastableShape
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
lhs | Тензор 1-битных значений без знаков. |
rhs | Тензор 1-битных значений без знаков. |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Тензор 1-битных значений без знаков. |
tfl.logical_not
(tfl :: logicalnotop)
Логично не оператор
Элементная логика не операция.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, SameOperandsAndResultShape
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
lhs | Тензор 1-битных значений без знаков. |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Тензор 1-битных значений без знаков. |
tfl.logical_or
(tfl :: logicalorop)
Логичный или оператор
По элементу логической или операции.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, ResultsBroadcastableShape
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
lhs | Тензор 1-битных значений без знаков. |
rhs | Тензор 1-битных значений без знаков. |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Тензор 1-битных значений без знаков. |
tfl.logistic
(tfl :: logisticop)
Логистический оператор
Вычисляет элементный сигмоид ввода
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, FixedOutputRangeInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
x | Тензор 32-битного типа плавания или типа Qi8 или типа Qui8 или типа Qi16 или значения типа Quint8 tflite8 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
y | Тензор 32-битного типа плавания или типа Qi8 или типа Qui8 или типа Qi16 или значения типа Quint8 tflite8 |
tfl.lstm
(tfl :: lstmop)
Полный оператор LSTM
Длинная краткосрочная блока памяти (LSTM) рецидивирующий сетевой уровень. Реализация не-промежуточной скважины по умолчанию основана на: http://deeplearning.cs.cmu.edu/pdfs/hochreiter97_lstm.pdf S. Hochreiter и J. Schmidhuber. «Длинная кратковременная память». Нейронные вычисления, 9 (8): 1735-1780, 1997. Реализация Peephole основана на: https://research.google.com/pubs/archive/43905.pdf Хасим Сак, Эндрю Старший и Франсуза Боефейс. «Длинная кратковременная рецидивирующая архитектура нейронной сети для крупномасштабного акустического моделирования». Interspeech, 2014. Соединение ввода и Gate Gate (CIFG) основана на: http://arxiv.org/pdf/1503.04069.pdf Greff et al. 'LSTM: Odyssey Odyssey поискового пространства. Нормализация слоя основана на: https://arxiv.org/pdf/1607.06450.pdf Ba et al. 'Нормализация слоя'
Черты: QuantizableResult
Интерфейсы: DynamicRangeQuantizedOpInterface
, TFL_StatefulOp
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Атрибуты:
Атрибут | Тип Mlir | Описание |
---|---|---|
fused_activation_function | :: mlir :: stringattr | Атрибут строки, значение которого нет, или RELU, или RELU_N1_TO_1, или RELU6, или TANH, или SIGN_BIT |
cell_clip | :: mlir :: floatattr | 32-разрядный атрибут с плавающей |
proj_clip | :: mlir :: floatattr | 32-разрядный атрибут с плавающей |
kernel_type | :: mlir :: tfl :: lstmkerneltypeattr | lstm_kernel_type, чье значение - mlir :: tfl :: lstmkerneltype :: full |
asymmetric_quantize_inputs | :: mlir :: boolattr | атрибут Bool |
input_to_input_intermediate | :: mlir :: typeattr | любой атрибут типа |
input_to_forget_intermediate | :: mlir :: typeattr | любой атрибут типа |
input_to_cell_intermediate | :: mlir :: typeattr | любой атрибут типа |
input_to_output_intermediate | :: mlir :: typeattr | любой атрибут типа |
effective_hidden_scale_intermediate | :: mlir :: typeattr | любой атрибут типа |
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | Тензор 32-битного типа плавания или типа Qi8 или значений типа Qi16 |
input_to_input_weights | Тензор любого типа значений или ни одного типа |
input_to_forget_weights | тензор 32-битных значений типа плавания или Qi8 |
input_to_cell_weights | тензор 32-битных значений типа плавания или Qi8 |
input_to_output_weights | тензор 32-битных значений типа плавания или Qi8 |
recurrent_to_input_weights | Тензор любого типа значений или ни одного типа |
recurrent_to_forget_weights | тензор 32-битных значений типа плавания или Qi8 |
recurrent_to_cell_weights | тензор 32-битных значений типа плавания или Qi8 |
recurrent_to_output_weights | тензор 32-битных значений типа плавания или Qi8 |
cell_to_input_weights | Тензор любого типа значений или ни одного типа |
cell_to_forget_weights | Тензор любого типа значений или ни одного типа |
cell_to_output_weights | Тензор любого типа значений или ни одного типа |
input_gate_bias | Тензор любого типа значений или ни одного типа |
forget_gate_bias | Тензор 32-битных значений типа плавания или Qi32 |
cell_bias | Тензор 32-битных значений типа плавания или Qi32 |
output_gate_bias | Тензор 32-битных значений типа плавания или Qi32 |
projection_weights | Тензор любого типа значений или ни одного типа |
projection_bias | Тензор любого типа значений или ни одного типа |
input_activation_state | Государственный тензор |
input_cell_state | Государственный тензор |
input_layer_norm_coefficients | Тензор любого типа значений или ни одного типа |
forget_layer_norm_coefficients | Тензор любого типа значений или ни одного типа |
cell_layer_norm_coefficients | Тензор любого типа значений или ни одного типа |
output_layer_norm_coefficients | Тензор любого типа значений или ни одного типа |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Тензор любого типа значений |
tfl.matrix_diag
(tfl :: matrixdiagop)
Возвращает тензор с предоставленной диагональю и всем остальным, наполненным нулями.
Учитывая диагональ, возвращает тензор с диагональю, а все остальное, наполненное нулями. [I, J, K, ..., N]
k+1
[I, J, K, ..., N, N]
output[i, j, k, ..., m, n] = 1{m=n} * diagonal[i, j, k, ..., n].
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
diagonal | Тензор 32-разрядного плавающего или 8-битного неверного целобного или 16-битного неверного или 32-разрядочного неверного целого или 64-битного целочисленного или 8-битного типа целочисленного или типа Qui8 или типа Qi8 или Tflite Quint8. |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Тензор 32-разрядного плавающего или 8-битного неверного целобного или 16-битного неверного или 32-разрядочного неверного целого или 64-битного целочисленного или 8-битного типа целочисленного или типа Qui8 или типа Qi8 или Tflite Quint8. |
tfl.matrix_set_diag
(tfl :: matrixsetdiagop)
Возвращает пакетный тензор матрицы с новыми пакетными диагональными значениями.
Учитывая input
и diagonal
, эта операция возвращает тензор с той же формой и значениями, что и input
, за исключением основной диагонали внутренних матриц. Они будут перезаписаны значениями в diagonal
.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | Тензор 32-разрядного плавающего или 8-разрядного знакомого или 164-разряженного целочисленного или 16-битного целочисленного или 32-разряженного целочисленного или 64-битного целочисленного или 8-разрядного типа INTEGER или типа QI8 или типа QI16 или типа QUI8 или TFLITE QUINT8 тип |
diagonal | Тензор 32-разрядного плавающего или 8-разрядного знакомого или 164-разряженного целочисленного или 16-битного целочисленного или 32-разряженного целочисленного или 64-битного целочисленного или 8-разрядного типа INTEGER или типа QI8 или типа QI16 или типа QUI8 или TFLITE QUINT8 тип |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
result | Тензор 32-разрядного плавающего или 8-разрядного знакомого или 164-разряженного целочисленного или 16-битного целочисленного или 32-разряженного целочисленного или 64-битного целочисленного или 8-разрядного типа INTEGER или типа QI8 или типа QI16 или типа QUI8 или TFLITE QUINT8 тип |
tfl.max_pool_2d
(tfl :: maxpool2dop)
Max Pool 2d Op
Выполняет Max Pool 2D на входе.
Входы: inputs[0]
: требуется: тензор ввода
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflArithmeticCountOpInterface
SameOperandsAndResultsScale
TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Атрибуты:
Атрибут | Тип Mlir | Описание |
---|---|---|
padding | :: mlir :: stringattr | Атрибут строки, значение которого такое же или действительное |
stride_w | :: mlir :: integerattr | 32-разрядный значок не целочисленного атрибута |
stride_h | :: mlir :: integerattr | 32-разрядный значок не целочисленного атрибута |
filter_width | :: mlir :: integerattr | 32-разрядный значок не целочисленного атрибута |
filter_height | :: mlir :: integerattr | 32-разрядный значок не целочисленного атрибута |
fused_activation_function | :: mlir :: stringattr | Атрибут строки, значение которого нет, или RELU, или RELU_N1_TO_1, или RELU6, или TANH, или SIGN_BIT |
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | Тензор 32-битного типа плавания или типа Qui8 или типа Qi8 или типа Qi16 или значения типа Quint8 Tflite8 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Тензор 32-битного типа плавания или типа Qui8 или типа Qi8 или типа Qi16 или значения типа Quint8 Tflite8 |
tfl.maximum
(tfl :: maximumop)
Максимальный оператор
Элементная максимальная операция.
Черты: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, Commutative
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
lhs | Тензор 32-разрядного плавания или 32/64-битного целочисленного целого числа или типа Qi8 или типа QUI8 или значений типа Qi16 |
rhs | Тензор 32-разрядного плавания или 32/64-битного целочисленного целого числа или типа Qi8 или типа QUI8 или значений типа Qi16 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
max | Тензор 32-разрядного плавания или 32/64-битного целочисленного целого числа или типа Qi8 или типа QUI8 или значений типа Qi16 |
tfl.mean
(tfl :: meanop)
Средний оператор
Вычисляет среднее значение элементов по размерам тензора. Уменьшает input_tensor вдоль размеров, приведенных в оси. Если не верна KeepDims, звание тензора уменьшается на 1 для каждой записи в оси. Если KeepDims верна, уменьшенные размеры сохраняются с длиной 1.
Черты: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Атрибуты:
Атрибут | Тип Mlir | Описание |
---|---|---|
keep_dims | :: mlir :: boolattr | атрибут Bool |
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
input | Тензор 32-разрядного плавающего или 32-разрядного знакомых целого числа или 64-разрядного типа Qi8 или 3-разрядного типа Qi8 или 8-разрядного целого числа или типа Qi16 или Qi16 или Qi16 |
axis | Тензор 32-разрядных значений без знаков. |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | Тензор 32-разрядного плавающего или 32-разрядного знакомых целого числа или 64-разрядного типа Qi8 или 3-разрядного типа Qi8 или 8-разрядного целого числа или типа Qi16 или Qi16 или Qi16 |
tfl.minimum
(tfl :: minimumop)
Мин оператор
Элементная операция мин.
Черты: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, Commutative
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Интерфейсы: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
TflRuntimeVerifyOpInterface
Эффекты: MemoryEffects::Effect{}
Операнды:
Операнд | Описание |
---|---|
lhs | Тензор 32-разрядного плавания или 32/64-битного целочисленного целого числа или типа Qi8 или типа QUI8 или значений типа Qi16 |
rhs | Тензор 32-разрядного плавания или 32/64-битного целочисленного целого числа или типа Qi8 или типа QUI8 или значений типа Qi16 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
min | Тензор 32-разрядного плавания или 32/64-битного целочисленного целого числа или типа Qi8 или типа QUI8 или значений типа Qi16 |
tfl.mirror_pad
(tfl :: mirrorpadop)
Оператор Mirrorpad. Подушки тензора с зеркальными значениями.
Эта операция покладывает вход со зеркальными значениями в соответствии с указанными вами положениями. Paddings - это целочисленный тензор с формой [n, 2], где n - ранг ввода. 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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
mode | ::mlir::TFL::MirrorPaddingTypeAttr | mirror_pad_enum |
Operands:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
seed | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
seed2 | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
Operands:
Операнд | Описание |
---|---|
logits | tensor of 32-bit float values |
num_samples | tensor of 32-bit signless integer values |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
value | ::mlir::UnitAttr | unit attribute |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
tolerance | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
log_if_failed | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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)
. И т. д.
Например:
# '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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
values_count | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
Операнд | Описание |
---|---|
values | variadic of tensor of any type values |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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)
Например:
# '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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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)
Например:
# '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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
input | variadic of tensor of any type values |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
qtype | ::mlir::TypeAttr | Tensor type attribute |
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
s_param | ::mlir::TFL::SparsityParameterAttr | Sparsity parameter. |
compressed_data | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
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 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
qtype | ::mlir::TypeAttr | Tensor type attribute |
Operands:
Операнд | Описание |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
seed | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
seed2 | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
Operands:
Операнд | Описание |
---|---|
shape | tensor of 32-bit signless integer values |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
seed | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
seed2 | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
Operands:
Операнд | Описание |
---|---|
shape | tensor of 32-bit signless integer values |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
input | tensor of any type values |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | tensor of any integer type |
tfl.read_variable
(TFL::ReadVariableOp)
Reads variable value.
Read variable data identified by 'resource_id'.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Operands:
Операнд | Описание |
---|---|
resource_id | tensor of resource values |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
input | tensor of complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
Операнд | Описание |
---|---|
input | tensor of 1-bit signless integer values |
reduction_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
Операнд | Описание |
---|---|
input | tensor of 1-bit signless integer values |
reduction_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
input | tensor of any type values |
shape | tensor of 32-bit signless integer values |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
align_corners | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
half_pixel_centers | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
align_corners | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
half_pixel_centers | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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 условия.
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:
Операнд | Описание |
---|---|
input | tensor of 32-bit float values |
fft_length | tensor of 32-bit signless integer values |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.select
(TFL::SelectOp)
Select operator
Select values of 'x' if the corresponding value of 'condition' is true or the value of 'y' if false. There are valid condition input sizes:
- Either the same shape (in which case the select is elementwise), or
- condition must be Rank 1 and match over the first dimension.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.select_v2
(TFL::SelectV2Op)
SelectV2 operator
Select values of 'x' if the corresponding value of 'condition' is true or the value of 'y' if false. There are valid condition input sizes:
- Either the same shape (in which case the select is elementwise), or
- Broadcastable shapes between 'condition', 'x' and 'y'.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait
, AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
out_type | ::mlir::Attribute | derived attribute |
Operands:
Операнд | Описание |
---|---|
input | tensor of any type values |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
x | tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or 1-bit signless integer or TFLite string type or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.softmax
(TFL::SoftmaxOp)
Softmax operator
Computes element-wise softmax activations with the following formula
exp(input) / tf.reduce_sum(exp(input * beta), dim)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, FixedOutputRangeInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflArithmeticCountOpInterface
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Attributes:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
beta | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
Operands:
Операнд | Описание |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
block_size | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
Operands:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Результаты:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
num_splits | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
Operands:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Results:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
num_splits | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
Operands:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Results:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
Results:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
Results:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Results:
Результат | Описание |
---|---|
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
.
Например:
# '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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
squeeze_dims | ::mlir::ArrayAttr | 64-bit integer array attribute whose size is at most 8 |
Operands:
Операнд | Описание |
---|---|
input | tensor of any type values |
Results:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Results:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Results:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Results:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Results:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
Results:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Results:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Results:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Results:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Results:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Results:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Results:
Результат | Описание |
---|---|
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
. Другими словами:
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Attributes:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
idx_out_type | ::mlir::Attribute | derived attribute |
Operands:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Results:
Результат | Описание |
---|---|
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)
. И т. д.
This is the opposite of pack
.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
, QuantizableResult
, SameOperandsAndResultElementType
Interfaces: ConditionallySpeculatable
, InferTypeOpInterface
, NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
, SameOperandsAndResultsScale
, TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Attributes:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
num | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is non-negative |
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Results:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Results:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Results:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Results:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Results:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
container | ::mlir::StringAttr | string attribute |
shared_name | ::mlir::StringAttr | string attribute |
Results:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
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 |
Results:
Результат | Описание |
---|---|
index | tensor of 64-bit signless integer values |
tfl.while
(TFL::WhileOp)
Пока цикл
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:
Атрибут | MLIR Type | Описание |
---|---|---|
is_stateless | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
Операнд | Описание |
---|---|
input | variadic of tensor of any type values |
Results:
Результат | Описание |
---|---|
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:
Операнд | Описание |
---|---|
«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:
Операнд | Описание |
---|---|
input | tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values |
Results:
Результат | Описание |
---|---|
output | tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values |
Атрибуты
DimensionMetadataAttr
Dimension metadata.
Синтаксис:
#tfl.dimension_metadata<
::mlir::TFL::DimensionTypeAttr, # format
int32_t, # dense_size
::llvm::ArrayRef<int32_t>, # segments
::llvm::ArrayRef<int32_t> # indices
>
Parameters:
Параметр | C++ type | Описание |
---|---|---|
формат | ::mlir::TFL::DimensionTypeAttr | dimension_type |
dense_size | int32_t | |
segments | ::llvm::ArrayRef<int32_t> | |
indices | ::llvm::ArrayRef<int32_t> |
SparsityParameterAttr
Sparsity parameter.
Синтаксис:
#tfl.sparsity_parameter<
::llvm::ArrayRef<int32_t>, # traversal_order
::llvm::ArrayRef<int32_t>, # block_map
::llvm::ArrayRef<DimensionMetadataAttr> # dim_metadata
>
Parameters:
Параметр | C++ type | Описание |
---|---|---|
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:
Параметр | C++ type | Описание |
---|---|---|
ценить | ::llvm::StringRef |
DimensionTypeAttr
dimension_type
Синтаксис:
#tfl.dimension_type_attr<
::mlir::TFL::DimensionType # value
>
Enum cases:
- DENSE (
DENSE
) - SPARSE_CSR (
SPARSE_CSR
) #### Parameters:
Параметр | C++ type | Описание |
---|---|---|
ценить | ::mlir::TFL::DimensionType | an enum of type DimensionType |
LSTMKernelTypeAttr
lstm_kernel_type
Синтаксис:
#tfl.lstm_kernel_type_attr<
::mlir::TFL::LSTMKernelType # value
>
Enum cases:
- FULL (
FULL
) - BASIC (
BASIC
) #### Parameters:
Параметр | C++ type | Описание |
---|---|---|
ценить | ::mlir::TFL::LSTMKernelType | an enum of type LSTMKernelType |
MirrorPaddingTypeAttr
mirror_pad_enum
Синтаксис:
#tfl.mirror_pad_attr<
::mlir::TFL::MirrorPaddingType # value
>
Enum cases:
- REFLECT (
REFLECT
) - SYMMETRIC (
SYMMETRIC
) #### Parameters:
Параметр | C++ type | Описание |
---|---|---|
ценить | ::mlir::TFL::MirrorPaddingType | an enum of type MirrorPaddingType |
Перечисления
DimensionType
dimension_type
Случаи:
Symbol | Ценить | Нить |
---|---|---|
ПЛОТНЫЙ | 0 | ПЛОТНЫЙ |
SPARSE_CSR | 1 | SPARSE_CSR |
LSTMKernelType
lstm_kernel_type
Случаи:
Symbol | Ценить | Нить |
---|---|---|
ПОЛНЫЙ | 0 | ПОЛНЫЙ |
БАЗОВЫЙ | 1 | БАЗОВЫЙ |
MirrorPaddingType
mirror_pad_enum
Случаи:
Symbol | Ценить | Нить |
---|---|---|
ОТРАЖАТЬ | 0 | ОТРАЖАТЬ |
SYMMETRIC | 1 | SYMMETRIC |