Envuelve un cálculo MLIR arbitrario expresado como un módulo con una función main().
Esta operación no tiene un kernel asociado y no está diseñada para ejecutarse en una sesión normal de TensorFlow. En cambio, está diseñado para usarse para pruebas o para casos especiales en los que un usuario pretende pasar un cálculo MLIR personalizado a través de un gráfico de TensorFlow con la intención de que herramientas personalizadas lo procesen en sentido descendente (cuando apunta a un entorno diferente, como TensorFlow lite, por ejemplo). Se espera que el módulo MLIR tenga una función main() que se utilizará como punto de entrada. Las entradas a las operaciones se pasarán como argumento a la función main() y los valores devueltos por la función principal se asignarán a las salidas. Uso de ejemplo:
import tensorflow as tf
from tensorflow.compiler.mlir.tensorflow.gen_mlir_passthrough_op import mlir_passthrough_op
mlir_module = '''python
func @main(%arg0 : tensor<10xf32>, %arg1 : tensor<10xf32>) -> tensor<10x10xf32> {
%add = "magic.op"(%arg0, %arg1) : (tensor<10xf32>, tensor<10xf32>) -> tensor<10x10xf32>
return %ret : tensor<10x10xf32>
'''
Constantes
Cadena | OP_NOMBRE | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow. |
Métodos públicos
MlirPassthroughOp estático | |
Iterador < Operando < TType >> | iterador () |
Lista< Salida <?>> | salidas () |
Métodos heredados
Constantes
Cadena final estática pública OP_NAME
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.
Métodos públicos
creación pública estática de MlirPassthroughOp (alcance del alcance, entradas Iterable < operando <?>>, cadena mlirModule, lista <clase <? extiende TType >> Toutputs)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación MlirPassthroughOp.
Parámetros
alcance | alcance actual |
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Devoluciones
- una nueva instancia de MlirPassthroughOp