अवलोकन
विभिन्न हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर लक्ष्यों को अलग करने के लिए, एमएलआईआर में "बोलियाँ" हैं, जिनमें शामिल हैं:
- TensorFlow IR, जो TensorFlow ग्राफ़ में संभव सभी चीजों का प्रतिनिधित्व करता है।
- XLA HLO IR, जिसे XLA की संकलन क्षमताओं (अन्य चीजों के अलावा, TPUs के आउटपुट के साथ) का लाभ उठाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
- एक प्रायोगिक एफ़िन बोली, जो बहुफलकीय अभ्यावेदन और अनुकूलन पर केंद्रित है।
- एलएलवीएम आईआर, जिसमें इसके और एलएलवीएम के स्वयं के प्रतिनिधित्व के बीच 1:1 मैपिंग है, जो एमएलआईआर को एलएलवीएम के माध्यम से जीपीयू और सीपीयू कोड उत्सर्जित करने की अनुमति देता है।
- TensorFlow Lite, जो मोबाइल प्लेटफ़ॉर्म पर रनिंग कोड में अनुवाद करेगा।
प्रत्येक बोली में परिभाषित परिचालनों का एक सेट होता है, जिन पर अपरिवर्तनीयताएं रखी जाती हैं, जैसे: "यह एक बाइनरी ऑपरेटर है, और इनपुट और आउटपुट के समान प्रकार होते हैं।"
एमएलआईआर में जोड़ा जा रहा है
एमएलआईआर के पास विश्व स्तर पर ज्ञात परिचालनों की कोई निश्चित/अंतर्निहित सूची नहीं है (कोई "आंतरिक") नहीं। बोलियाँ पूरी तरह से कस्टम प्रकारों को परिभाषित कर सकती हैं, इस प्रकार एमएलआईआर एलएलवीएम आईआर प्रकार प्रणाली (जिसमें प्रथम श्रेणी समुच्चय है), एमएल-अनुकूलित त्वरक जैसे क्वांटाइज्ड प्रकार और यहां तक कि स्विफ्ट या क्लैंग प्रकार सिस्टम (जो कि) के लिए महत्वपूर्ण डोमेन अमूर्तताएं मॉडल कर सकता है भविष्य में स्विफ्ट/क्लैंग घोषणा नोड्स के आसपास बनाए गए हैं)।
यदि आप एक नया निम्न-स्तरीय कंपाइलर कनेक्ट करना चाहते हैं, तो आप एक नई बोली और टेन्सरफ़्लो ग्राफ़ बोली और अपनी बोली के बीच का निचला भाग बनाएंगे। यह हार्डवेयर और कंपाइलर निर्माताओं के लिए रास्ता आसान बनाता है। आप एक ही मॉडल में विभिन्न स्तरों पर बोलियों को भी लक्षित कर सकते हैं; उच्च-स्तरीय ऑप्टिमाइज़र आईआर के अपरिचित हिस्सों का सम्मान करेंगे और इसे संभालने के लिए निचले स्तर की प्रतीक्षा करेंगे।