Phương ngữ TensorFlow Lite.
Phương ngữ này ánh xạ tới các hoạt động TensorFlow Lite.
Bất biến:
- Tất cả các giá trị đều thuộc loại Tensor (đặc biệt, các đại lượng vô hướng được biểu diễn bằng các tensor không chiều);
Hoạt động
tfl.abs (TFL::AbsOp)
Toán tử giá trị tuyệt đối
Cho một tensor x , thao tác này trả về một tensor chứa giá trị tuyệt đối của mỗi phần tử trong x . Ví dụ: nếu x là phần tử đầu vào và y là phần tử đầu ra, thao tác này sẽ tính \(y = |x|\).
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor của số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc giá trị float 32 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QI16 |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor của số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc giá trị float 32 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QI16 |
tfl.add (TFL::AddOp)
Toán tử cộng
Hoạt động bổ sung phần tử khôn ngoan.
Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT |
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor của số float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc giá trị loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16 |
rhs | tensor của số float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc giá trị loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16 |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor của số float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 64-bit hoặc giá trị loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16 |
tfl.add_n (TFL::AddNOp)
_Thêm n toán tử
Thêm tất cả các tensor đầu vào theo từng phần tử.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative
Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
inputs | biến thể của tensor thuộc bất kỳ giá trị loại nào |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
sum | tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit |
tfl.arg_max (TFL::ArgMaxOp)
Toán tử ArgMax
Trả về chỉ mục có giá trị lớn nhất trên các kích thước của tensor.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
output_type | ::mlir::Thuộc tính | thuộc tính dẫn xuất |
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor của số nguyên không dấu 1 bit hoặc số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc giá trị loại QI8 hoặc loại QUI8 |
dim | tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32/64-bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32/64-bit |
tfl.arg_min (TFL::ArgMinOp)
Toán tử ArgMin
Trả về chỉ mục có giá trị nhỏ nhất theo các kích thước của tensor. a = [1, 10, 26,9, 2,8, 166,32, 62,3] b = tf.math.argmin(input = a) c = tf.keras.backend.eval(b)
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
output_type | ::mlir::Thuộc tính | thuộc tính dẫn xuất |
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor của số nguyên không dấu 1 bit hoặc số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc giá trị loại QI8 hoặc loại QUI8 |
dim | tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32/64-bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32/64-bit |
tfl.assign_variable (TFL::AssignVariableOp)
Gán một giá trị mới cho một biến.
Bất kỳ ReadVariableOp nào có sự phụ thuộc điều khiển vào op này đều được đảm bảo trả về giá trị này hoặc giá trị mới hơn tiếp theo của biến.
Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
resource_id | tensor của giá trị tài nguyên |
value | tensor của float 32 bit hoặc float 64 bit hoặc số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc loại QI16 hoặc loại phức tạp với các phần tử float 32 bit hoặc loại phức tạp với các giá trị phần tử float 64 bit |
tfl.atan2 (TFL::Atan2Op)
Hoạt động Atan2
Thao tác "atan2" tính toán arctang của phần tử y/x, tôn trọng dấu của các đối số.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType , SameOperandsAndResultShape
Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor của giá trị float 32 bit hoặc float 64 bit |
x | tensor của giá trị float 32 bit hoặc float 64 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor của giá trị float 32 bit hoặc float 64 bit |
tfl.average_pool_2d (TFL::AveragePool2DOp)
_Average_pool Toán tử 2d
Thực hiện thao tác gộp trung bình trên đầu vào.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
filter_height | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
filter_width | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
padding | ::mlir::StringAttr | thuộc tính chuỗi có giá trị CÙNG hoặc GIÁ TRỊ |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT |
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor của các giá trị float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16 |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor của các giá trị float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16 |
tfl.basic_lstm (TFL::BasicLSTMOp)
Toán tử lstm cơ bản
Toán tử tế bào LSTM cơ bản.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT |
cell_clip | ::mlir::FloatAttr | Thuộc tính float 32 bit có giá trị không âm |
proj_clip | ::mlir::FloatAttr | Thuộc tính float 32 bit có giá trị không âm |
kernel_type | ::mlir::TFL::LSTMKernelTypeAttr | lstm_kernel_type có giá trị là mlir::TFL::LSTMKernelType::BASIC |
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
data_input | tensor của các giá trị kiểu float hoặc QUI8 32-bit |
prev_activ_input | tensor của các giá trị kiểu float hoặc QUI8 32-bit |
weights_input | tensor của các giá trị kiểu float hoặc QUI8 32-bit |
biases_input | tensor của giá trị float 32-bit hoặc loại QI32 |
prev_state_input | tensor của giá trị float 32-bit hoặc loại QI16 |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
activ_output | Tenor 2D của bất kỳ giá trị loại nào |
state_output | Tenor 2D của bất kỳ giá trị loại nào |
concat_temp | Tenor 2D của bất kỳ giá trị loại nào |
activ_temp | Tenor 2D của bất kỳ giá trị loại nào |
tfl.batch_matmul (TFL::BatchMatMulOp)
Toán tử nhân ma trận hàng loạt
Thực hiện phép nhân ma trận theo đợt trên các đầu vào. Tuân theo các quy ước của TensorFlow BatchMatMulV2, với sự hỗ trợ cho các kích thước không xác định trong kích thước lô và phát sóng.
Inputs:
`inputs[0]`: required: input LHS
`inputs[1]`: required: input RHS
`adjoint_lhs`: optional: Transpose LHS (default false)
`adjoint_rhs`: optional: Transpose RHS (default false)
Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Các giao diện: ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
adj_x | ::mlir::BoolAttr | thuộc tính bool |
adj_y | ::mlir::BoolAttr | thuộc tính bool |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | thuộc tính bool |
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor của loại float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QI16 hoặc các giá trị số nguyên không dấu 8-bit |
y | tensor của loại float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QI16 hoặc các giá trị số nguyên không dấu 8-bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor của loại float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QI16 hoặc các giá trị số nguyên không dấu 32-bit |
tfl.batch_to_space_nd (TFL::BatchToSpaceNdOp)
Toán tử BatchToSpaceNd
Hoạt động này định hình lại kích thước "lô" 0 thành kích thước không gian.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc giá trị loại QI16 |
block_shape | tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32-bit |
indices | tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32-bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc giá trị loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16 |
tfl.bidirectional_sequence_lstm (TFL::BidirectionalSequenceLSTMOp)
Toán tử lstm chuỗi hai chiều
Lstm hai chiều về cơ bản là hai lstm, một chạy tiến và một chạy lùi. Và đầu ra là sự kết hợp của hai lstms.
Đặc điểm: QuantizableResult
Các giao diện: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT |
cell_clip | ::mlir::FloatAttr | Thuộc tính float 32 bit có giá trị không âm |
proj_clip | ::mlir::FloatAttr | Thuộc tính float 32 bit có giá trị không âm |
merge_outputs | ::mlir::BoolAttr | thuộc tính bool |
time_major | ::mlir::BoolAttr | thuộc tính bool |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | thuộc tính bool |
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit |
fw_input_to_input_weights | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
fw_input_to_forget_weights | tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit |
fw_input_to_cell_weights | tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit |
fw_input_to_output_weights | tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit |
fw_recurrent_to_input_weights | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
fw_recurrent_to_forget_weights | tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit |
fw_recurrent_to_cell_weights | tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit |
fw_recurrent_to_output_weights | tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit |
fw_cell_to_input_weights | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
fw_cell_to_forget_weights | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
fw_cell_to_output_weights | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
fw_input_gate_bias | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
fw_forget_gate_bias | tensor của giá trị float 32-bit |
fw_cell_bias | tensor của giá trị float 32-bit |
fw_output_gate_bias | tensor của giá trị float 32-bit |
fw_projection_weights | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
fw_projection_bias | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
bw_input_to_input_weights | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
bw_input_to_forget_weights | tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit |
bw_input_to_cell_weights | tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit |
bw_input_to_output_weights | tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit |
bw_recurrent_to_input_weights | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
bw_recurrent_to_forget_weights | tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit |
bw_recurrent_to_cell_weights | tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit |
bw_recurrent_to_output_weights | tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit |
bw_cell_to_input_weights | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
bw_cell_to_forget_weights | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
bw_cell_to_output_weights | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
bw_input_gate_bias | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
bw_forget_gate_bias | tensor của giá trị float 32-bit |
bw_cell_bias | tensor của giá trị float 32-bit |
bw_output_gate_bias | tensor của giá trị float 32-bit |
bw_projection_weights | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
bw_projection_bias | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
fw_input_activation_state | tensor trạng thái |
fw_input_cell_state | tensor trạng thái |
bw_input_activation_state | tensor trạng thái |
bw_input_cell_state | tensor trạng thái |
aux_input | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
fw_aux_input_to_input_weights | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
fw_aux_input_to_forget_weights | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
fw_aux_input_to_cell_weights | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
fw_aux_input_to_output_weights | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
bw_aux_input_to_input_weights | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
bw_aux_input_to_forget_weights | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
bw_aux_input_to_cell_weights | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
bw_aux_input_to_output_weights | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
fw_output | tensor của bất kỳ giá trị loại nào |
bw_output | tensor của bất kỳ giá trị loại nào |
tfl.bitcast (TFL::BitcastOp)
Toán tử bitcast
Bitcast một tensor từ loại này sang loại khác.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait
Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor của bất kỳ giá trị loại nào |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor của bất kỳ giá trị loại nào |
tfl.bitwise_xor (TFL::BitwiseXorOp)
Toán tử Xor theo bit
Elementwise tính toán XOR theo bit của lhs và rhs .
Các đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , ResultsBroadcastableShape , SameOperandsAndResultElementType
Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor của số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc giá trị số nguyên không dấu 32 bit |
rhs | tensor của số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc giá trị số nguyên không dấu 32 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor của số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc giá trị số nguyên không dấu 32 bit |
tfl.broadcast_args (TFL::BroadcastArgsOp)
Trả về hình dạng của s0 op s1 bằng tính năng phát sóng.
Cho s0 và s1 , các tensor biểu thị các hình dạng, hãy tính r0 , hình dạng được phát sóng. s0 , s1 và r0 đều là các vectơ số nguyên.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait
Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
s0 | tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32/64-bit |
s1 | tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32/64-bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
r0 | tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32/64-bit |
tfl.broadcast_to (TFL::BroadcastToOp)
Phát một mảng cho hình dạng tương thích.
Broadcasting là quá trình tạo các mảng có hình dạng tương thích cho các phép tính số học. Hai hình dạng tương thích nếu đối với mỗi cặp kích thước, chúng bằng nhau hoặc một trong số chúng là một. Khi cố gắng truyền Tensor tới một hình dạng, nó bắt đầu với các kích thước ở cuối và tiến dần về phía trước.
Ví dụ,
x = tf.constant([1, 2, 3]) y = tf.broadcast_to(x, [3, 3]) print(y) tf.Tensor( [[1 2 3] [1 2 3] [1 2 3]], hình dạng=(3, 3), dtype=int32)
Trong ví dụ trên, Tensor đầu vào có hình dạng [1, 3] được phát đến Tensor đầu ra có hình dạng [3, 3] .
Khi thực hiện các thao tác được quảng bá chẳng hạn như nhân một tenxơ với một đại lượng vô hướng, việc phát sóng (thường) mang lại một số lợi ích về thời gian hoặc không gian, vì tenxơ được quảng bá không bao giờ được hiện thực hóa.
Tuy nhiên, broadcast_to không mang lại bất kỳ lợi ích nào như vậy. Tensor mới được tạo sẽ chiếm toàn bộ bộ nhớ của hình được phát sóng. (Tuy nhiên, trong ngữ cảnh biểu đồ, broadcast_to có thể được hợp nhất với thao tác tiếp theo và sau đó được tối ưu hóa.)
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor của số float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 1-bit hoặc số nguyên không dấu 4-bit hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc loại QI8 hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc loại QUI8 hoặc 16 -bit số nguyên không dấu hoặc loại QI16 hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc loại phức tạp với các giá trị phần tử float 32 bit |
shape | tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32/64-bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor của số float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc số nguyên không dấu 1-bit hoặc số nguyên không dấu 4-bit hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc loại QI8 hoặc số nguyên không dấu 8-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc loại QUI8 hoặc 16 -bit số nguyên không dấu hoặc loại QI16 hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc loại phức tạp với các giá trị phần tử float 32 bit |
tfl.bucketize (TFL::BucketizeOp)
Phân loại 'đầu vào' dựa trên 'ranh giới'.
Ví dụ:
Nếu đầu vào là boundaries = [0, 10, 100] và input = [[-5, 10000][150, 10][5, 100]] thì đầu ra sẽ là output = [[0, 3][3, 2][1, 3]] .
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape
Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
boundaries | ::mlir::ArrayAttr | Thuộc tính mảng float 32 bit |
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor của giá trị float 32 bit hoặc float 64 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc giá trị số nguyên không dấu 64 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32-bit |
tfl.call_once (TFL::CallOnceOp)
Gọi một hàm khởi tạo
Thao tác này gọi hàm khởi tạo đã cho cho trình khởi tạo phiên bằng phương ngữ mô hình đã lưu tf.
Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
session_init_function | ::mlir::StringAttr | thuộc tính chuỗi |
tfl.cast (TFL::CastOp)
Toán tử truyền
Chuyển đầu vào từ loại đầu vào sang loại đầu ra.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape
Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor loại float 16-bit hoặc bfloat16 hoặc float 32-bit hoặc float 64-bit hoặc số nguyên không dấu 1-bit hoặc số nguyên không dấu 4-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 16-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc Số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc loại TFLite quint8 hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại phức có giá trị phần tử float 32 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor loại float 16 bit hoặc bfloat16 hoặc float 32 bit hoặc float 64 bit hoặc số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc Số nguyên không dấu 64 bit hoặc loại TFLite quint8 hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại phức có giá trị phần tử float 32 bit |
tfl.ceil (TFL::CeilOp)
Toán tử trần
Trả về giá trị trần theo phần tử của đầu vào.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Các giao diện: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor của giá trị float 32-bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor của giá trị float 32-bit |
tfl.complex_abs (TFL::ComplexAbsOp)
Tính giá trị tuyệt đối phức của một tensor.
Cho một tensor x gồm các số phức, thao tác này trả về một tensor kiểu float hoặc double là giá trị tuyệt đối của mỗi phần tử trong x . Tất cả các phần tử trong x phải là số phức có dạng \(a + bj\). Giá trị tuyệt đối được tính là \( \sqrt{a^2 + b^2}\).
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape
Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor loại phức tạp với các phần tử float 32 bit hoặc loại phức tạp với các giá trị phần tử float 64 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor của giá trị float 32 bit hoặc float 64 bit |
tfl.concatenation (TFL::ConcatenationOp)
Toán tử nối
Nối các tensor dọc theo một chiều
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
axis | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT |
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
values | biến thể của tensor thuộc bất kỳ giá trị loại nào |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc 1 -bit giá trị số nguyên không dấu |
tfl.control_node (TFL::ControlNodeOp)
Hoạt động TFL.control_node bao bọc các hoạt động khối đơn để gắn các cạnh điều khiển.
Điều này được sử dụng để bao bọc các vùng và đính kèm các phụ thuộc điều khiển vào chúng. Thông thường, điều này sẽ xảy ra ở một trong những bước cuối cùng trước khi phát ra mô hình bộ đệm phẳng để cho phép tối ưu hóa dựa trên thứ tự hoạt động cố định (chẳng hạn như tái vật chất hóa.) Trình xuất bộ đệm phẳng sẽ mở gói vùng được bao bọc và chú thích mô hình được tạo bằng siêu dữ liệu sao cho mọi sắp xếp lại thời gian chạy sẽ tôn trọng thứ tự do các phần phụ thuộc điều khiển đưa ra.
Đặc điểm: HasParent<mlir::func::FuncOp> , RecursiveMemoryEffects , SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
controlInputs | điều khiển đa dạng |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
outputs | biến thể của tensor thuộc bất kỳ giá trị loại nào |
control | điều khiển |
tfl.conv_2d (TFL::Conv2DOp)
Toán tử tích chập
Thực hiện thao tác tích chập trên đầu vào.
Đầu vào: inputs[0] : bắt buộc: tensor kích hoạt đầu vào đầu vào inputs[1] : bắt buộc: tensor trọng lượng bộ lọc inputs[2] : tùy chọn: tensor thiên vị
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1> , quant::AffineOpCoefficient<0, 1>
Các giao diện: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TFL_SparseOp , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
dilation_h_factor | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
dilation_w_factor | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT |
padding | ::mlir::StringAttr | thuộc tính chuỗi có giá trị CÙNG hoặc GIÁ TRỊ |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor của các giá trị float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16 |
filter | tensor của các giá trị kiểu float hoặc loại QI4 hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 32-bit |
bias | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor của các giá trị float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16 |
tfl.conv_3d (TFL::Conv3DOp)
Toán tử tích chập 3D
Thực hiện thao tác tích chập trên đầu vào 3D. Đầu vào: inputs[0] : bắt buộc: tensor kích hoạt đầu vào đầu vào inputs[1] : bắt buộc: tensor trọng lượng bộ lọc inputs[2] : tùy chọn: tensor thiên vị
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
dilation_d_factor | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
dilation_h_factor | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
dilation_w_factor | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT |
padding | ::mlir::StringAttr | thuộc tính chuỗi có giá trị CÙNG hoặc GIÁ TRỊ |
stride_d | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor của giá trị float 32-bit |
filter | tensor của giá trị float 32-bit |
bias | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor của giá trị float 32-bit |
tfl.conv_3d_transpose (TFL::Conv3DTransposeOp)
Toán tử chuyển đổi 3D tích chập
Thực hiện thao tác tích chập chuyển đổi trên đầu vào 3D. Đầu vào: inputs[0] : bắt buộc: hình dạng của tensor inputs[1] : bắt buộc: trọng lượng bộ lọc inputs[2] : bắt buộc: tensor kích hoạt đầu vào đầu vào inputs[3] : tùy chọn: tensor thiên vị
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
dilation_d_factor | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
dilation_h_factor | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
dilation_w_factor | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT |
padding | ::mlir::StringAttr | thuộc tính chuỗi có giá trị CÙNG hoặc GIÁ TRỊ |
stride_d | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
output_shape | tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32-bit |
filter | tensor của giá trị float 32-bit |
input | tensor của giá trị float 32-bit |
bias | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor của giá trị float 32-bit |
tfl.cos (TFL::CosOp)
Toán tử cosin
Tính toán Cosine theo phần tử của đầu vào
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Các giao diện: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor của giá trị float 32-bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor của giá trị float 32-bit |
tfl.cumsum (TFL::CumsumOp)
toán tử cumsum
Tính tổng tích lũy của tensor x dọc theo trục.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait
Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
exclusive | ::mlir::BoolAttr | thuộc tính bool |
reverse | ::mlir::BoolAttr | thuộc tính bool |
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc giá trị số nguyên không dấu 64 bit |
axis | tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32-bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc giá trị số nguyên không dấu 64 bit |
tfl.custom (TFL::CustomOp)
Tùy chỉnh
Một hoạt động chung cho mọi hoạt động tùy chỉnh TFLite.
đầu vào: Danh sách các đầu vào trong op gốc. custom_code: Một chuỗi được sử dụng để xác định chính xác op này là gì, tương ứng với operator_codes.custom_code trong bộ đệm phẳng. custom_option: một ngăn chứa để lưu các thuộc tính op theo kiểu byte. đầu ra: Danh sách các đầu ra trong op gốc.
Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
custom_code | ::mlir::StringAttr | thuộc tính chuỗi |
custom_option | ::mlir::TFL::ConstBytesAttr | Một biểu diễn thuộc tính chuỗi của các byte được biên dịch |
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | biến thể của tenxơ thuộc bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | biến thể của tensor thuộc bất kỳ giá trị loại nào |
tfl.custom_tf (TFL::CustomTfOp)
Wrapper Op cho các hoạt động tùy chỉnh của TF.
Một trình bao bọc xung quanh bất kỳ tùy chọn TF tùy chỉnh nào. Chúng bao gồm các op được xác định bằng custom_opdefs hoặc được liên kết không được xác định trong phương ngữ TF. Op này chỉ bao bọc op tùy chỉnh bên trong một vùng. Lưu ý số 1, Op này sẽ không bao gồm các op tùy chỉnh TF Lite được xác định bằng CustomOp. Lưu ý #2, op này chỉ là biểu diễn bên trong bên trong bộ chuyển đổi và không được hiển thị/xuất khi mô hình được xuất sang Flatbuffer.
Đặc điểm: IsolatedFromAbove , RecursiveMemoryEffects , SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock
Giao diện: InferTypeOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | biến thể của tenxơ thuộc bất kỳ giá trị kiểu nào hoặc không có kiểu nào |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | biến thể của tensor thuộc bất kỳ giá trị loại nào |
tfl.densify (TFL::DensifyOp)
Toán tử tăng mật độ
Chuyển đổi tensor thưa thớt sang định dạng dày đặc.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait
Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor của giá trị số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit |
tfl.depth_to_space (TFL::DepthToSpaceOp)
Toán tử DepthToSpace
Sắp xếp lại dữ liệu từ độ sâu thành các khối dữ liệu không gian. Đây là sự chuyển đổi ngược của SpaceToDepth. Cụ thể hơn, op này tạo ra một bản sao của tensor đầu vào trong đó các giá trị từ chiều depth được di chuyển trong các khối không gian sang height và width . attr block_size cho biết kích thước khối đầu vào và cách di chuyển dữ liệu.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
block_size | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit có giá trị dương |
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc loại TFLite quint8 hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại QI8 hoặc giá trị loại QUI8 |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor của số float 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc loại TFLite quint8 hoặc giá trị số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 |
tfl.depthwise_conv_2d (TFL::DepthwiseConv2DOp)
Toán tử tích chập có thể phân tách theo chiều sâu
Thực hiện thao tác tích chập trên đầu vào.
Đầu vào: inputs[0] : bắt buộc: tensor kích hoạt đầu vào đầu vào inputs[1] : bắt buộc: tensor trọng lượng bộ lọc inputs[2] : tùy chọn: tensor thiên vị
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1> , quant::AffineOpCoefficient<3, 1>
Các giao diện: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TFL_SparseOp , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
dilation_h_factor | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
dilation_w_factor | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT |
padding | ::mlir::StringAttr | thuộc tính chuỗi có giá trị CÙNG hoặc GIÁ TRỊ |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
depth_multiplier | ::mlir::IntegerAttr | Thuộc tính số nguyên không dấu 32 bit |
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor của các giá trị float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16 |
filter | tensor của các giá trị kiểu float hoặc loại QI4 hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 32-bit |
bias | tensor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại nào |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor của các giá trị float 32-bit hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16 |
tfl.dequantize (TFL::DequantizeOp)
Toán tử khử lượng tử
Chuyển đổi mảng số nguyên được lượng tử hóa thành dấu phẩy động theo các tham số lượng tử hóa.
Giao diện: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor loại QI4 hoặc loại QI8 hoặc loại QUI8 hoặc loại QI16 hoặc giá trị float 16-bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor của giá trị float 32-bit |
tfl.dilate (TFL::DilateOp)
Toán tử giãn nở
Mở rộng một tensor bằng cách thêm các phần tử mới vào giữa các phần tử hiện có.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait
Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor của số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc Giá trị float 32 bit hoặc float 64 bit |
dilations | tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32-bit |
padding_value | Tenor 0D của bất kỳ giá trị loại nào |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor của số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 16 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc Giá trị float 32 bit hoặc float 64 bit |
tfl.div (TFL::DivOp)
Toán tử chia
Hoạt động phân chia theo yếu tố.
Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape
Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | thuộc tính chuỗi có giá trị là NONE, hoặc RELU, hoặc RELU_N1_TO_1, hoặc RELU6, hoặc TANH, hoặc SIGN_BIT |
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor của các giá trị float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc loại QUI8 |
rhs | tensor của các giá trị float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc loại QUI8 |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor của các giá trị float 32-bit hoặc số nguyên không dấu 32-bit hoặc loại QUI8 |
tfl.dynamic_update_slice (TFL::DynamicUpdateSliceOp)
DynamicUpdateSlice.
DynamicUpdateSlice op có cùng ngữ nghĩa với XLA DynamicUpdateSlice. Tạo một kết quả là giá trị của toán hạng mảng đầu vào, với bản cập nhật lát cắt được ghi đè tại start_indices.
Xem https://www.tensorflow.org/xla/Operation_semantics#dynamicupdateslice
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait
Các giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Toán hạng:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
operand | tensor của số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc giá trị float 32 bit hoặc giá trị float 16 bit |
update | tensor của số nguyên không dấu 1 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc số nguyên không dấu 32 bit hoặc số nguyên không dấu 64 bit hoặc giá trị float 32 bit hoặc giá trị float 16 bit |
start_indices | tensor của các giá trị số nguyên không dấu 32/64-bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | Tenor của số nguyên vô nghĩa 1 bit hoặc số nguyên số 8 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 64 bit hoặc giá trị float 32 bit hoặc giá trị phao 16 bit |
tfl.elu (tfl :: eluop)
Toán tử đơn vị tuyến tính theo cấp số nhân
Tính toán tuyến tính theo cấp số nhân f (x) -> exp (x) -1 cho x <0, x cho x> = 0. Phần tử khôn ngoan.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait SameOperandsAndResultShape
Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tenxor của float 32 bit hoặc các giá trị số nguyên vô nghĩa 8 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tenxor của float 32 bit hoặc các giá trị số nguyên vô nghĩa 8 bit |
tfl.embedding_lookup (tfl :: nhúng liplookupop)
Nhúng toán tra cứu
XEM IDS trong một danh sách các tenxơ nhúng.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Giao diện: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
lookup | tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 32 bit |
value | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên số 8 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại Qi8 hoặc các giá trị loại Qi4 hoặc Qi4 |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên số 8 bit hoặc các giá trị số nguyên không dấu 8 bit |
tfl.equal (tfl :: Equop)
Toán tử bằng nhau
Trả về phần tử sự thật của x == Y phần tử khôn ngoan
Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait Commutative QuantizableResult ResultsBroadcastableShape
Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
x | Tenor của số nguyên vô nghĩa 1 bit hoặc float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên số 64 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8 hoặc các số nguyên không dấu 8 bit hoặc Tflite |
y | Tenor của số nguyên vô nghĩa 1 bit hoặc float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên số 64 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8 hoặc các số nguyên không dấu 8 bit hoặc Tflite |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 1 bit |
tfl.exp (tfl :: expop)
Toán tử số liệu tự nhiên
Thực hiện hoạt động số liệu tự nhiên theo yếu tố theo đầu vào.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tenxor của float 32 bit hoặc giá trị loại Qi8 hoặc loại Qi16 |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tenxor của float 32 bit hoặc giá trị loại Qi8 hoặc loại Qi16 |
tfl.expand_dims (tfl :: expanddimsop)
Chèn một kích thước 1 vào hình dạng của một tenxơ.
Đưa ra một input tenxơ, thao tác này chèn kích thước 1 ở axis chỉ số kích thước của hình dạng input . axis chỉ số kích thước bắt đầu ở 0; Nếu bạn chỉ định một số âm cho axis nó được tính ngược từ cuối.
Hoạt động này rất hữu ích nếu bạn muốn thêm một kích thước hàng loạt vào một phần tử duy nhất. Ví dụ: nếu bạn có một hình ảnh duy nhất có hình dạng [height, width, channels] , bạn có thể biến nó thành một lô 1 hình ảnh với expand_dims(image, 0) , sẽ tạo ra hình dạng [1, height, width, channels] .
Các ví dụ khác:
# 't' is a tensor of shape [2]
shape(expand_dims(t, 0)) ==> [1, 2]
shape(expand_dims(t, 1)) ==> [2, 1]
shape(expand_dims(t, -1)) ==> [2, 1]
# 't2' is a tensor of shape [2, 3, 5]
shape(expand_dims(t2, 0)) ==> [1, 2, 3, 5]
shape(expand_dims(t2, 2)) ==> [2, 3, 1, 5]
shape(expand_dims(t2, 3)) ==> [2, 3, 5, 1]
Hoạt động này yêu cầu rằng:
-1-input.dims() <= dim <= input.dims()
Hoạt động này có liên quan đến squeeze() , loại bỏ kích thước kích thước 1.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tenxor của bất kỳ giá trị loại nào |
dim | tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 32/64 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tenxor của bất kỳ giá trị loại nào |
tfl.external_const (tfl :: externalConstop)
Const op bên ngoài.
Const op bên ngoài giữ một buffer_index chỉ ra một hằng số trong bộ phận phẳng.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
buffer_index | :: MLIR :: Integerattr | Thuộc tính số nguyên vô nghĩa 32 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tenxor của bất kỳ giá trị loại nào |
tfl.fake_quant (tfl :: fakequantop)
Toán tử giả
FAKE-LITIGHTEMENT 'đầu vào' tenxơ loại nổi thông qua float Scalars min và tối đa để 'đầu ra' tenxơ có hình dạng giống như đầu vào.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
min | :: mlir :: floatattr | Thuộc tính float 32 bit |
max | :: mlir :: floatattr | Thuộc tính float 32 bit |
num_bits | :: MLIR :: Integerattr | Thuộc tính số nguyên vô nghĩa 32 bit có giá trị tối thiểu là 2 có giá trị tối đa là 16 |
narrow_range | :: MLIR :: Boolattr | thuộc tính bool có giá trị sai |
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tenxor của giá trị float 32 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tenxor của giá trị float 32 bit |
tfl.fill (tfl :: fillop)
Điền vào tenxơ với giá trị đã cho.
Điền vào tenxơ với giá trị đã cho.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
dims | tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 32/64 bit |
input | tenxor của float 32 bit hoặc float 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 64 bit hoặc số nguyên số 1 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
result | tenxor của float 32 bit hoặc float 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 64 bit hoặc số nguyên số 1 bit |
tfl.floor (TFL :: Sloorop)
Người vận hành sàn
Trả về giá trị sàn phần tử khôn ngoan của đầu vào.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait InferTensorType TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Giao diện: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tenxor của giá trị float 32 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tenxor của giá trị float 32 bit |
tfl.floor_div (tfl :: floordivop)
Nhà điều hành sàn div
Yếu tố cơ thể div div.
Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ResultsBroadcastableShape AlwaysSpeculatableImplTrait
Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên số 8 bit hoặc số nguyên 16 bit hoặc giá trị số nguyên vô nghĩa 32 bit |
rhs | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên số 8 bit hoặc số nguyên 16 bit hoặc giá trị số nguyên vô nghĩa 32 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên số 8 bit hoặc số nguyên 16 bit hoặc giá trị số nguyên vô nghĩa 32 bit |
tfl.floor_mod (tfl :: floormodop)
Nhắc nhở phân chia
Hoạt động nhắc nhở phân chia yếu tố.
Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait ResultsBroadcastableShape AlwaysSpeculatableImplTrait
Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tenxor của số nguyên vô nghĩa 8 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không có số lượng 64 bit hoặc giá trị float 32 bit |
rhs | tenxor của số nguyên vô nghĩa 8 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không có số lượng 64 bit hoặc giá trị float 32 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tenxor của số nguyên vô nghĩa 8 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không có số lượng 64 bit hoặc giá trị float 32 bit |
tfl.fully_connected (tfl :: fullconnectedop)
Kết nối đầy đủ op
Đặc điểm quant::AffineOpCoefficient<0, 1> AlwaysSpeculatableImplTrait quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1> QuantizableResult được
TflArithmeticCountOpInterface diện NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable TFL_SparseOp DynamicRangeQuantizedOpInterface TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | :: MLIR :: StringAttr | thuộc tính chuỗi có giá trị là không có, hoặc relu, hoặc relu_n1_to_1 hoặc relu6 hoặc tanh, hoặc sign_bit |
weights_format | :: MLIR :: StringAttr | thuộc tính chuỗi có giá trị là mặc định hoặc xáo trộn4x16int8 |
keep_num_dims | :: MLIR :: Boolattr | Thuộc tính BOOL |
asymmetric_quantize_inputs | :: MLIR :: Boolattr | Thuộc tính BOOL |
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tenxor của float 32 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8 hoặc các giá trị loại Qi16 hoặc Qui16 |
filter | tenxor của float 32 bit hoặc loại qi4 hoặc loại qi8 hoặc loại Qi8 hoặc giá trị loại qi16 |
bias | tenxor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | Variadic của tenor của bất kỳ giá trị loại nào |
tfl.gather (tfl :: Gatherop)
Tập hợp người vận hành
Thu thập các lát từ axis trục params theo indices .
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Giao NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) DynamicRangeQuantizedOpInterface TflRuntimeVerifyOpInterface SameOperandsAndResultsScale ConditionallySpeculatable
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
axis | :: MLIR :: Integerattr | Thuộc tính số nguyên vô nghĩa 32 bit |
batch_dims | :: MLIR :: Integerattr | Thuộc tính số nguyên vô nghĩa 32 bit |
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
params | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 1 bit hoặc số nguyên không có số lượng 4 bit hoặc số nguyên số 8 bit hoặc số nguyên số 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa hoặc số nguyên không Số nguyên không dấu hoặc loại Qi8 hoặc các giá trị loại Qi8 hoặc Qi16 |
indices | Tenor của số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc các giá trị số nguyên không có dấu hiệu 64 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 1 bit hoặc số nguyên không có số lượng 4 bit hoặc số nguyên số 8 bit hoặc số nguyên số 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa hoặc số nguyên không Số nguyên không dấu hoặc loại Qi8 hoặc các giá trị loại Qi8 hoặc Qi16 |
tfl.gather_nd (tfl :: gatherndop)
_Gather ND Toán tử
Thu thập các lát từ params thành một tenxơ với hình dạng được chỉ định bởi indices .
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
params | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 1 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 8 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên không có số lượng 64 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại Qi8 |
indices | Tenor của số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc các giá trị số nguyên không có dấu hiệu 64 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 1 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 8 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên không có số lượng 64 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại Qi8 |
tfl.gelu (tfl :: geluop)
Chức năng kích hoạt Gelu.
Tính toán chức năng kích hoạt gelu phần tử khôn ngoan.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait QuantizableResult SameOperandsAndResultShape
Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
approximate | :: MLIR :: Boolattr | Thuộc tính BOOL |
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tenxor của float 32 bit hoặc giá trị loại Qi8 hoặc Qi8 |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tenxor của float 32 bit hoặc giá trị loại Qi8 hoặc Qi8 |
tfl.greater (tfl :: Greaterop)
Toán tử lớn hơn
Yếu tố khôn ngoan hoạt động lớn hơn.
Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait QuantizableResult ResultsBroadcastableShape
Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 64 bit |
rhs | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 64 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 1 bit |
tfl.greater_equal (tfl :: morequalop)
_Greater Toán tử bằng nhau
Hoạt động lớn hơn phần tử. Hoạt động.
Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait QuantizableResult ResultsBroadcastableShape
Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 64 bit |
rhs | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 64 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 1 bit |
tfl.hard_swish (tfl :: hardswishop)
Chức năng kích hoạt Hardswish.
Tính toán hàm kích hoạt cứng cứng f (x)-> (x * relu6 (x+3))/6 phần tử khôn ngoan.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait QuantizableResult SameOperandsAndResultShape
Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tenxor của float 32 bit hoặc giá trị loại Qi8 hoặc loại Qi8 |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tenxor của float 32 bit hoặc giá trị loại Qi8 hoặc loại Qi8 |
tfl.hashtable (tfl :: hashtableop)
Tạo một bảng băm không khởi đầu.
OP này tạo ra một bảng băm, chỉ định loại khóa và giá trị của nó. Trước khi sử dụng bảng, bạn sẽ phải khởi tạo nó. Sau khi khởi tạo, bảng sẽ là bất biến.
Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
table_id | :: MLIR :: Integerattr | Thuộc tính số nguyên vô nghĩa 32 bit |
key_dtype | :: mlir :: typeattr | Bất kỳ thuộc tính loại |
value_dtype | :: mlir :: typeattr | Bất kỳ thuộc tính loại |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
out | tenxor của các giá trị tài nguyên |
tfl.hashtable_find (tfl :: hashtablefindop)
Các phím nhìn lên trong một bảng, xuất ra các giá trị tương ứng.
Các keys tenor phải cùng loại với các phím của bảng. Các values đầu ra thuộc loại giá trị bảng.
Scalar default_value là đầu ra giá trị cho các phím không có trong bảng. Nó cũng phải cùng loại với các giá trị bảng.
Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
hash_table | tenxor của các giá trị tài nguyên |
keys | Tenor của số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc loại chuỗi tflite hoặc các giá trị số nguyên 64 bit |
default_value | tenxor của float 32 bit hoặc số lượng vô nghĩa 32 bit hoặc loại chuỗi tflite |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
out | tenxor của float 32 bit hoặc số lượng vô nghĩa 32 bit hoặc loại chuỗi tflite |
tfl.hashtable_import (tfl :: hashtableimportop)
Thay thế nội dung của bảng bằng các khóa và giá trị được chỉ định.
Các keys tenor phải cùng loại với các phím của bảng. Các values tenxơ phải thuộc loại giá trị bảng.
Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
hash_table | tenxor của các giá trị tài nguyên |
keys | Tenor của số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc loại chuỗi tflite hoặc các giá trị số nguyên 64 bit |
values | tenxor của float 32 bit hoặc số lượng vô nghĩa 32 bit hoặc loại chuỗi tflite |
tfl.hashtable_size (tfl :: hashtablesizep)
Tính toán số lượng các phần tử trong bảng đã cho.
Giao diện: TflRuntimeVerifyOpInterface
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
hash_table | tenxor của các giá trị tài nguyên |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
out | tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 64 bit |
tfl.if (tfl :: ifop)
Hoạt động if-then-else
Hoạt động tfl.if đại diện cho một cấu trúc if-then-else để thực hiện hai vùng mã. Toán tử cho một hoạt động nếu là một giá trị boolean. Ví dụ:
tfl.if %b {
...
} else {
...
}
tfl.if cũng có thể trả về kết quả được xác định trong các vùng của nó. Các giá trị được xác định được xác định theo đường dẫn thực thi được thực hiện.
Ví dụ:
%x, %y = tfl.if %b -> (tensor<f32>, tensor<f32>) {
%x_true = ...
%y_true = ...
tfl.yield %x_true, %y_true : tensor<f32>, tensor<f32>
} else {
%x_false = ...
%y_false = ...
tfl.yield %x_false, %y_false : tensor<f32>, tensor<f32>
}
Các vùng tfl.if luôn bị chấm dứt với "tfl.yield". Nếu "tfl.if" xác định không có giá trị, "tfl.yield" có thể bị bỏ lại và sẽ được chèn ngầm. Nếu không, nó phải rõ ràng. Ngoài ra, nếu "tfl.if" định nghĩa một hoặc nhiều giá trị, khối 'khác' không thể bị bỏ qua.
Ví dụ:
tfl.if %b {
...
}
Đặc điểm: NoRegionArguments , RecursiveMemoryEffects , SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock
TflRuntimeVerifyOpInterface diện: RegionBranchOpInterface
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
cond | tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 1 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
results | Variadic của tenor của bất kỳ giá trị loại nào |
tfl.imag (TFL :: Imagop)
Trả về phần tưởng tượng của một số phức.
Đưa ra một input tenxơ của các số phức, thao tác này trả về một tenxor float loại là phần tưởng tượng của mỗi phần tử trong input . Tất cả các yếu tố trong input phải là số phức tạp của biểu mẫu \(a + bj\), trong đó A là phần thực và B là phần tưởng tượng được trả về bởi hoạt động này.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait SameOperandsAndResultShape
Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | Tenor thuộc loại phức tạp với các phần tử nổi 32 bit hoặc loại phức tạp với các giá trị phần tử nổi 64 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tenxor của giá trị phao 32 bit hoặc giá trị phao 64 bit |
tfl.l2_normalization (tfl :: l2nmalizationop)
L2 bình thường hóa toán tử
L2NTHIMALISION OP
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Giao diện: ConditionallySpeculatable , FixedOutputRangeInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | :: MLIR :: StringAttr | thuộc tính chuỗi có giá trị là không có, hoặc relu, hoặc relu_n1_to_1 hoặc relu6 hoặc tanh, hoặc sign_bit |
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | Tenor thuộc loại float 32 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi16 hoặc Qi16 hoặc các giá trị số nguyên vô nghĩa 8 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | Tenor thuộc loại float 32 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi16 hoặc Qi16 hoặc các giá trị số nguyên vô nghĩa 8 bit |
tfl.leaky_relu (tfl :: reakyreluop)
Nhà điều hành relu bị rò rỉ
Toán tử relu rò rỉ phần tử X -> x> = 0? x: (alpha * x)
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait QuantizableResult SameOperandsAndResultShape
Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
alpha | :: mlir :: floatattr | Thuộc tính float 32 bit |
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tenxor của float 32 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8 hoặc Tflite Quint8 loại hoặc giá trị loại Qi16 |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tenxor của float 32 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8 hoặc Tflite Quint8 loại hoặc giá trị loại Qi16 |
tfl.less (tfl :: lessop)
Ít vận hành hơn
Yếu tố khôn ngoan hơn hoạt động.
Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait QuantizableResult ResultsBroadcastableShape
Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 64 bit |
rhs | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 64 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 1 bit |
tfl.less_equal (tfl :: lessequalop)
_ Toán tử bằng nhau
Yếu tố khôn ngoan hơn hoạt động.
Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait QuantizableResult ResultsBroadcastableShape
Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 32 bit hoặc số nguyên 64 bit hoặc giá trị loại Qi8 hoặc Qi8 |
rhs | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 32 bit hoặc số nguyên 64 bit hoặc giá trị loại Qi8 hoặc Qi8 |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 1 bit |
tfl.local_response_normalization (TFL :: LocalResponsenArmalizationop)
Bình thường phản ứng cục bộ.
Tensor input 4-D được coi là một mảng 3 chiều gồm các vectơ 1-D (dọc theo chiều cuối) và mỗi vectơ được chuẩn hóa độc lập. Trong một vectơ nhất định, mỗi thành phần được chia cho tổng các đầu vào có trọng số, bình phương trong depth_radius . Một cách chi tiết,
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
Để biết chi tiết, xem Krizhevsky và cộng sự, Phân loại Imagenet với các mạng thần kinh tích chập sâu (NIPS 2012) .
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait InferTensorType TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Giao diện: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
radius | :: MLIR :: Integerattr | Thuộc tính số nguyên vô nghĩa 32 bit |
bias | :: mlir :: floatattr | Thuộc tính float 32 bit |
alpha | :: mlir :: floatattr | Thuộc tính float 32 bit |
beta | :: mlir :: floatattr | Thuộc tính float 32 bit |
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tenxor của giá trị float 32 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tenxor của giá trị float 32 bit |
tfl.log (tfl :: logop)
Toán tử logarit tự nhiên
Thực hiện hoạt động logarit tự nhiên phần tử trên đầu vào.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tenxor của giá trị float 32 bit hoặc loại Qi8 |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tenxor của giá trị float 32 bit hoặc loại Qi8 |
tfl.log_softmax (tfl :: logsoftmaxop)
Log SoftMax Toán tử
Tính toán kích hoạt phần tử thông minh softmax với công thức sau
Đầu vào - log (giảm_sum (exp (input), dim))
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait QuantizableResult SameOperandsAndResultShape
Giao diện: ConditionallySpeculatable , FixedOutputRangeInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tenxor của float 32 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8 hoặc giá trị loại tflite Quint8 |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tenxor của float 32 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8 hoặc giá trị loại tflite Quint8 |
tfl.logical_and (tfl :: logicandop)
Logic và toán tử
Yếu tố logic và hoạt động.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape
Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 1 bit |
rhs | tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 1 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 1 bit |
tfl.logical_not (tfl :: logicnotop)
Nhà điều hành không phải logic
Yếu tố hợp lý không hoạt động.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait SameOperandsAndResultShape
Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 1 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 1 bit |
tfl.logical_or (tfl :: logicororop)
Logic hoặc toán tử
Yếu tố logic hoặc hoạt động.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape
Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 1 bit |
rhs | tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 1 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 1 bit |
tfl.logistic (tfl :: logisticop)
Toán tử logistic
Tính toán phần tử khôn ngoan của đầu vào
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait QuantizableResult SameOperandsAndResultShape
Giao diện: ConditionallySpeculatable , FixedOutputRangeInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tenxor thuộc loại float 32 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8 hoặc các giá trị loại Qi16 hoặc Tflite Quint8 |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tenxor thuộc loại float 32 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8 hoặc các giá trị loại Qi16 hoặc Tflite Quint8 |
tfl.lstm (tfl :: lstmop)
Toán tử LSTM đầy đủ
Đơn vị bộ nhớ ngắn hạn dài (LSTM) Lớp mạng tái phát. Việc triển khai không peephole mặc định dựa trên: http://deeplearning.cs.cmu.edu/pdfs/hochreiter97_lstm.pdf S. Hochreiter và J. Schmidhuber. 'Bộ nhớ ngắn hạn dài'. Tính toán thần kinh, 9 (8): 1735-1780, 1997. Việc thực hiện Peephole dựa trên: https://research.google.com/pub/archive/43905.pdf Hasim Sak, Andrew Senior, và Francoise Beaufays. 'Kiến trúc mạng thần kinh tái phát dài hạn dài hạn cho mô hình âm thanh quy mô lớn.' Interspeech, 2014. Sự kết hợp của cổng đầu vào và quên (CIFG) dựa trên: http://arxiv.org/pdf/1503.04069.pdf greff et al. 'LSTM: Một không gian tìm kiếm Odyssey' Bình thường hóa lớp dựa trên: https://arxiv.org/pdf/1607.06450.pdf Ba et al. 'Chuẩn hóa lớp'
Đặc điểm: QuantizableResult
Giao diện: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | :: MLIR :: StringAttr | thuộc tính chuỗi có giá trị là không có, hoặc relu, hoặc relu_n1_to_1 hoặc relu6 hoặc tanh, hoặc sign_bit |
cell_clip | :: mlir :: floatattr | Thuộc tính phao 32 bit có giá trị không âm tính |
proj_clip | :: mlir :: floatattr | Thuộc tính phao 32 bit có giá trị không âm tính |
kernel_type | :: mlir :: tfl :: lstmkerneltypeattr | lstm_kernel_type có giá trị là mlir :: tfl :: lstmkerneltype :: full |
asymmetric_quantize_inputs | :: MLIR :: Boolattr | Thuộc tính BOOL |
input_to_input_intermediate | :: mlir :: typeattr | Bất kỳ thuộc tính loại |
input_to_forget_intermediate | :: mlir :: typeattr | Bất kỳ thuộc tính loại |
input_to_cell_intermediate | :: mlir :: typeattr | Bất kỳ thuộc tính loại |
input_to_output_intermediate | :: mlir :: typeattr | Bất kỳ thuộc tính loại |
effective_hidden_scale_intermediate | :: mlir :: typeattr | Bất kỳ thuộc tính loại |
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tenxor của float 32 bit hoặc giá trị loại Qi8 hoặc loại Qi16 |
input_to_input_weights | tenxor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại |
input_to_forget_weights | tenxor của giá trị float 32 bit hoặc loại Qi8 |
input_to_cell_weights | tenxor của giá trị float 32 bit hoặc loại Qi8 |
input_to_output_weights | tenxor của giá trị float 32 bit hoặc loại Qi8 |
recurrent_to_input_weights | tenxor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại |
recurrent_to_forget_weights | tenxor của giá trị float 32 bit hoặc loại Qi8 |
recurrent_to_cell_weights | tenxor của giá trị float 32 bit hoặc loại Qi8 |
recurrent_to_output_weights | tenxor của giá trị float 32 bit hoặc loại Qi8 |
cell_to_input_weights | tenxor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại |
cell_to_forget_weights | tenxor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại |
cell_to_output_weights | tenxor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại |
input_gate_bias | tenxor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại |
forget_gate_bias | tenxor của giá trị float 32 bit hoặc loại Qi32 |
cell_bias | tenxor của giá trị float 32 bit hoặc loại Qi32 |
output_gate_bias | tenxor của giá trị float 32 bit hoặc loại Qi32 |
projection_weights | tenxor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại |
projection_bias | tenxor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại |
input_activation_state | Tensor trạng thái |
input_cell_state | Tensor trạng thái |
input_layer_norm_coefficients | tenxor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại |
forget_layer_norm_coefficients | tenxor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại |
cell_layer_norm_coefficients | tenxor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại |
output_layer_norm_coefficients | tenxor của bất kỳ giá trị loại nào hoặc không có loại |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tenxor của bất kỳ giá trị loại nào |
tfl.matrix_diag (tfl :: matrixdiagop)
Trả về một tenxơ với đường chéo được cung cấp và mọi thứ khác được đệm bằng số không.
Đưa ra một đường chéo, trả về một tenxơ với đường chéo và mọi thứ khác được đệm bằng số không. Giả sử đường chéo có kích thước k [I, J, K, ..., N] , thì đầu ra là một tenxor của thứ hạng k+1 với kích thước [I, J, K, ..., N, N] trong đó: output[i, j, k, ..., m, n] = 1{m=n} * diagonal[i, j, k, ..., n].
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
diagonal | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên không có số lượng 82 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 64 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8 |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên không có số lượng 82 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 64 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8 |
tfl.matrix_set_diag (tfl :: MatrixsetDiagop)
Trả về một tenxơ ma trận hàng loạt với các giá trị đường chéo mới.
Cho input và diagonal , thao tác này trả về một tenxơ với hình dạng và giá trị giống như input , ngoại trừ đường chéo chính của ma trận trong cùng. Chúng sẽ được ghi đè bởi các giá trị trong diagonal .
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 8-bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 64 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại Qi1 |
diagonal | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 8-bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 64 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại Qi1 |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
result | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 8-bit hoặc số nguyên vô nghĩa 16 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 64 bit hoặc số nguyên không dấu 8 bit hoặc loại Qi1 |
tfl.max_pool_2d (tfl :: maxpool2Dop)
Max Pool 2d Op
Thực hiện Max Pool 2D trên đầu vào.
Đầu vào: inputs[0] : Yêu cầu: Năng lượng đầu vào
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
TflArithmeticCountOpInterface diện SameOperandsAndResultsScale NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface ConditionallySpeculatable
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
padding | :: MLIR :: StringAttr | thuộc tính chuỗi có giá trị giống nhau hoặc hợp lệ |
stride_w | :: MLIR :: Integerattr | Thuộc tính số nguyên vô nghĩa 32 bit |
stride_h | :: MLIR :: Integerattr | Thuộc tính số nguyên vô nghĩa 32 bit |
filter_width | :: MLIR :: Integerattr | Thuộc tính số nguyên vô nghĩa 32 bit |
filter_height | :: MLIR :: Integerattr | Thuộc tính số nguyên vô nghĩa 32 bit |
fused_activation_function | :: MLIR :: StringAttr | thuộc tính chuỗi có giá trị là không có, hoặc relu, hoặc relu_n1_to_1 hoặc relu6 hoặc tanh, hoặc sign_bit |
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tenxor của float 32 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8 hoặc các giá trị loại Qi16 hoặc Tflite Quint8 |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tenxor của float 32 bit hoặc loại Qi8 hoặc loại Qi8 hoặc các giá trị loại Qi16 hoặc Tflite Quint8 |
tfl.maximum (TFL :: Maximumop)
Toán tử tối đa
Hoạt động tối đa yếu tố.
Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait Commutative QuantizableResult ResultsBroadcastableShape
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32/64-bit |
rhs | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32/64-bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
max | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32/64-bit |
tfl.mean (tfl :: meanop)
Toán tử trung bình
Tính giá trị trung bình của các phần tử qua các kích thước của một tenxơ. Giảm đầu vào_tensor dọc theo các kích thước được đưa ra trong trục. Trừ khi Keepdims là đúng, thứ hạng của tenxơ bị giảm 1 cho mỗi mục trong trục. Nếu Keepdims là đúng, kích thước giảm được giữ lại với chiều dài 1.
Đặc điểm: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Giao diện: ConditionallySpeculatable NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | Loại MLIR | Sự miêu tả |
|---|---|---|
keep_dims | :: MLIR :: Boolattr | Thuộc tính BOOL |
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 64 bit |
axis | tenxor của các giá trị số nguyên vô nghĩa 32 bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32 bit hoặc số nguyên không có dấu hiệu 64 bit |
tfl.minimum (tfl :: minimumop)
Nhà điều hành tối thiểu
Hoạt động tối thiểu yếu tố.
Đặc điểm: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait Commutative QuantizableResult ResultsBroadcastableShape
Giao diện: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale TflRuntimeVerifyOpInterface
Hiệu ứng: MemoryEffects::Effect{}
Hàng hóa:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32/64-bit |
rhs | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32/64-bit |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
min | tenxor của float 32 bit hoặc số nguyên vô nghĩa 32/64-bit |
tfl.mirror_pad (TFL :: MirrorPadop)
Toán tử Mirrorpad. Pads một tenxơ với các giá trị nhân đôi.
Hoạt động này có một đầu vào với các giá trị được nhân đôi theo các mái chèo mà bạn chỉ định. Paddings là một tenxơ số nguyên với hình dạng [n, 2], trong đó n là thứ hạng của đầu vào. Đối với mỗi chiều d của đầu vào, các mái chèo [d, 0] cho biết số lượng cần thêm bao nhiêu giá trị trước nội dung của đầu vào trong kích thước đó và các paddings [d, 1] cho biết có bao nhiêu giá trị để thêm vào sau nội dung của đầu vào trong kích thước đó.
Cả hai phần đệm [d, 0] và paddings [d, 1] phải không lớn hơn input.dim_size (d) (hoặc input.dim_size (d) - 1) nếu copy_border là đúng (nếu sai, tương ứng).
Kích thước đệm của mỗi chiều D của đầu ra là:
paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
mode | ::mlir::TFL::MirrorPaddingTypeAttr | mirror_pad_enum |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
pad | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.mul (TFL::MulOp)
Multiplication operator
Element-wise multiplication operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values |
tfl.multinomial (TFL::MultinomialOp)
Draws samples from a categorical distribution.
The generated values will have a categorical distribution based on the logits or unnormalized log-probabilities provided for all classes.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
seed | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
seed2 | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
logits | tensor of 32-bit float values |
num_samples | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
out | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
tfl.neg (TFL::NegOp)
Negation operator
Computes element-wise negation of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
tfl.no_value (TFL::NoValueOp)
Constant representing no value.
No value constant op.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , ConstantLike
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
value | ::mlir::UnitAttr | unit attribute |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
none_val | none type |
tfl.non_max_suppression_v4 (TFL::NonMaxSuppressionV4Op)
Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score,
pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. Bounding boxes with score less than score_threshold are removed. Bounding boxes are supplied as [y1, x1, y2, x2], where (y1, x1) and (y2, x2) are the coordinates of any diagonal pair of box corners and the coordinates can be provided as normalized (ie, lying in the interval [0, 1]) or absolute. Note that this algorithm is agnostic to where the origin is in the coordinate system and more generally is invariant to orthogonal transformations and translations of the coordinate system; thus translating or reflections of the coordinate system result in the same boxes being selected by the algorithm. The output of this operation is a set of integers indexing into the input collection of bounding boxes representing the selected boxes. The bounding box coordinates corresponding to the selected indices can then be obtained using the tf.gather operation . For example: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
boxes | tensor of 32-bit float values |
scores | tensor of 32-bit float values |
max_output_size | tensor of 32-bit signless integer values |
iou_threshold | tensor of 32-bit float values |
score_threshold | tensor of 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
selected_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
valid_outputs | tensor of 32-bit signless integer values |
tfl.non_max_suppression_v5 (TFL::NonMaxSuppressionV5Op)
Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score,
pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. Bounding boxes with score less than score_threshold are removed. Bounding boxes are supplied as [y1, x1, y2, x2], where (y1, x1) and (y2, x2) are the coordinates of any diagonal pair of box corners and the coordinates can be provided as normalized (ie, lying in the interval [0, 1]) or absolute. Note that this algorithm is agnostic to where the origin is in the coordinate system and more generally is invariant to orthogonal transformations and translations of the coordinate system; thus translating or reflections of the coordinate system result in the same boxes being selected by the algorithm. The output of this operation is a set of integers indexing into the input collection of bounding boxes representing the selected boxes. The bounding box coordinates corresponding to the selected indices can then be obtained using the tf.gather operation . For example: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices) This op also supports a Soft-NMS (with Gaussian weighting) mode (cf Bodla et al, https://arxiv.org/abs/1704.04503 ) where boxes reduce the score of other overlapping boxes instead of directly causing them to be pruned. To enable this Soft-NMS mode, set the soft_nms_sigma parameter to be larger than 0.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
boxes | tensor of 32-bit float values |
scores | tensor of 32-bit float values |
max_output_size | tensor of 32-bit signless integer values |
iou_threshold | tensor of 32-bit float values |
score_threshold | tensor of 32-bit float values |
soft_nms_sigma | tensor of 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
selected_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
selected_scores | tensor of 32-bit float values |
valid_outputs | tensor of 32-bit signless integer values |
tfl.not_equal (TFL::NotEqualOp)
_Not equal operator
Element-wise not_equal operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or 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 |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.NumericVerify (TFL::NumericVerifyOp)
Verifies the numericals of the two operands
The NumericVerify op is a debugging op to verify the numericals of the two activations. It is a custom op in TFLite. If log_if_failed is true, the NumericVerify op calculates statistics on differences between float and quantized activations, output logs, set differences to the output tensors, and throws an error if errors above tolerance exist. If log_if_failed = false, then it doesn't care about errors.
Traits: QuantizableResult , SameOperandsShape
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
tolerance | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
log_if_failed | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit float or TFLite quint8 type values |
ref | tensor of 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float values |
tfl.one_hot (TFL::OneHotOp)
OneHot operator
Returns a one-hot tensor.The locations represented by indices in indices take value on_value , while all other locations take value off_value .
If the input indices is rank N , the output will have rank N+1 , The new axis is created at dimension axis (default: the new axis is appended at the end).
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
indices | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
depth | tensor of 32-bit signless integer values |
on_value | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values |
off_value | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values |
tfl.pack (TFL::PackOp)
Packs a list of tensors along a dimension into one tensor
Packs a list of values_count rank- R tensors into one rank- (R+1) tensor.
Packs the values_count tensors in values into a tensor with rank one higher than each tensor in values , by packing them along the axis dimension.
Given a list of tensors of shape (A, B, C) ;
if axis == 0 then the output tensor will have the shape (N, A, B, C) . if axis == 1 then the output tensor will have the shape (A, N, B, C) . Vân vân.
Ví dụ:
# 'x' is [1, 4]
# 'y' is [2, 5]
# 'z' is [3, 6]
pack([x, y, z]) => [[1, 4], [2, 5], [3, 6]] # Pack along first dim.
pack([x, y, z], axis=1) => [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
This is the opposite of unpack .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
values_count | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
values | variadic of tensor of any type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.pad (TFL::PadOp)
Padding operator
This operation pads a input with zeros according to the paddings you specify. paddings is an integer tensor with shape [Dn, 2] , where n is the rank of input . For each dimension D of input , paddings[D, 0] indicates how many zeros to add before the contents of input in that dimension, and paddings[D, 1] indicates how many zeros to add after the contents of input in that dimension.
The padded size of each dimension D of the output is:
paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)
Ví dụ:
# 't' is [[1, 1], [2, 2]]
# 'paddings' is [[1, 1], [2, 2]]
# rank of 't' is 2
pad(t, paddings) ==> [[0, 0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 1, 1, 0, 0]
[0, 0, 2, 2, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0, 0]]
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
padding | tensor of 32/64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.padv2 (TFL::PadV2Op)
Padding operator v2
This operation pads a input according to the paddings and constant_values you specify. paddings is an integer tensor with shape [Dn, 2] , where n is the rank of input . For each dimension D of input , paddings[D, 0] indicates how many zeros to add before the contents of input in that dimension, and paddings[D, 1] indicates how many zeros to add after the contents of input in that dimension. constant_values is a scalar tensor of the same type as input that indicates the value to use for padding input .
The padded size of each dimension D of the output is:
paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)
Ví dụ:
# 't' is [[1, 1], [2, 2]]
# 'paddings' is [[1, 1], [2, 2]]
# rank of 't' is 2
pad(t, paddings) ==> [[0, 0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 1, 1, 0, 0]
[0, 0, 2, 2, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0, 0]]
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
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 |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit 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:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | variadic of tensor of any type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | variadic of tensor of any type values |
tfl.pow (TFL::PowOp)
Power operator
Element-wise power operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.prelu (TFL::PReluOp)
Parameterized Relu operator
Parameterized Relu operator x -> x >= 0 ? x : (alpha * x) where alpha is a trainable tensor. input and alpha should be the same size as input or be broadcastable.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape , quant::AffineOpCoefficient<-1, 1>
Interfaces: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
alpha | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.pseudo_const (TFL::ConstOp)
Constant pseudo op.
Represents a constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead.
The op is allowed to have all the same type of attributes as tf.Const does (eg, opaque TF attributes are allowed).
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , ConstantLike , FirstAttrDerivedResultType , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.pseudo_qconst (TFL::QConstOp)
Quantized constant pseudo op
Represents a quantized constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead. The quantization parameters are stored as a type attribute in this constant.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
qtype | ::mlir::TypeAttr | Tensor type attribute |
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of QUI8 type or QI8 type or QI16 type or QUI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.pseudo_sparse_const (TFL::SparseConstOp)
Sparse constant pseudo op.
Represents a sparse constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
s_param | ::mlir::TFL::SparsityParameterAttr | Sparsity parameter. |
compressed_data | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.pseudo_sparse_qconst (TFL::SparseQConstOp)
Sparse quantized constant pseudo op
Represents a sparse quantized constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead. The quantization parameters are stored as a type attribute in this constant.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
qtype | ::mlir::TypeAttr | Tensor type attribute |
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
s_param | ::mlir::TFL::SparsityParameterAttr | Sparsity parameter. |
compressed_data | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of QUI8 type or QI8 type or QI16 type or QUI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.quantize (TFL::QuantizeOp)
Quantize operator
Converts floating point tensors to quantized integer tensors according to the quantization parameters defined in the type attribute.
Traits: FirstAttrDerivedResultType , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
qtype | ::mlir::TypeAttr | Tensor type attribute |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.random_standard_normal (TFL::RandomStandardNormalOp)
Outputs random values from a normal distribution.
The generated values will have mean 0 and standard deviation 1.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
seed | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
seed2 | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
shape | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
out | tensor of 32-bit float values |
tfl.random_uniform (TFL::RandomUniformOp)
Outputs random values from a uniform distribution.
The generated values follow a uniform distribution in the range [0, 1) . The lower bound 0 is included in the range, while the upper bound 1 is excluded.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
seed | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
seed2 | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
shape | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
out | tensor of 32-bit float values |
tfl.range (TFL::RangeOp)
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:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
start | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values |
limit | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values |
delta | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
result | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values |
tfl.rank (TFL::RankOp)
Rank operator.
Returns the rank of a tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of any type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of any integer type |
tfl.read_variable (TFL::ReadVariableOp)
Reads variable value.
Read variable data identified by 'resource_id'.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
resource_id | tensor of resource values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
result | tensor of 32-bit float or 64-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 8-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values |
tfl.real (TFL::RealOp)
Returns the real part of a complex number.
Given a tensor input of complex numbers, this operation returns a tensor of type float that is the real part of each element in input . All elements in input must be complex numbers of the form \(a + bj\), where a is the real part returned by this operation and b is the imaginary part.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 64-bit float values |
tfl.reduce_all (TFL::ReduceAllOp)
Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor.
Reduces input along the dimensions given in axis . Unless keep_dims is true, the rank of the tensor is reduced by 1 for each entry in axis . If keep_dims is true, the reduced dimensions are retained with length 1.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 1-bit signless integer values |
reduction_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.reduce_any (TFL::ReduceAnyOp)
Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor.
Reduces input along the dimensions given in axis . Unless keep_dims is true, the rank of the tensor is reduced by 1 for each entry in axis . If keep_dims is true, the reduced dimensions are retained with length 1.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 1-bit signless integer values |
reduction_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.reduce_max (TFL::ReduceMaxOp)
Max-reduction operator
Computes the max reduction along the specified axes
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
axes | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.reduce_min (TFL::ReduceMinOp)
Min-reduction operator
Computes the min reduction along the specified axes
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
axes | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.reduce_prod (TFL::ReduceProdOp)
Prod-reduction operator
Computes the product along the specified axes
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
axes | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.relu (TFL::ReluOp)
Relu operator
Element-wise Relu operator x -> max(0, x)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
tfl.relu6 (TFL::Relu6Op)
Relu6 operator
Element-wise Relu6 operator x -> max(0, min(6, x))
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
tfl.relu_0_to_1 (TFL::Relu0To1Op)
Relu0To1 operator
Element-wise Relu0To1 operator x -> max(0, min(1, x))
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
tfl.relu_n1_to_1 (TFL::Relu1Op)
Relu1 operator
Element-wise Relu1 operator x -> max(-1, min(1, x))
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
tfl.reshape (TFL::ReshapeOp)
Reshape operator
Produces a tensor with the same values but different static shape defined by the output type.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of any type values |
shape | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.resize_bilinear (TFL::ResizeBilinearOp)
ResizeBilinear Op
Resize images to size using bilinear interpolation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
align_corners | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
half_pixel_centers | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
size | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
tfl.resize_nearest_neighbor (TFL::ResizeNearestNeighborOp)
ResizeNearestNeighbor Op
Resize images to size using nearest neighbor interpolation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
align_corners | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
half_pixel_centers | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
size | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
tfl.reverse_sequence (TFL::ReverseSequenceOp)
Reverses variable length slices.
This op first slices input along the dimension batch_dim , and for each slice i , reverses the first seq_lengths[i] elements along the dimension seq_dim .
The elements of seq_lengths must obey seq_lengths[i] <= input.dims[seq_dim] , and seq_lengths must be a vector of length input.dims[batch_dim] .
The output slice i along dimension batch_dim is then given by input slice i , with the first seq_lengths[i] slices along dimension seq_dim reversed.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
seq_dim | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is non-negative |
batch_dim | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is non-negative |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
seq_lengths | tensor of 32/64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.reverse_v2 (TFL::ReverseV2Op)
ReverseV2 Operator
Reverses specific dimensions of a tensor.
Given a tensor, and a int32/int64 tensor axis representing the set of dimensions of tensor to reverse. This operation reverses each dimension i for which there exists j st axis[j] == i.
Args: tensor: A Tensor. Must be one of the following types: uint8, int8, int16, int32, int64, float32, bool Up to 8-D.
axis: A Tensor. Must be one of the following types: int32, int64. with only 1 element which is the axis index. TODO: Add support for multiple elements.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer values |
axis | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer values |
tfl.rfft2d (TFL::RFFT2dOp)
2D real-valued fast Fourier transform.
Computes the 2-dimensional discrete Fourier transform of a real-valued signal over the inner-most 2 dimensions of input .
Since the DFT of a real signal is Hermitian-symmetric, RFFT2D only returns the fft_length / 2 + 1 unique components of the FFT for the inner-most dimension of output : the zero-frequency term, followed by the fft_length / 2 positive-frequency điều khoản.
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:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float values |
fft_length | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of complex type with 32-bit float elements values |
tfl.right_shift (TFL::RightShiftOp)
Right Shift operator
Elementwise computes the bitwise right-shift of lhs by rhs .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values |
rhs | tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values |
tfl.round (TFL::RoundOp)
Round operator
Rounds the values of a tensor to the nearest integer, element-wise.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float values |
tfl.rsqrt (TFL::RsqrtOp)
Reciprocal of square root operator
Computes element-wise reverse square root of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
tfl.scatter_nd (TFL::ScatterNdOp)
_Scatter nd operator
Scatter updates into a new tensor according to indices
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
indices | tensor of 32-bit signless integer values |
updates | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values |
shape | 1D tensor of any type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values |
tfl.segment_sum (TFL::SegmentSumOp)
SegmentSum operator
Computes the sum along segments of a tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.select (TFL::SelectOp)
Chọn toán tử
Select values of 'x' if the corresponding value of 'condition' is true or the value of 'y' if false. There are valid condition input sizes:
- Either the same shape (in which case the select is elementwise), or
- condition must be Rank 1 and match over the first dimension.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
condition | tensor of 1-bit signless integer values |
x | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
y | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.select_v2 (TFL::SelectV2Op)
SelectV2 operator
Select values of 'x' if the corresponding value of 'condition' is true or the value of 'y' if false. There are valid condition input sizes:
- Either the same shape (in which case the select is elementwise), or
- Broadcastable shapes between 'condition', 'x' and 'y'.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
condition | tensor of 1-bit signless integer values |
x | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
y | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.shape (TFL::ShapeOp)
Shape operator
Returns the shape of a tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
out_type | ::mlir::Attribute | derived attribute |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of any type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
tfl.sign (TFL::SignOp)
Sign operation
Returns NaN if x is NaN, 0 if x is 0, -1 if x < 0 and 1 if x > 0.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.sin (TFL::SinOp)
Sine operator
Computes element-wise Sine of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float values |
tfl.slice (TFL::SliceOp)
Return a slice from 'input'.
The output tensor is a tensor with dimensions described by 'size' whose values are extracted from 'input' starting at the offsets in 'begin'.
begin is zero-based; size is one-based. If size[i] is -1, all remaining elements in dimension i are included in the slice. In other words, this is equivalent to setting: size[i] = input.dim_size(i) - begin[i]
Requirements : 0 <= begin[i] <= begin[i] + size[i] <= Di for i in [0, n)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or 1-bit signless integer or TFLite string type or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
begin | tensor of 32/64-bit signless integer values |
size | tensor of 32/64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 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{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
beta | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.space_to_batch_nd (TFL::SpaceToBatchNdOp)
SpaceToBatchNd operator
This operation reshapes space dimensions into the "batch" dimension 0
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
block_shape | tensor of 32-bit signless integer values |
paddings | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.space_to_depth (TFL::SpaceToDepthOp)
SpaceToDepth operator
Rearranges blocks of spatial data, into depth. More specifically, this op outputs a copy of the input tensor where values from the height and width dimensions are moved to the depth dimension. block_size indicates the input block size.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
block_size | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.sparse_to_dense (TFL::SparseToDenseOp)
Converts a sparse representation into a dense tensor.
Builds an array dense with shape output_shape such that
# If sparse_indices is scalar
dense[i] = (i == sparse_indices ? sparse_values : default_value)
# If sparse_indices is a vector, then for each i
dense[sparse_indices[i]] = sparse_values[i]
# If sparse_indices is an n by d matrix, then for each i in [0, n)
dense[sparse_indices[i][0], ..., sparse_indices[i][d-1]] = sparse_values[i]
All other values in dense are set to default_value . If sparse_values is a scalar, all sparse indices are set to this single value.
Indices should be sorted in lexicographic order, and indices must not contain any repeats. If validate_indices is true, these properties are checked during execution.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
sparse_indices | tensor of 32/64-bit signless integer values |
output_shape | tensor of 32/64-bit signless integer values |
sparse_values | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values |
default_value | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
dense | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values |
tfl.split (TFL::SplitOp)
Splits a tensor into num_split tensors along one dimension.
Splits the value tensor along split_dim into a number of sub-tensors with same shape as the original one, except for split_dim . Same as tf.Split.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
num_splits | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
split_dim | tensor of 32-bit signless integer values |
value | tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
outputs | variadic of tensor of any type values |
tfl.split_v (TFL::SplitVOp)
Splits a tensor into num_split tensors along one dimension.
Splits the value tensor along split_dim into a number of sub-tensors with same shape as the original one, except for split_dim . The grouping of the resultant sub-tensors is decided by size-splits . Same as tf.SplitV.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
num_splits | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
value | tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
size_splits | 1D tensor of 32-bit signless integer values |
split_dim | 0D tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
outputs | variadic of tensor of any type values |
tfl.sqrt (TFL::SqrtOp)
Square root operator
Computes element-wise Square root of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float values |
tfl.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:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float values |
tfl.squared_difference (TFL::SquaredDifferenceOp)
Squared difference operator
Element-wise squared difference operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values |
tfl.squeeze (TFL::SqueezeOp)
Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor.
Given a tensor input , this operation returns a tensor of the same type with all dimensions of size 1 removed. If you don't want to remove all size 1 dimensions, you can remove specific size 1 dimensions by specifying squeeze_dims .
Ví dụ:
# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]
shape(squeeze(t)) ==> [2, 3]
Or, to remove specific size 1 dimensions:
# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]
shape(squeeze(t, [2, 4])) ==> [1, 2, 3, 1]
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
squeeze_dims | ::mlir::ArrayAttr | 64-bit integer array attribute whose size is at most 8 |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of any type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.strided_slice (TFL::StridedSliceOp)
StridedSlice Op
Return a strided slice from input .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
begin_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
end_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
ellipsis_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
new_axis_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
shrink_axis_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
offset | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 1-bit signless integer or 16-bit signless integer or QI16 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values |
begin | tensor of 32-bit signless integer values |
end | tensor of 32-bit signless integer values |
strides | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 1-bit signless integer or 16-bit signless integer or QI16 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values |
tfl.sub (TFL::SubOp)
Subtraction operator
Element-wise subtraction operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.sum (TFL::SumOp)
Sum operator
Computes the sum reduction along the specified axes
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
axes | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.svdf (TFL::SVDFOp)
Single value decomposition filter operator
The SVDF op is a decomposition of a densely connected op into low rank filters. For details: https://research.google.com/pubs/pub43813.html https://arxiv.org/abs/1812.02802
Traits: QuantizableResult , quant::AccumulatorUniformScale<3, 2, 4>
Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
rank | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
feature_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type values |
time_weights | tensor of 32-bit float or QI16 type values |
input_gate_bias | tensor of any type values or none type |
activation_state | stateful tensor |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
tfl.tanh (TFL::TanhOp)
Hyperbolic tangent operator
Computes element-wise Hyperbolic tangent of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , FixedOutputRangeInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.tile (TFL::TileOp)
Tile operator.
Constructs a tensor by tiling a given tensor.
This operation creates a new tensor by replicating input multiples times. The output tensor's i'th dimension has input.dims(i) * multiples[i] elements, and the values of input are replicated multiples[i] times along the 'i'th dimension. For example, tiling [abcd] by [2] produces [abcdabcd].
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite string type values |
multiples | tensor of 32/64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite string type values |
tfl.topk_v2 (TFL::TopKV2Op)
TopK operator
Returns the top k largest element along each last dimensional slice of input and the indices of values within the last dimension of the input tensor.
Results are always sorted in the descending order.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values |
k | tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
values | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values |
indices | tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values |
tfl.transpose (TFL::TransposeOp)
Transpose operator
Returns the Transpose of x
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type values |
perm | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 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{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
padding | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is SAME, or VALID |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
output_shape | tensor of 32-bit signless integer values |
weights | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
bias | tensor of any type values or none type |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.unidirectional_sequence_lstm (TFL::UnidirectionalSequenceLSTMOp)
Unidirectional sequence lstm operator
A recurrent neural network specified by an LSTM cell. This Op supports unrolling the input along the time or batch dimensions, and implements the following operation for each element in the sequence s = 1...sequence_length: outputs[s] = state = activation(LSTMOp(inputs[s]))
where LSTMOp is LSTM TF Lite Op and the “activation” is the function passed as the “fused_activation_function” argument (if not “NONE”).
Traits: QuantizableResult
Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , InferTypeOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
cell_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute whose value is non-negative |
proj_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute whose value is non-negative |
time_major | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
diagonal_recurrent_tensors | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
input_to_input_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_forget_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_cell_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_output_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
effective_hidden_scale_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float values |
input_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
input_to_forget_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
input_to_cell_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
input_to_output_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
recurrent_to_forget_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_cell_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_output_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
cell_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
cell_to_forget_weights | tensor of any type values or none type |
cell_to_output_weights | tensor of any type values or none type |
input_gate_bias | tensor of any type values or none type |
forget_gate_bias | tensor of 32-bit float values |
cell_bias | tensor of 32-bit float values |
output_gate_bias | tensor of 32-bit float values |
projection_weights | tensor of any type values or none type |
projection_bias | tensor of any type values or none type |
input_activation_state | stateful tensor |
input_cell_state | stateful tensor |
input_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
forget_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
cell_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
output_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
tfl.unidirectional_sequence_rnn (TFL::UnidirectionalSequenceRNNOp)
Unidirectional sequence rnn operator
A recurrent neural network specified by an RNN cell. This Op takes in input in a format {batch_size, seq_len, input_size} or {seq_len, batch_size, input_size} if it's time-majored.
It implements the following operation for each element in the sequence s = 1...sequence_length: outputs[s] = state = activation(RNNOp(inputs[s]))
where RNNOp is RNNOp TF Lite Op and the “activation” is the function passed as the “fused_activation_function” argument (if not “NONE”).
Traits: QuantizableResult
Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
time_major | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float values |
input_to_input_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_input_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
input_gate_bias | tensor of 32-bit float values |
hidden_state | stateful tensor |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float values |
tfl.unique (TFL::UniqueOp)
Unique Op.
This operation returns a tensor output containing all of the unique elements of input sorted in the same order that they occur in input . This operation also returns a tensor idx the same size as x that contains the index of each value of input in the unique output output . Nói cách khác:
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
idx_out_type | ::mlir::Attribute | derived attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values |
idx | tensor of 32/64-bit signless integer values |
tfl.unpack (TFL::UnpackOp)
Unpacks a tensor along a dimension into multiple tensors
Unpacks a given dimension of a rank- R tensor into num rank- (R-1) tensors.
Unpacks num tensors from value by chipping it along the axis dimension. For example, given a tensor of shape (A, B, C, D) ;
If axis == 0 then the i'th tensor in output is the slice value[i, :, :, :] and each tensor in output will have shape (B, C, D) . (Note that the dimension unpacked along is gone, unlike split ).
If axis == 1 then the i'th tensor in output is the slice value[:, i, :, :] and each tensor in output will have shape (A, C, D) . Vân vân.
This is the opposite of pack .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultElementType
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
num | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is non-negative |
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
outputs | variadic of tensor of any type values |
tfl.unsorted_segment_max (TFL::UnsortedSegmentMaxOp)
UnsortedSegmentMax operator
Computes the maximum value along segments of a tensor such that output[i] = max(data[j....]) where segment_ids[j...] = i if the maximum is empty for a given segment ID i, it outputs the smallest possible value for the specific numeric type, output[i] = numeric_limits::lowest(). Note the values of segment_ids are always validated to be less than num_segments and an error is thrown for out-of-bound indices.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
num_segments | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.unsorted_segment_min (TFL::UnsortedSegmentMinOp)
UnsortedSegmentMin operator
Computes the minimum value along segments of a tensor such that output[i] = min(data[j....]) where segment_ids[j...] = i if the minimum is empty for a given segment ID i, it outputs the largest possible value for the specific numeric type, output[i] = numeric_limits::max(). Note the values of segment_ids are always validated to be less than num_segments and an error is thrown for out-of-bound indices.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
num_segments | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.unsorted_segment_prod (TFL::UnsortedSegmentProdOp)
UnsortedSegmentProd operator
Computes the product along segments of a tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
num_segments | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.unsorted_segment_sum (TFL::UnsortedSegmentSumOp)
UnsortedSegmentSum operator
From a tensor segmentation, computes the output resulting from summing together elements mapped to the same segment_id. Ie output[i] is equal to the tensor sum of all elements from the input tensor mapped to segment_id i . If no tensors are mapped to a particular included segment_id, the output at that indice will be a zero tensor with the appropriate shape. Note the values of segment_ids are always validated to be less than num_segments and an error is thrown for out-of-bound indices
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
num_segments | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.var_handle (TFL::VarHandleOp)
Returns a handle to a variable resource from its name.
Returns a handle for a variable resource from its name. container: the container this variable is placed in. shared_name: the name by which this variable is referred to.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
container | ::mlir::StringAttr | string attribute |
shared_name | ::mlir::StringAttr | string attribute |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
resource_handle | tensor of resource values |
tfl.where (TFL::WhereOp)
Returns locations of nonzero / true values in a tensor.
This operation returns the coordinates of true elements in condition . The coordinates are returned in a 2-D tensor where the first dimension (rows) represents the number of true elements, and the second dimension (columns) represents the coordinates of the true elements. Keep in mind, the shape of the output tensor can vary depending on how many true values there are in condition . Indices are output in row-major order.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
condition | tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32/64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
index | tensor of 64-bit signless integer values |
tfl.while (TFL::WhileOp)
Vòng lặp while
output = input; while (cond(output)) { output = body(output) }
While loop where all values are passes through arguments with implicit capture.
input: A list of input tensors whose types are T. output: A list of output tensors whose types are T. cond: A region that takes 'input' and returns a boolean scalar tensor. body: A region that takes a list of tensors and returns another list of tensors. Both lists have the same types.
Traits: SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock
Interfaces: LoopLikeOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
is_stateless | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | variadic of tensor of any type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | variadic of tensor of any type values |
tfl.yield (TFL::YieldOp)
Yield operation
The "yield" operation represents a return operation within the conditional and body of structured control flow (eg, while), and a terminator for ControlNodeOp. The operation takes a variable number of operands and produces no results. The operand number and types must match the signature of the region that contains the operation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , Terminator
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
| "vô danh" | variadic of any type |
tfl.zeros_like (TFL::ZerosLikeOp)
ZerosLike operator
Returns a tensor of zeros with the same shape and type as the input tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values |
Thuộc tính
DimensionMetadataAttr
Dimension metadata.
Cú pháp:
#tfl.dimension_metadata<
::mlir::TFL::DimensionTypeAttr, # format
int32_t, # dense_size
::llvm::ArrayRef<int32_t>, # segments
::llvm::ArrayRef<int32_t> # indices
>
Thông số:
| Tham số | C++ type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
| định dạng | ::mlir::TFL::DimensionTypeAttr | dimension_type |
| dense_size | int32_t | |
| phân đoạn | ::llvm::ArrayRef<int32_t> | |
| chỉ số | ::llvm::ArrayRef<int32_t> |
SparsityParameterAttr
Sparsity parameter.
Cú pháp:
#tfl.sparsity_parameter<
::llvm::ArrayRef<int32_t>, # traversal_order
::llvm::ArrayRef<int32_t>, # block_map
::llvm::ArrayRef<DimensionMetadataAttr> # dim_metadata
>
Thông số:
| Tham số | C++ type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
| traversal_order | ::llvm::ArrayRef<int32_t> | |
| block_map | ::llvm::ArrayRef<int32_t> | |
| dim_metadata | ::llvm::ArrayRef<DimensionMetadataAttr> |
ConstBytesAttr
A string attribute representation of compiled bytes
Syntax Examples:
#tfl<const_bytes : "0xDEADBEEF">
Thông số:
| Tham số | C++ type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
| giá trị | ::llvm::StringRef |
DimensionTypeAttr
dimension_type
Cú pháp:
#tfl.dimension_type_attr<
::mlir::TFL::DimensionType # value
>
Enum cases:
- DENSE (
DENSE) - SPARSE_CSR (
SPARSE_CSR)
Thông số:
| Tham số | C++ type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
| giá trị | ::mlir::TFL::DimensionType | an enum of type DimensionType |
LSTMKernelTypeAttr
lstm_kernel_type
Cú pháp:
#tfl.lstm_kernel_type_attr<
::mlir::TFL::LSTMKernelType # value
>
Enum cases:
- FULL (
FULL) - BASIC (
BASIC)
Thông số:
| Tham số | C++ type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
| giá trị | ::mlir::TFL::LSTMKernelType | an enum of type LSTMKernelType |
MirrorPaddingTypeAttr
mirror_pad_enum
Cú pháp:
#tfl.mirror_pad_attr<
::mlir::TFL::MirrorPaddingType # value
>
Enum cases:
- REFLECT (
REFLECT) - SYMMETRIC (
SYMMETRIC)
Thông số:
| Tham số | C++ type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
| giá trị | ::mlir::TFL::MirrorPaddingType | an enum of type MirrorPaddingType |
Enum
DimensionType
dimension_type
Trường hợp:
| Biểu tượng | Giá trị | Sợi dây |
|---|---|---|
| dày đặc | 0 | dày đặc |
| SPARSE_CSR | 1 | SPARSE_CSR |
LSTMKernelType
lstm_kernel_type
Trường hợp:
| Biểu tượng | Giá trị | Sợi dây |
|---|---|---|
| ĐẦY | 0 | ĐẦY |
| NỀN TẢNG | 1 | NỀN TẢNG |
MirrorPaddingType
mirror_pad_enum
Trường hợp:
| Biểu tượng | Giá trị | Sợi dây |
|---|---|---|
| PHẢN ÁNH | 0 | PHẢN ÁNH |
| SYMMETRIC | 1 | SYMMETRIC |
The TensorFlow Lite dialect.
This dialect maps to TensorFlow Lite operations.
Invariants:
- All values are of Tensor type (in particular, scalars are represented using zero-dimensional tensors);
Hoạt động
tfl.abs (TFL::AbsOp)
Absolute value operator
Given a tensor x , this operation returns a tensor containing the absolute value of each element in x . For example, if x is an input element and y is an output element, this operation computes \(y = |x|\).
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
tfl.add (TFL::AddOp)
Addition operator
Element-wise addition operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.add_n (TFL::AddNOp)
_Add n operator
Adds all input tensors element-wise.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
inputs | variadic of tensor of any type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
sum | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.arg_max (TFL::ArgMaxOp)
ArgMax operator
Returns the index with the largest value across dimensions of a tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
output_type | ::mlir::Attribute | derived attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values |
dim | tensor of 32/64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32/64-bit signless integer values |
tfl.arg_min (TFL::ArgMinOp)
ArgMin operator
Returns the index with the smallest value across dimensions of a tensor. a = [1, 10, 26.9, 2.8, 166.32, 62.3] b = tf.math.argmin(input = a) c = tf.keras.backend.eval(b)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
output_type | ::mlir::Attribute | derived attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values |
dim | tensor of 32/64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32/64-bit signless integer values |
tfl.assign_variable (TFL::AssignVariableOp)
Assigns a new value to a variable.
Any ReadVariableOp with a control dependency on this op is guaranteed to return this value or a subsequent newer value of the variable.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
resource_id | tensor of resource values |
value | 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.atan2 (TFL::Atan2Op)
Atan2 operation
The "atan2" operation computes the arctangent of y/x element-wise, respecting signs of the arguments.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or 64-bit float values |
x | tensor of 32-bit float or 64-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 64-bit float values |
tfl.average_pool_2d (TFL::AveragePool2DOp)
_Average_pool 2d operator
Performs average-pooling operation on input.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
filter_height | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
filter_width | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
padding | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is SAME, or VALID |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.basic_lstm (TFL::BasicLSTMOp)
The basic lstm operator
basic LSTM Cell Operator.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
cell_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute whose value is non-negative |
proj_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute whose value is non-negative |
kernel_type | ::mlir::TFL::LSTMKernelTypeAttr | lstm_kernel_type whose value is mlir::TFL::LSTMKernelType::BASIC |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
data_input | tensor of 32-bit float or QUI8 type values |
prev_activ_input | tensor of 32-bit float or QUI8 type values |
weights_input | tensor of 32-bit float or QUI8 type values |
biases_input | tensor of 32-bit float or QI32 type values |
prev_state_input | tensor of 32-bit float or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
activ_output | 2D tensor of any type values |
state_output | 2D tensor of any type values |
concat_temp | 2D tensor of any type values |
activ_temp | 2D tensor of any type values |
tfl.batch_matmul (TFL::BatchMatMulOp)
Batch Matrix Multiply Operator
Performs a batched matrix multiplication on the inputs. Follows the conventions of TensorFlow BatchMatMulV2, with support for unknown dimensions in the batch dimensions and broadcasting.
Inputs:
`inputs[0]`: required: input LHS
`inputs[1]`: required: input RHS
`adjoint_lhs`: optional: Transpose LHS (default false)
`adjoint_rhs`: optional: Transpose RHS (default false)
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
adj_x | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
adj_y | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type or 8-bit signless integer values |
y | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type or 8-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type or 32-bit signless integer values |
tfl.batch_to_space_nd (TFL::BatchToSpaceNdOp)
BatchToSpaceNd operator
This operation reshapes the "batch" dimension 0 into space dimensions.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 8-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 QI16 type values |
block_shape | tensor of 32-bit signless integer values |
indices | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float 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 or QI16 type values |
tfl.bidirectional_sequence_lstm (TFL::BidirectionalSequenceLSTMOp)
Bidirectional sequence lstm operator
Bidirectional lstm is essentially two lstms, one running forward & the other running backward. And the output is the concatenation of the two lstms.
Traits: QuantizableResult
Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
cell_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute whose value is non-negative |
proj_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute whose value is non-negative |
merge_outputs | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
time_major | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values |
fw_input_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
fw_input_to_forget_weights | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values |
fw_input_to_cell_weights | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values |
fw_input_to_output_weights | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values |
fw_recurrent_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
fw_recurrent_to_forget_weights | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values |
fw_recurrent_to_cell_weights | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values |
fw_recurrent_to_output_weights | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values |
fw_cell_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
fw_cell_to_forget_weights | tensor of any type values or none type |
fw_cell_to_output_weights | tensor of any type values or none type |
fw_input_gate_bias | tensor of any type values or none type |
fw_forget_gate_bias | tensor of 32-bit float values |
fw_cell_bias | tensor of 32-bit float values |
fw_output_gate_bias | tensor of 32-bit float values |
fw_projection_weights | tensor of any type values or none type |
fw_projection_bias | tensor of any type values or none type |
bw_input_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
bw_input_to_forget_weights | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values |
bw_input_to_cell_weights | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values |
bw_input_to_output_weights | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values |
bw_recurrent_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
bw_recurrent_to_forget_weights | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values |
bw_recurrent_to_cell_weights | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values |
bw_recurrent_to_output_weights | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values |
bw_cell_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
bw_cell_to_forget_weights | tensor of any type values or none type |
bw_cell_to_output_weights | tensor of any type values or none type |
bw_input_gate_bias | tensor of any type values or none type |
bw_forget_gate_bias | tensor of 32-bit float values |
bw_cell_bias | tensor of 32-bit float values |
bw_output_gate_bias | tensor of 32-bit float values |
bw_projection_weights | tensor of any type values or none type |
bw_projection_bias | tensor of any type values or none type |
fw_input_activation_state | stateful tensor |
fw_input_cell_state | stateful tensor |
bw_input_activation_state | stateful tensor |
bw_input_cell_state | stateful tensor |
aux_input | tensor of any type values or none type |
fw_aux_input_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
fw_aux_input_to_forget_weights | tensor of any type values or none type |
fw_aux_input_to_cell_weights | tensor of any type values or none type |
fw_aux_input_to_output_weights | tensor of any type values or none type |
bw_aux_input_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
bw_aux_input_to_forget_weights | tensor of any type values or none type |
bw_aux_input_to_cell_weights | tensor of any type values or none type |
bw_aux_input_to_output_weights | tensor of any type values or none type |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
fw_output | tensor of any type values |
bw_output | tensor of any type values |
tfl.bitcast (TFL::BitcastOp)
Bitcast operator
Bitcasts a tensor from one type to another.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of any type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.bitwise_xor (TFL::BitwiseXorOp)
Bitwise Xor operator
Elementwise computes the bitwise XOR of lhs and rhs .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , ResultsBroadcastableShape , SameOperandsAndResultElementType
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values |
rhs | tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values |
tfl.broadcast_args (TFL::BroadcastArgsOp)
Return the shape of s0 op s1 with broadcast.
Given s0 and s1 , tensors that represent shapes, compute r0 , the broadcasted shape. s0 , s1 and r0 are all integer vectors.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
s0 | tensor of 32/64-bit signless integer values |
s1 | tensor of 32/64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
r0 | tensor of 32/64-bit signless integer values |
tfl.broadcast_to (TFL::BroadcastToOp)
Broadcast an array for a compatible shape.
Broadcasting is the process of making arrays to have compatible shapes for arithmetic operations. Two shapes are compatible if for each dimension pair they are either equal or one of them is one. When trying to broadcast a Tensor to a shape, it starts with the trailing dimensions, and works its way forward.
Ví dụ,
x = tf.constant([1, 2, 3]) y = tf.broadcast_to(x, [3, 3]) print(y) tf.Tensor( [[1 2 3] [1 2 3] [1 2 3]], shape=(3, 3), dtype=int32)
In the above example, the input Tensor with the shape of [1, 3] is broadcasted to output Tensor with shape of [3, 3] .
When doing broadcasted operations such as multiplying a tensor by a scalar, broadcasting (usually) confers some time or space benefit, as the broadcasted tensor is never materialized.
However, broadcast_to does not carry with it any such benefits. The newly-created tensor takes the full memory of the broadcasted shape. (In a graph context, broadcast_to might be fused to subsequent operation and then be optimized away, however.)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 1-bit signless integer or 4-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type or 64-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values |
shape | tensor of 32/64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 1-bit signless integer or 4-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type or 64-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values |
tfl.bucketize (TFL::BucketizeOp)
Bucketizes 'input' based on 'boundaries'.
Ví dụ:
If the inputs are boundaries = [0, 10, 100] and input = [[-5, 10000][150, 10][5, 100]] , then the output will be output = [[0, 3][3, 2][1, 3]] .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
boundaries | ::mlir::ArrayAttr | 32-bit float array attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit signless integer values |
tfl.call_once (TFL::CallOnceOp)
Invokes an initialization function
This operation invokes the given initialization function for the session initializer in tf saved model dialect.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
session_init_function | ::mlir::StringAttr | string attribute |
tfl.cast (TFL::CastOp)
Cast operator
Casts input from input type to output type.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 16-bit float or bfloat16 type or 32-bit float or 64-bit float or 1-bit signless integer or 4-bit signless integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or TFLite quint8 type or 8-bit unsigned integer or 8-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 16-bit float or bfloat16 type or 32-bit float or 64-bit float or 1-bit signless integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or TFLite quint8 type or 8-bit unsigned integer or 8-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values |
tfl.ceil (TFL::CeilOp)
Ceil operator
Returns element-wise ceil value of the input.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float values |
tfl.complex_abs (TFL::ComplexAbsOp)
Computes the complex absolute value of a tensor.
Given a tensor x of complex numbers, this operation returns a tensor of type float or double that is the absolute value of each element in x . All elements in x must be complex numbers of the form \(a + bj\). The absolute value is computed as \( \sqrt{a^2 + b^2}\).
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 64-bit float values |
tfl.concatenation (TFL::ConcatenationOp)
Concatenation operator
Concatenates tensors along one dimension
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
values | variadic of tensor of any type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 16-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values |
tfl.control_node (TFL::ControlNodeOp)
The TFL.control_node operation wraps single-block operations in order to attach control edges.
This is used to wrap regions and attach control dependencies to them. Typically, this will happen in one of the last steps before emitting the flatbuffer model in order to enable optimizations that rely on a fixed order of operations (such as rematerialization.) The flatbuffer exporter will unwrap the wrapped region and annotate the generated model with metadata such that any runtime reorderings will respect the order given by the control dependencies.
Traits: HasParent<mlir::func::FuncOp> , RecursiveMemoryEffects , SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
controlInputs | variadic of control |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
outputs | variadic of tensor of any type values |
control | điều khiển |
tfl.conv_2d (TFL::Conv2DOp)
Convolution operator
Performs convolution operation on inputs.
Inputs: inputs[0] : required: the input activation tensor inputs[1] : required: the filter weight tensor inputs[2] : optional: the bias tensor
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1> , quant::AffineOpCoefficient<0, 1>
Interfaces: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TFL_SparseOp , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
dilation_h_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
dilation_w_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
padding | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is SAME, or VALID |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
filter | tensor of 32-bit float or QI4 type or QI8 type or QUI8 type values |
bias | tensor of any type values or none type |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.conv_3d (TFL::Conv3DOp)
Convolution 3D operator
Performs convolution operation on 3D inputs. Inputs: inputs[0] : required: the input activation tensor inputs[1] : required: the filter weight tensor inputs[2] : optional: the bias tensor
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
dilation_d_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
dilation_h_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
dilation_w_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
padding | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is SAME, or VALID |
stride_d | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float values |
filter | tensor of 32-bit float values |
bias | tensor of any type values or none type |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float values |
tfl.conv_3d_transpose (TFL::Conv3DTransposeOp)
Transposed Convolution 3D operator
Performs transposed convolution operation on 3D inputs. Inputs: inputs[0] : required: the shape of output tensor inputs[1] : required: the filter weight tensor inputs[2] : required: the input activation tensor inputs[3] : optional: the bias tensor
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
dilation_d_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
dilation_h_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
dilation_w_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
padding | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is SAME, or VALID |
stride_d | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
output_shape | tensor of 32-bit signless integer values |
filter | tensor of 32-bit float values |
input | tensor of 32-bit float values |
bias | tensor of any type values or none type |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float values |
tfl.cos (TFL::CosOp)
Cosine operator
Computes element-wise Cosine of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float values |
tfl.cumsum (TFL::CumsumOp)
Cumsum operator
Compute the cumulative sum of the tensor x along axis.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
exclusive | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
reverse | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
axis | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
tfl.custom (TFL::CustomOp)
Custom op
A generic op for any TFLite custom operation.
input: A list of inputs in the original op. custom_code: A string used to identify which exactly this op is, which corresponds to operator_codes.custom_code in the flatbuffer. custom_option: a holder to save the op attributes in bytes fashion. output: A list of outputs in the original op.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
custom_code | ::mlir::StringAttr | string attribute |
custom_option | ::mlir::TFL::ConstBytesAttr | A string attribute representation of compiled bytes |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | variadic of tensor of any type values or none type |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | variadic of tensor of any type values |
tfl.custom_tf (TFL::CustomTfOp)
Wrapper Op for TF custom ops.
A wrapper op around any Custom TF op. These includes ops defined using custom_opdefs or linked which are not defined in TF dialect. This Op just wraps the custom op inside a region. Note #1, this Op will not include TF Lite custom ops defined using CustomOp. Note #2, this op is just internal representation inside the converter and are not exposed/exported when the model is exported to Flatbuffer.
Traits: IsolatedFromAbove , RecursiveMemoryEffects , SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock
Interfaces: InferTypeOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | variadic of tensor of any type values or none type |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | variadic of tensor of any type values |
tfl.densify (TFL::DensifyOp)
Densify operator
Converts sparse tensor to dense format.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values |
tfl.depth_to_space (TFL::DepthToSpaceOp)
DepthToSpace operator
Rearranges data from depth into blocks of spatial data. This is the reverse transformation of SpaceToDepth. More specifically, this op outputs a copy of the input tensor where values from the depth dimension are moved in spatial blocks to the height and width dimensions. The attr block_size indicates the input block size and how the data is moved.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
block_size | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or TFLite quint8 type or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or TFLite quint8 type or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values |
tfl.depthwise_conv_2d (TFL::DepthwiseConv2DOp)
Depthwise-separable convolution operator
Performs convolution operation on inputs.
Inputs: inputs[0] : required: the input activation tensor inputs[1] : required: the filter weight tensor inputs[2] : optional: the bias tensor
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1> , quant::AffineOpCoefficient<3, 1>
Interfaces: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TFL_SparseOp , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
dilation_h_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
dilation_w_factor | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
padding | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is SAME, or VALID |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
depth_multiplier | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
filter | tensor of 32-bit float or QI4 type or QI8 type or QUI8 type values |
bias | tensor of any type values or none type |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.dequantize (TFL::DequantizeOp)
Dequantize operator
Converts quantized array of integers to floating-points according to the quantization parameters.
Interfaces: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float values |
tfl.dilate (TFL::DilateOp)
Dilation operator
Extends a tensor by adding new elements between the existing ones.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 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 16-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit unsigned integer or 32-bit float or 64-bit float values |
dilations | tensor of 32-bit signless integer values |
padding_value | 0D tensor of any type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit unsigned integer or 32-bit float or 64-bit float values |
tfl.div (TFL::DivOp)
Division operator
Element-wise division operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QUI8 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QUI8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QUI8 type values |
tfl.dynamic_update_slice (TFL::DynamicUpdateSliceOp)
DynamicUpdateSlice.
DynamicUpdateSlice op that have the same semantics with XLA DynamicUpdateSlice. Generates a result which is the value of the input array operand, with a slice update overwritten at start_indices.
See https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
operand | tensor of 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float or 16-bit float values |
update | tensor of 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float or 16-bit float values |
start_indices | tensor of 32/64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float or 16-bit float values |
tfl.elu (TFL::EluOp)
Exponential Linear Unit operator
Computes the exponential linear f(x) -> exp(x) - 1 for x < 0, x for x >= 0. element-wise.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer values |
tfl.embedding_lookup (TFL::EmbeddingLookupOp)
Embedding lookup operator
Looks up ids in a list of embedding tensors.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
lookup | tensor of 32-bit signless integer values |
value | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI4 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values |
tfl.equal (TFL::EqualOp)
Equal operator
Returns the truth element of x == y element-wise
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 8-bit unsigned integer or TFLite string type values |
y | tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 8-bit unsigned integer or TFLite string type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.exp (TFL::ExpOp)
Natural exponentiation operator
Performs element-wise natural exponentiation operation on input.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
tfl.expand_dims (TFL::ExpandDimsOp)
Inserts a dimension of 1 into a tensor's shape.
Given a tensor input , this operation inserts a dimension of 1 at the dimension index axis of input 's shape. The dimension index axis starts at zero; if you specify a negative number for axis it is counted backward from the end.
This operation is useful if you want to add a batch dimension to a single element. For example, if you have a single image of shape [height, width, channels] , you can make it a batch of 1 image with expand_dims(image, 0) , which will make the shape [1, height, width, channels] .
Các ví dụ khác:
# 't' is a tensor of shape [2]
shape(expand_dims(t, 0)) ==> [1, 2]
shape(expand_dims(t, 1)) ==> [2, 1]
shape(expand_dims(t, -1)) ==> [2, 1]
# 't2' is a tensor of shape [2, 3, 5]
shape(expand_dims(t2, 0)) ==> [1, 2, 3, 5]
shape(expand_dims(t2, 2)) ==> [2, 3, 1, 5]
shape(expand_dims(t2, 3)) ==> [2, 3, 5, 1]
This operation requires that:
-1-input.dims() <= dim <= input.dims()
This operation is related to squeeze() , which removes dimensions of size 1.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of any type values |
dim | tensor of 32/64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.external_const (TFL::ExternalConstOp)
External const op.
External const op holds a buffer_index which points to a constant in the flatbuffer.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
buffer_index | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.fake_quant (TFL::FakeQuantOp)
FakeQuant operator
Fake-quantize the 'inputs' tensor of type float via float scalars min and max to 'outputs' tensor of same shape as inputs.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
min | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
max | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
num_bits | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose minimum value is 2 whose maximum value is 16 |
narrow_range | ::mlir::BoolAttr | bool attribute whose value is false |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float values |
tfl.fill (TFL::FillOp)
Fill the tensor with given value.
Fill the tensor with given value.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
dims | tensor of 32/64-bit signless integer values |
input | tensor of 32-bit float or 16-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or QI8 type or QI16 type or TFLite string type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
result | tensor of 32-bit float or 16-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or QI8 type or QI16 type or TFLite string type values |
tfl.floor (TFL::FloorOp)
Floor operator
Returns element-wise floor value of the input.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float values |
tfl.floor_div (TFL::FloorDivOp)
Floor div operator
Element-wise floor div operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values |
rhs | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values |
tfl.floor_mod (TFL::FloorModOp)
Division reminder
Element-wise division reminder operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values |
rhs | tensor of 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values |
tfl.fully_connected (TFL::FullyConnectedOp)
Fully connected op
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1> , quant::AffineOpCoefficient<0, 1>
Interfaces: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TFL_SparseOp , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
weights_format | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is DEFAULT, or SHUFFLED4x16INT8 |
keep_num_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or QUI16 type values |
filter | tensor of 32-bit float or QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
bias | tensor of any type values or none type |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | variadic of tensor of any type values |
tfl.gather (TFL::GatherOp)
Gather operator
Gather slices from params axis axis according to indices .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
batch_dims | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
params | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 4-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or TFLite string type or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
indices | tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 4-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or TFLite string type or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.gather_nd (TFL::GatherNdOp)
_Gather nd operator
Gather slices from params into a Tensor with shape specified by indices .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
params | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or TFLite string type values |
indices | tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or TFLite string type values |
tfl.gelu (TFL::GeluOp)
GELU activation function.
Computes GELU activation function element-wise.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
approximate | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type values |
tfl.greater (TFL::GreaterOp)
Greater operator
Element-wise greater operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.greater_equal (TFL::GreaterEqualOp)
_Greater equal operator
Element-wise greater_equal operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.hard_swish (TFL::HardSwishOp)
Hardswish activation function.
Computes hard-swish activation function f(x) -> (x * relu6(x+3))/6 element-wise.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
tfl.hashtable (TFL::HashtableOp)
Creates a non-initialized hash table.
This op creates a hash table, specifying the type of its keys and values. Before using the table you will have to initialize it. After initialization the table will be immutable.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
table_id | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
key_dtype | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
value_dtype | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
out | tensor of resource values |
tfl.hashtable_find (TFL::HashtableFindOp)
Looks up keys in a table, outputs the corresponding values.
The tensor keys must of the same type as the keys of the table. The output values is of the type of the table values.
The scalar default_value is the value output for keys not present in the table. It must also be of the same type as the table values.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
hash_table | tensor of resource values |
keys | tensor of 32-bit signless integer or TFLite string type or 64-bit signless integer values |
default_value | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or TFLite string type or 64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
out | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or TFLite string type or 64-bit signless integer values |
tfl.hashtable_import (TFL::HashtableImportOp)
Replaces the contents of the table with the specified keys and values.
The tensor keys must be of the same type as the keys of the table. The tensor values must be of the type of the table values.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
hash_table | tensor of resource values |
keys | tensor of 32-bit signless integer or TFLite string type or 64-bit signless integer values |
values | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or TFLite string type or 64-bit signless integer values |
tfl.hashtable_size (TFL::HashtableSizeOp)
Computes the number of elements in the given table.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
hash_table | tensor of resource values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
out | tensor of 64-bit signless integer values |
tfl.if (TFL::IfOp)
If-then-else operation
The tfl.if operation represents an if-then-else construct for conditionally executing two regions of code. The operand to an if operation is a boolean value. Ví dụ:
tfl.if %b {
...
} else {
...
}
tfl.if may also return results that are defined in its regions. The values defined are determined by which execution path is taken.
Ví dụ:
%x, %y = tfl.if %b -> (tensor<f32>, tensor<f32>) {
%x_true = ...
%y_true = ...
tfl.yield %x_true, %y_true : tensor<f32>, tensor<f32>
} else {
%x_false = ...
%y_false = ...
tfl.yield %x_false, %y_false : tensor<f32>, tensor<f32>
}
tfl.if regions are always terminated with "tfl.yield". If "tfl.if" defines no values, the "tfl.yield" can be left out, and will be inserted implicitly. Otherwise, it must be explicit. Also, if "tfl.if" defines one or more values, the 'else' block cannot be omitted.
Ví dụ:
tfl.if %b {
...
}
Traits: NoRegionArguments , RecursiveMemoryEffects , SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock
Interfaces: RegionBranchOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
cond | tensor of 1-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
results | variadic of tensor of any type values |
tfl.imag (TFL::ImagOp)
Returns the imaginary part of a complex number.
Given a tensor input of complex numbers, this operation returns a tensor of type float that is the imaginary part of each element in input . All elements in input must be complex numbers of the form \(a + bj\), where a is the real part and b is the imaginary part returned by this operation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 64-bit float values |
tfl.l2_normalization (TFL::L2NormalizationOp)
L2 Normalize Operator
L2Normalization Op
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , FixedOutputRangeInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QUI16 type or QI16 type or 8-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QUI16 type or QI16 type or 8-bit signless integer values |
tfl.leaky_relu (TFL::LeakyReluOp)
Leaky Relu operator
Element-wise Leaky ReLU operator x -> x >= 0 ? x : (alpha * x)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
alpha | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.less (TFL::LessOp)
Less operator
Element-wise less operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.less_equal (TFL::LessEqualOp)
_Less equal operator
Element-wise less_equal operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.local_response_normalization (TFL::LocalResponseNormalizationOp)
Local Response Normalization.
The 4-D input tensor is treated as a 3-D array of 1-D vectors (along the last dimension), and each vector is normalized independently. Within a given vector, each component is divided by the weighted, squared sum of inputs within depth_radius . Một cách chi tiết,
sqr_sum[a, b, c, d] =
sum(input[a, b, c, d - depth_radius : d + depth_radius + 1] ** 2)
output = input / (bias + alpha * sqr_sum) ** beta
For details, see Krizhevsky et al., ImageNet classification with deep convolutional neural networks (NIPS 2012) .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
radius | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
bias | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
alpha | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
beta | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float values |
tfl.log (TFL::LogOp)
Natural logarithm operator
Performs element-wise natural logarithm operation on input.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
tfl.log_softmax (TFL::LogSoftmaxOp)
Log softmax operator
Computes element-wise log softmax activations with the following formula
input - log(reduce_sum(exp(input), dim))
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , FixedOutputRangeInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.logical_and (TFL::LogicalAndOp)
Logical AND operator
Element-wise logical AND operation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 1-bit signless integer values |
rhs | tensor of 1-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.logical_not (TFL::LogicalNotOp)
Logical NOT operator
Element-wise logical NOT operation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 1-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.logical_or (TFL::LogicalOrOp)
Logical OR operator
Element-wise logical OR operation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 1-bit signless integer values |
rhs | tensor of 1-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.logistic (TFL::LogisticOp)
Logistic operator
Computes element-wise Sigmoid of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , FixedOutputRangeInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.lstm (TFL::LSTMOp)
The full lstm operator
Long short-term memory unit (LSTM) recurrent network layer. The default non-peephole implementation is based on: http://deeplearning.cs.cmu.edu/pdfs/Hochreiter97_lstm.pdf S. Hochreiter and J. Schmidhuber. 'Long Short-Term Memory'. Neural Computation, 9(8):1735-1780, 1997. The peephole implementation is based on: https://research.google.com/pubs/archive/43905.pdf Hasim Sak, Andrew Senior, and Francoise Beaufays. 'Long short-term memory recurrent neural network architectures for large scale acoustic modeling.' INTERSPEECH, 2014. The coupling of input and forget gate (CIFG) is based on: http://arxiv.org/pdf/1503.04069.pdf Greff et al. 'LSTM: A Search Space Odyssey' The layer normalization is based on: https://arxiv.org/pdf/1607.06450.pdf Ba et al. 'Layer Normalization'
Traits: QuantizableResult
Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
cell_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute whose value is non-negative |
proj_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute whose value is non-negative |
kernel_type | ::mlir::TFL::LSTMKernelTypeAttr | lstm_kernel_type whose value is mlir::TFL::LSTMKernelType::FULL |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
input_to_input_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_forget_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_cell_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_output_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
effective_hidden_scale_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
input_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
input_to_forget_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
input_to_cell_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
input_to_output_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
recurrent_to_forget_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_cell_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_output_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
cell_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
cell_to_forget_weights | tensor of any type values or none type |
cell_to_output_weights | tensor of any type values or none type |
input_gate_bias | tensor of any type values or none type |
forget_gate_bias | tensor of 32-bit float or QI32 type values |
cell_bias | tensor of 32-bit float or QI32 type values |
output_gate_bias | tensor of 32-bit float or QI32 type values |
projection_weights | tensor of any type values or none type |
projection_bias | tensor of any type values or none type |
input_activation_state | stateful tensor |
input_cell_state | stateful tensor |
input_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
forget_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
cell_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
output_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.matrix_diag (TFL::MatrixDiagOp)
Returns a tensor with the provided diagonal and everything else padded with zeros.
Given a diagonal, returns a tensor with the diagonal and everything else padded with zeros. Assume diagonal has k dimensions [I, J, K, ..., N] , then the output is a tensor of rank k+1 with dimensions [I, J, K, ..., N, N] where: output[i, j, k, ..., m, n] = 1{m=n} * diagonal[i, j, k, ..., n].
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
diagonal | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.matrix_set_diag (TFL::MatrixSetDiagOp)
Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values.
Given input and diagonal , this operation returns a tensor with the same shape and values as input , except for the main diagonal of the innermost matrices. These will be overwritten by the values in diagonal .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
diagonal | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
result | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.max_pool_2d (TFL::MaxPool2DOp)
Max Pool 2D op
Performs max pool 2D on input.
Inputs: inputs[0] : required: the input tensor
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
padding | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is SAME, or VALID |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
filter_width | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
filter_height | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.maximum (TFL::MaximumOp)
Max operator
Element-wise max operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
max | tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.mean (TFL::MeanOp)
Mean operator
Computes the mean of elements across dimensions of a tensor. Reduces input_tensor along the dimensions given in axis. Unless keepdims is true, the rank of the tensor is reduced by 1 for each entry in axis. If keepdims is true, the reduced dimensions are retained with length 1.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 8-bit unsigned integer or QI16 type values |
axis | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 8-bit unsigned integer or QI16 type values |
tfl.minimum (TFL::MinimumOp)
Min operator
Element-wise min operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
min | tensor of 32-bit float or 32/64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.mirror_pad (TFL::MirrorPadOp)
MirrorPad Operator. Pads a tensor with mirrored values.
This operation pads a input with mirrored values according to the paddings you specify. paddings is an integer tensor with shape [n, 2], where n is the rank of input. For each dimension D of input, paddings[D, 0] indicates how many values to add before the contents of input in that dimension, and paddings[D, 1] indicates how many values to add after the contents of input in that dimension.
Both paddings[D, 0] and paddings[D, 1] must be no greater than input.dim_size(D) (or input.dim_size(D) - 1) if copy_border is true (if false, respectively).
The padded size of each dimension D of the output is:
paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
mode | ::mlir::TFL::MirrorPaddingTypeAttr | mirror_pad_enum |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
pad | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.mul (TFL::MulOp)
Multiplication operator
Element-wise multiplication operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit signless integer or complex type with 32-bit float elements values |
tfl.multinomial (TFL::MultinomialOp)
Draws samples from a categorical distribution.
The generated values will have a categorical distribution based on the logits or unnormalized log-probabilities provided for all classes.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
seed | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
seed2 | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
logits | tensor of 32-bit float values |
num_samples | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
out | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
tfl.neg (TFL::NegOp)
Negation operator
Computes element-wise negation of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
tfl.no_value (TFL::NoValueOp)
Constant representing no value.
No value constant op.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , ConstantLike
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
value | ::mlir::UnitAttr | unit attribute |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
none_val | none type |
tfl.non_max_suppression_v4 (TFL::NonMaxSuppressionV4Op)
Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score,
pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. Bounding boxes with score less than score_threshold are removed. Bounding boxes are supplied as [y1, x1, y2, x2], where (y1, x1) and (y2, x2) are the coordinates of any diagonal pair of box corners and the coordinates can be provided as normalized (ie, lying in the interval [0, 1]) or absolute. Note that this algorithm is agnostic to where the origin is in the coordinate system and more generally is invariant to orthogonal transformations and translations of the coordinate system; thus translating or reflections of the coordinate system result in the same boxes being selected by the algorithm. The output of this operation is a set of integers indexing into the input collection of bounding boxes representing the selected boxes. The bounding box coordinates corresponding to the selected indices can then be obtained using the tf.gather operation . For example: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
boxes | tensor of 32-bit float values |
scores | tensor of 32-bit float values |
max_output_size | tensor of 32-bit signless integer values |
iou_threshold | tensor of 32-bit float values |
score_threshold | tensor of 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
selected_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
valid_outputs | tensor of 32-bit signless integer values |
tfl.non_max_suppression_v5 (TFL::NonMaxSuppressionV5Op)
Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score,
pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. Bounding boxes with score less than score_threshold are removed. Bounding boxes are supplied as [y1, x1, y2, x2], where (y1, x1) and (y2, x2) are the coordinates of any diagonal pair of box corners and the coordinates can be provided as normalized (ie, lying in the interval [0, 1]) or absolute. Note that this algorithm is agnostic to where the origin is in the coordinate system and more generally is invariant to orthogonal transformations and translations of the coordinate system; thus translating or reflections of the coordinate system result in the same boxes being selected by the algorithm. The output of this operation is a set of integers indexing into the input collection of bounding boxes representing the selected boxes. The bounding box coordinates corresponding to the selected indices can then be obtained using the tf.gather operation . For example: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices) This op also supports a Soft-NMS (with Gaussian weighting) mode (cf Bodla et al, https://arxiv.org/abs/1704.04503 ) where boxes reduce the score of other overlapping boxes instead of directly causing them to be pruned. To enable this Soft-NMS mode, set the soft_nms_sigma parameter to be larger than 0.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
boxes | tensor of 32-bit float values |
scores | tensor of 32-bit float values |
max_output_size | tensor of 32-bit signless integer values |
iou_threshold | tensor of 32-bit float values |
score_threshold | tensor of 32-bit float values |
soft_nms_sigma | tensor of 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
selected_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
selected_scores | tensor of 32-bit float values |
valid_outputs | tensor of 32-bit signless integer values |
tfl.not_equal (TFL::NotEqualOp)
_Not equal operator
Element-wise not_equal operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QUI8 type or QI8 type or 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 |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.NumericVerify (TFL::NumericVerifyOp)
Verifies the numericals of the two operands
The NumericVerify op is a debugging op to verify the numericals of the two activations. It is a custom op in TFLite. If log_if_failed is true, the NumericVerify op calculates statistics on differences between float and quantized activations, output logs, set differences to the output tensors, and throws an error if errors above tolerance exist. If log_if_failed = false, then it doesn't care about errors.
Traits: QuantizableResult , SameOperandsShape
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
tolerance | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
log_if_failed | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of QI8 type or QUI8 type or QI16 type or 16-bit float or TFLite quint8 type values |
ref | tensor of 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float values |
tfl.one_hot (TFL::OneHotOp)
OneHot operator
Returns a one-hot tensor.The locations represented by indices in indices take value on_value , while all other locations take value off_value .
If the input indices is rank N , the output will have rank N+1 , The new axis is created at dimension axis (default: the new axis is appended at the end).
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
indices | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
depth | tensor of 32-bit signless integer values |
on_value | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values |
off_value | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer values |
tfl.pack (TFL::PackOp)
Packs a list of tensors along a dimension into one tensor
Packs a list of values_count rank- R tensors into one rank- (R+1) tensor.
Packs the values_count tensors in values into a tensor with rank one higher than each tensor in values , by packing them along the axis dimension.
Given a list of tensors of shape (A, B, C) ;
if axis == 0 then the output tensor will have the shape (N, A, B, C) . if axis == 1 then the output tensor will have the shape (A, N, B, C) . Vân vân.
Ví dụ:
# 'x' is [1, 4]
# 'y' is [2, 5]
# 'z' is [3, 6]
pack([x, y, z]) => [[1, 4], [2, 5], [3, 6]] # Pack along first dim.
pack([x, y, z], axis=1) => [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
This is the opposite of unpack .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
values_count | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
values | variadic of tensor of any type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.pad (TFL::PadOp)
Padding operator
This operation pads a input with zeros according to the paddings you specify. paddings is an integer tensor with shape [Dn, 2] , where n is the rank of input . For each dimension D of input , paddings[D, 0] indicates how many zeros to add before the contents of input in that dimension, and paddings[D, 1] indicates how many zeros to add after the contents of input in that dimension.
The padded size of each dimension D of the output is:
paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)
Ví dụ:
# 't' is [[1, 1], [2, 2]]
# 'paddings' is [[1, 1], [2, 2]]
# rank of 't' is 2
pad(t, paddings) ==> [[0, 0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 1, 1, 0, 0]
[0, 0, 2, 2, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0, 0]]
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
padding | tensor of 32/64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.padv2 (TFL::PadV2Op)
Padding operator v2
This operation pads a input according to the paddings and constant_values you specify. paddings is an integer tensor with shape [Dn, 2] , where n is the rank of input . For each dimension D of input , paddings[D, 0] indicates how many zeros to add before the contents of input in that dimension, and paddings[D, 1] indicates how many zeros to add after the contents of input in that dimension. constant_values is a scalar tensor of the same type as input that indicates the value to use for padding input .
The padded size of each dimension D of the output is:
paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)
Ví dụ:
# 't' is [[1, 1], [2, 2]]
# 'paddings' is [[1, 1], [2, 2]]
# rank of 't' is 2
pad(t, paddings) ==> [[0, 0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 1, 1, 0, 0]
[0, 0, 2, 2, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0, 0]]
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
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 |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit 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:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | variadic of tensor of any type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | variadic of tensor of any type values |
tfl.pow (TFL::PowOp)
Power operator
Element-wise power operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.prelu (TFL::PReluOp)
Parameterized Relu operator
Parameterized Relu operator x -> x >= 0 ? x : (alpha * x) where alpha is a trainable tensor. input and alpha should be the same size as input or be broadcastable.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape , quant::AffineOpCoefficient<-1, 1>
Interfaces: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
alpha | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.pseudo_const (TFL::ConstOp)
Constant pseudo op.
Represents a constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead.
The op is allowed to have all the same type of attributes as tf.Const does (eg, opaque TF attributes are allowed).
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , ConstantLike , FirstAttrDerivedResultType , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.pseudo_qconst (TFL::QConstOp)
Quantized constant pseudo op
Represents a quantized constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead. The quantization parameters are stored as a type attribute in this constant.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
qtype | ::mlir::TypeAttr | Tensor type attribute |
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of QUI8 type or QI8 type or QI16 type or QUI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.pseudo_sparse_const (TFL::SparseConstOp)
Sparse constant pseudo op.
Represents a sparse constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
s_param | ::mlir::TFL::SparsityParameterAttr | Sparsity parameter. |
compressed_data | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.pseudo_sparse_qconst (TFL::SparseQConstOp)
Sparse quantized constant pseudo op
Represents a sparse quantized constant value in TensorFlow Lite dialect. This is not an actual operation and it will be lowered to buffer instead. The quantization parameters are stored as a type attribute in this constant.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
qtype | ::mlir::TypeAttr | Tensor type attribute |
value | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
s_param | ::mlir::TFL::SparsityParameterAttr | Sparsity parameter. |
compressed_data | ::mlir::ElementsAttr | constant vector/tensor attribute |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of QUI8 type or QI8 type or QI16 type or QUI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.quantize (TFL::QuantizeOp)
Quantize operator
Converts floating point tensors to quantized integer tensors according to the quantization parameters defined in the type attribute.
Traits: FirstAttrDerivedResultType , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
qtype | ::mlir::TypeAttr | Tensor type attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of QI4 type or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.random_standard_normal (TFL::RandomStandardNormalOp)
Outputs random values from a normal distribution.
The generated values will have mean 0 and standard deviation 1.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
seed | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
seed2 | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
shape | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
out | tensor of 32-bit float values |
tfl.random_uniform (TFL::RandomUniformOp)
Outputs random values from a uniform distribution.
The generated values follow a uniform distribution in the range [0, 1) . The lower bound 0 is included in the range, while the upper bound 1 is excluded.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
seed | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
seed2 | ::mlir::IntegerAttr | 64-bit signless integer attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
shape | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
out | tensor of 32-bit float values |
tfl.range (TFL::RangeOp)
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:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
start | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values |
limit | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values |
delta | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
result | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 64-bit signless integer values |
tfl.rank (TFL::RankOp)
Rank operator.
Returns the rank of a tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of any type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of any integer type |
tfl.read_variable (TFL::ReadVariableOp)
Reads variable value.
Read variable data identified by 'resource_id'.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
resource_id | tensor of resource values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
result | tensor of 32-bit float or 64-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 8-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values |
tfl.real (TFL::RealOp)
Returns the real part of a complex number.
Given a tensor input of complex numbers, this operation returns a tensor of type float that is the real part of each element in input . All elements in input must be complex numbers of the form \(a + bj\), where a is the real part returned by this operation and b is the imaginary part.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of complex type with 32-bit float elements or complex type with 64-bit float elements values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 64-bit float values |
tfl.reduce_all (TFL::ReduceAllOp)
Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor.
Reduces input along the dimensions given in axis . Unless keep_dims is true, the rank of the tensor is reduced by 1 for each entry in axis . If keep_dims is true, the reduced dimensions are retained with length 1.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 1-bit signless integer values |
reduction_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.reduce_any (TFL::ReduceAnyOp)
Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor.
Reduces input along the dimensions given in axis . Unless keep_dims is true, the rank of the tensor is reduced by 1 for each entry in axis . If keep_dims is true, the reduced dimensions are retained with length 1.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 1-bit signless integer values |
reduction_indices | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 1-bit signless integer values |
tfl.reduce_max (TFL::ReduceMaxOp)
Max-reduction operator
Computes the max reduction along the specified axes
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
axes | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.reduce_min (TFL::ReduceMinOp)
Min-reduction operator
Computes the min reduction along the specified axes
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
axes | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.reduce_prod (TFL::ReduceProdOp)
Prod-reduction operator
Computes the product along the specified axes
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
axes | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.relu (TFL::ReluOp)
Relu operator
Element-wise Relu operator x -> max(0, x)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
tfl.relu6 (TFL::Relu6Op)
Relu6 operator
Element-wise Relu6 operator x -> max(0, min(6, x))
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
tfl.relu_0_to_1 (TFL::Relu0To1Op)
Relu0To1 operator
Element-wise Relu0To1 operator x -> max(0, min(1, x))
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
tfl.relu_n1_to_1 (TFL::Relu1Op)
Relu1 operator
Element-wise Relu1 operator x -> max(-1, min(1, x))
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QUI8 type or QI8 type values |
tfl.reshape (TFL::ReshapeOp)
Reshape operator
Produces a tensor with the same values but different static shape defined by the output type.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of any type values |
shape | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.resize_bilinear (TFL::ResizeBilinearOp)
ResizeBilinear Op
Resize images to size using bilinear interpolation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
align_corners | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
half_pixel_centers | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
size | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
tfl.resize_nearest_neighbor (TFL::ResizeNearestNeighborOp)
ResizeNearestNeighbor Op
Resize images to size using nearest neighbor interpolation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
align_corners | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
half_pixel_centers | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
size | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or TFLite quint8 type or QUI8 type or QI8 type or QI16 type values |
tfl.reverse_sequence (TFL::ReverseSequenceOp)
Reverses variable length slices.
This op first slices input along the dimension batch_dim , and for each slice i , reverses the first seq_lengths[i] elements along the dimension seq_dim .
The elements of seq_lengths must obey seq_lengths[i] <= input.dims[seq_dim] , and seq_lengths must be a vector of length input.dims[batch_dim] .
The output slice i along dimension batch_dim is then given by input slice i , with the first seq_lengths[i] slices along dimension seq_dim reversed.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
seq_dim | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is non-negative |
batch_dim | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is non-negative |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
seq_lengths | tensor of 32/64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.reverse_v2 (TFL::ReverseV2Op)
ReverseV2 Operator
Reverses specific dimensions of a tensor.
Given a tensor, and a int32/int64 tensor axis representing the set of dimensions of tensor to reverse. This operation reverses each dimension i for which there exists j st axis[j] == i.
Args: tensor: A Tensor. Must be one of the following types: uint8, int8, int16, int32, int64, float32, bool Up to 8-D.
axis: A Tensor. Must be one of the following types: int32, int64. with only 1 element which is the axis index. TODO: Add support for multiple elements.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer values |
axis | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type or QUI8 type or QI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer values |
tfl.rfft2d (TFL::RFFT2dOp)
2D real-valued fast Fourier transform.
Computes the 2-dimensional discrete Fourier transform of a real-valued signal over the inner-most 2 dimensions of input .
Since the DFT of a real signal is Hermitian-symmetric, RFFT2D only returns the fft_length / 2 + 1 unique components of the FFT for the inner-most dimension of output : the zero-frequency term, followed by the fft_length / 2 positive-frequency điều khoản.
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:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float values |
fft_length | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of complex type with 32-bit float elements values |
tfl.right_shift (TFL::RightShiftOp)
Right Shift operator
Elementwise computes the bitwise right-shift of lhs by rhs .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values |
rhs | tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 16-bit signless integer or 16-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or 32-bit unsigned integer values |
tfl.round (TFL::RoundOp)
Round operator
Rounds the values of a tensor to the nearest integer, element-wise.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float values |
tfl.rsqrt (TFL::RsqrtOp)
Reciprocal of square root operator
Computes element-wise reverse square root of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float or QI8 type or QI16 type values |
tfl.scatter_nd (TFL::ScatterNdOp)
_Scatter nd operator
Scatter updates into a new tensor according to indices
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
indices | tensor of 32-bit signless integer values |
updates | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values |
shape | 1D tensor of any type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 1-bit signless integer values |
tfl.segment_sum (TFL::SegmentSumOp)
SegmentSum operator
Computes the sum along segments of a tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.select (TFL::SelectOp)
Chọn toán tử
Select values of 'x' if the corresponding value of 'condition' is true or the value of 'y' if false. There are valid condition input sizes:
- Either the same shape (in which case the select is elementwise), or
- condition must be Rank 1 and match over the first dimension.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
condition | tensor of 1-bit signless integer values |
x | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
y | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.select_v2 (TFL::SelectV2Op)
SelectV2 operator
Select values of 'x' if the corresponding value of 'condition' is true or the value of 'y' if false. There are valid condition input sizes:
- Either the same shape (in which case the select is elementwise), or
- Broadcastable shapes between 'condition', 'x' and 'y'.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
condition | tensor of 1-bit signless integer values |
x | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
y | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.shape (TFL::ShapeOp)
Shape operator
Returns the shape of a tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
out_type | ::mlir::Attribute | derived attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of any type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer values |
tfl.sign (TFL::SignOp)
Sign operation
Returns NaN if x is NaN, 0 if x is 0, -1 if x < 0 and 1 if x > 0.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 64-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.sin (TFL::SinOp)
Sine operator
Computes element-wise Sine of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float values |
tfl.slice (TFL::SliceOp)
Return a slice from 'input'.
The output tensor is a tensor with dimensions described by 'size' whose values are extracted from 'input' starting at the offsets in 'begin'.
begin is zero-based; size is one-based. If size[i] is -1, all remaining elements in dimension i are included in the slice. In other words, this is equivalent to setting: size[i] = input.dim_size(i) - begin[i]
Requirements : 0 <= begin[i] <= begin[i] + size[i] <= Di for i in [0, n)
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or 1-bit signless integer or TFLite string type or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
begin | tensor of 32/64-bit signless integer values |
size | tensor of 32/64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 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{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
beta | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.space_to_batch_nd (TFL::SpaceToBatchNdOp)
SpaceToBatchNd operator
This operation reshapes space dimensions into the "batch" dimension 0
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
block_shape | tensor of 32-bit signless integer values |
paddings | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.space_to_depth (TFL::SpaceToDepthOp)
SpaceToDepth operator
Rearranges blocks of spatial data, into depth. More specifically, this op outputs a copy of the input tensor where values from the height and width dimensions are moved to the depth dimension. block_size indicates the input block size.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
block_size | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type values |
tfl.sparse_to_dense (TFL::SparseToDenseOp)
Converts a sparse representation into a dense tensor.
Builds an array dense with shape output_shape such that
# If sparse_indices is scalar
dense[i] = (i == sparse_indices ? sparse_values : default_value)
# If sparse_indices is a vector, then for each i
dense[sparse_indices[i]] = sparse_values[i]
# If sparse_indices is an n by d matrix, then for each i in [0, n)
dense[sparse_indices[i][0], ..., sparse_indices[i][d-1]] = sparse_values[i]
All other values in dense are set to default_value . If sparse_values is a scalar, all sparse indices are set to this single value.
Indices should be sorted in lexicographic order, and indices must not contain any repeats. If validate_indices is true, these properties are checked during execution.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
sparse_indices | tensor of 32/64-bit signless integer values |
output_shape | tensor of 32/64-bit signless integer values |
sparse_values | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values |
default_value | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
dense | tensor of 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or TFLite quint8 type or 32-bit float values |
tfl.split (TFL::SplitOp)
Splits a tensor into num_split tensors along one dimension.
Splits the value tensor along split_dim into a number of sub-tensors with same shape as the original one, except for split_dim . Same as tf.Split.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
num_splits | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
split_dim | tensor of 32-bit signless integer values |
value | tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
outputs | variadic of tensor of any type values |
tfl.split_v (TFL::SplitVOp)
Splits a tensor into num_split tensors along one dimension.
Splits the value tensor along split_dim into a number of sub-tensors with same shape as the original one, except for split_dim . The grouping of the resultant sub-tensors is decided by size-splits . Same as tf.SplitV.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
num_splits | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
value | tensor of 32-bit float or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
size_splits | 1D tensor of 32-bit signless integer values |
split_dim | 0D tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
outputs | variadic of tensor of any type values |
tfl.sqrt (TFL::SqrtOp)
Square root operator
Computes element-wise Square root of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float values |
tfl.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:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
x | tensor of 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
y | tensor of 32-bit float values |
tfl.squared_difference (TFL::SquaredDifferenceOp)
Squared difference operator
Element-wise squared difference operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or QI8 type values |
tfl.squeeze (TFL::SqueezeOp)
Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor.
Given a tensor input , this operation returns a tensor of the same type with all dimensions of size 1 removed. If you don't want to remove all size 1 dimensions, you can remove specific size 1 dimensions by specifying squeeze_dims .
Ví dụ:
# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]
shape(squeeze(t)) ==> [2, 3]
Or, to remove specific size 1 dimensions:
# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]
shape(squeeze(t, [2, 4])) ==> [1, 2, 3, 1]
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
squeeze_dims | ::mlir::ArrayAttr | 64-bit integer array attribute whose size is at most 8 |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of any type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of any type values |
tfl.strided_slice (TFL::StridedSliceOp)
StridedSlice Op
Return a strided slice from input .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
begin_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
end_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
ellipsis_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
new_axis_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
shrink_axis_mask | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
offset | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 1-bit signless integer or 16-bit signless integer or QI16 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values |
begin | tensor of 32-bit signless integer values |
end | tensor of 32-bit signless integer values |
strides | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 1-bit signless integer or 16-bit signless integer or QI16 type or TFLite quint8 type or TFLite string type values |
tfl.sub (TFL::SubOp)
Subtraction operator
Element-wise subtraction operation.
Traits: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
lhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
rhs | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.sum (TFL::SumOp)
Sum operator
Computes the sum reduction along the specified axes
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
keep_dims | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
axes | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or QI16 type values |
tfl.svdf (TFL::SVDFOp)
Single value decomposition filter operator
The SVDF op is a decomposition of a densely connected op into low rank filters. For details: https://research.google.com/pubs/pub43813.html https://arxiv.org/abs/1812.02802
Traits: QuantizableResult , quant::AccumulatorUniformScale<3, 2, 4>
Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
rank | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
feature_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type values |
time_weights | tensor of 32-bit float or QI16 type values |
input_gate_bias | tensor of any type values or none type |
activation_state | stateful tensor |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
tfl.tanh (TFL::TanhOp)
Hyperbolic tangent operator
Computes element-wise Hyperbolic tangent of input
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , FixedOutputRangeInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type or TFLite quint8 type values |
tfl.tile (TFL::TileOp)
Tile operator.
Constructs a tensor by tiling a given tensor.
This operation creates a new tensor by replicating input multiples times. The output tensor's i'th dimension has input.dims(i) * multiples[i] elements, and the values of input are replicated multiples[i] times along the 'i'th dimension. For example, tiling [abcd] by [2] produces [abcdabcd].
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite string type values |
multiples | tensor of 32/64-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite string type values |
tfl.topk_v2 (TFL::TopKV2Op)
TopK operator
Returns the top k largest element along each last dimensional slice of input and the indices of values within the last dimension of the input tensor.
Results are always sorted in the descending order.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values |
k | tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
values | tensor of 32-bit float or 8-bit signless integer or 16-bit signless integer or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type values |
indices | tensor of 16-bit signless integer or 32-bit signless integer values |
tfl.transpose (TFL::TransposeOp)
Transpose operator
Returns the Transpose of x
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or TFLite quint8 type or 1-bit signless integer or 64-bit signless integer or QI16 type values |
perm | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit signless integer or 32-bit float or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or QI8 type or QUI8 type or 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{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
padding | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is SAME, or VALID |
stride_h | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
stride_w | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is positive |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
output_shape | tensor of 32-bit signless integer values |
weights | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
input | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
bias | tensor of any type values or none type |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type or QUI8 type or QI16 type values |
tfl.unidirectional_sequence_lstm (TFL::UnidirectionalSequenceLSTMOp)
Unidirectional sequence lstm operator
A recurrent neural network specified by an LSTM cell. This Op supports unrolling the input along the time or batch dimensions, and implements the following operation for each element in the sequence s = 1...sequence_length: outputs[s] = state = activation(LSTMOp(inputs[s]))
where LSTMOp is LSTM TF Lite Op and the “activation” is the function passed as the “fused_activation_function” argument (if not “NONE”).
Traits: QuantizableResult
Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , InferTypeOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
cell_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute whose value is non-negative |
proj_clip | ::mlir::FloatAttr | 32-bit float attribute whose value is non-negative |
time_major | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
diagonal_recurrent_tensors | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
input_to_input_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_forget_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_cell_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
input_to_output_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
effective_hidden_scale_intermediate | ::mlir::TypeAttr | any type attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float values |
input_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
input_to_forget_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
input_to_cell_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
input_to_output_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
recurrent_to_forget_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_cell_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_output_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
cell_to_input_weights | tensor of any type values or none type |
cell_to_forget_weights | tensor of any type values or none type |
cell_to_output_weights | tensor of any type values or none type |
input_gate_bias | tensor of any type values or none type |
forget_gate_bias | tensor of 32-bit float values |
cell_bias | tensor of 32-bit float values |
output_gate_bias | tensor of 32-bit float values |
projection_weights | tensor of any type values or none type |
projection_bias | tensor of any type values or none type |
input_activation_state | stateful tensor |
input_cell_state | stateful tensor |
input_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
forget_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
cell_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
output_layer_norm_coefficients | tensor of any type values or none type |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
tfl.unidirectional_sequence_rnn (TFL::UnidirectionalSequenceRNNOp)
Unidirectional sequence rnn operator
A recurrent neural network specified by an RNN cell. This Op takes in input in a format {batch_size, seq_len, input_size} or {seq_len, batch_size, input_size} if it's time-majored.
It implements the following operation for each element in the sequence s = 1...sequence_length: outputs[s] = state = activation(RNNOp(inputs[s]))
where RNNOp is RNNOp TF Lite Op and the “activation” is the function passed as the “fused_activation_function” argument (if not “NONE”).
Traits: QuantizableResult
Interfaces: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
time_major | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
fused_activation_function | ::mlir::StringAttr | string attribute whose value is NONE, or RELU, or RELU_N1_TO_1, or RELU6, or TANH, or SIGN_BIT |
asymmetric_quantize_inputs | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float values |
input_to_input_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
recurrent_to_input_weights | tensor of 32-bit float or QI8 type values |
input_gate_bias | tensor of 32-bit float values |
hidden_state | stateful tensor |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float values |
tfl.unique (TFL::UniqueOp)
Unique Op.
This operation returns a tensor output containing all of the unique elements of input sorted in the same order that they occur in input . This operation also returns a tensor idx the same size as x that contains the index of each value of input in the unique output output . Nói cách khác:
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
idx_out_type | ::mlir::Attribute | derived attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 8-bit signless integer or QI8 type or 8-bit unsigned integer or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type or 32-bit signless integer or 64-bit signless integer or 32-bit float values |
idx | tensor of 32/64-bit signless integer values |
tfl.unpack (TFL::UnpackOp)
Unpacks a tensor along a dimension into multiple tensors
Unpacks a given dimension of a rank- R tensor into num rank- (R-1) tensors.
Unpacks num tensors from value by chipping it along the axis dimension. For example, given a tensor of shape (A, B, C, D) ;
If axis == 0 then the i'th tensor in output is the slice value[i, :, :, :] and each tensor in output will have shape (B, C, D) . (Note that the dimension unpacked along is gone, unlike split ).
If axis == 1 then the i'th tensor in output is the slice value[:, i, :, :] and each tensor in output will have shape (A, C, D) . Vân vân.
This is the opposite of pack .
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultElementType
Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
num | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute whose value is non-negative |
axis | ::mlir::IntegerAttr | 32-bit signless integer attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 1-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit signless integer or QI8 type or QUI8 type or 16-bit signless integer or QI16 type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
outputs | variadic of tensor of any type values |
tfl.unsorted_segment_max (TFL::UnsortedSegmentMaxOp)
UnsortedSegmentMax operator
Computes the maximum value along segments of a tensor such that output[i] = max(data[j....]) where segment_ids[j...] = i if the maximum is empty for a given segment ID i, it outputs the smallest possible value for the specific numeric type, output[i] = numeric_limits::lowest(). Note the values of segment_ids are always validated to be less than num_segments and an error is thrown for out-of-bound indices.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| toán hạng | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
num_segments | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.unsorted_segment_min (TFL::UnsortedSegmentMinOp)
UnsortedSegmentMin operator
Computes the minimum value along segments of a tensor such that output[i] = min(data[j....]) where segment_ids[j...] = i if the minimum is empty for a given segment ID i, it outputs the largest possible value for the specific numeric type, output[i] = numeric_limits::max(). Note the values of segment_ids are always validated to be less than num_segments and an error is thrown for out-of-bound indices.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
num_segments | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.unsorted_segment_prod (TFL::UnsortedSegmentProdOp)
UnsortedSegmentProd operator
Computes the product along segments of a tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
num_segments | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.unsorted_segment_sum (TFL::UnsortedSegmentSumOp)
UnsortedSegmentSum operator
From a tensor segmentation, computes the output resulting from summing together elements mapped to the same segment_id. Ie output[i] is equal to the tensor sum of all elements from the input tensor mapped to segment_id i . If no tensors are mapped to a particular included segment_id, the output at that indice will be a zero tensor with the appropriate shape. Note the values of segment_ids are always validated to be less than num_segments and an error is thrown for out-of-bound indices
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
segment_ids | tensor of 32-bit signless integer values |
num_segments | tensor of 32-bit signless integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 32-bit float or 32-bit signless integer values |
tfl.var_handle (TFL::VarHandleOp)
Returns a handle to a variable resource from its name.
Returns a handle for a variable resource from its name. container: the container this variable is placed in. shared_name: the name by which this variable is referred to.
Interfaces: TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
container | ::mlir::StringAttr | string attribute |
shared_name | ::mlir::StringAttr | string attribute |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
resource_handle | tensor of resource values |
tfl.where (TFL::WhereOp)
Returns locations of nonzero / true values in a tensor.
This operation returns the coordinates of true elements in condition . The coordinates are returned in a 2-D tensor where the first dimension (rows) represents the number of true elements, and the second dimension (columns) represents the coordinates of the true elements. Keep in mind, the shape of the output tensor can vary depending on how many true values there are in condition . Indices are output in row-major order.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
condition | tensor of 1-bit signless integer or 32-bit float or 32/64-bit signless integer or 8-bit signless integer or 8-bit unsigned integer or 32-bit unsigned integer values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
index | tensor of 64-bit signless integer values |
tfl.while (TFL::WhileOp)
Vòng lặp while
output = input; while (cond(output)) { output = body(output) }
While loop where all values are passes through arguments with implicit capture.
input: A list of input tensors whose types are T. output: A list of output tensors whose types are T. cond: A region that takes 'input' and returns a boolean scalar tensor. body: A region that takes a list of tensors and returns another list of tensors. Both lists have the same types.
Traits: SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock
Interfaces: LoopLikeOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface
Thuộc tính:
| Thuộc tính | MLIR Type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
is_stateless | ::mlir::BoolAttr | bool attribute |
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | variadic of tensor of any type values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | variadic of tensor of any type values |
tfl.yield (TFL::YieldOp)
Yield operation
The "yield" operation represents a return operation within the conditional and body of structured control flow (eg, while), and a terminator for ControlNodeOp. The operation takes a variable number of operands and produces no results. The operand number and types must match the signature of the region that contains the operation.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , Terminator
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
| "vô danh" | variadic of any type |
tfl.zeros_like (TFL::ZerosLikeOp)
ZerosLike operator
Returns a tensor of zeros with the same shape and type as the input tensor.
Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape
Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface
Effects: MemoryEffects::Effect{}
Operands:
| Operand | Sự miêu tả |
|---|---|
input | tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values |
Kết quả:
| Kết quả | Sự miêu tả |
|---|---|
output | tensor of 64-bit signless integer or 32-bit signless integer or 32-bit float values |
Thuộc tính
DimensionMetadataAttr
Dimension metadata.
Cú pháp:
#tfl.dimension_metadata<
::mlir::TFL::DimensionTypeAttr, # format
int32_t, # dense_size
::llvm::ArrayRef<int32_t>, # segments
::llvm::ArrayRef<int32_t> # indices
>
Thông số:
| Tham số | C++ type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
| định dạng | ::mlir::TFL::DimensionTypeAttr | dimension_type |
| dense_size | int32_t | |
| phân đoạn | ::llvm::ArrayRef<int32_t> | |
| chỉ số | ::llvm::ArrayRef<int32_t> |
SparsityParameterAttr
Sparsity parameter.
Cú pháp:
#tfl.sparsity_parameter<
::llvm::ArrayRef<int32_t>, # traversal_order
::llvm::ArrayRef<int32_t>, # block_map
::llvm::ArrayRef<DimensionMetadataAttr> # dim_metadata
>
Thông số:
| Tham số | C++ type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
| traversal_order | ::llvm::ArrayRef<int32_t> | |
| block_map | ::llvm::ArrayRef<int32_t> | |
| dim_metadata | ::llvm::ArrayRef<DimensionMetadataAttr> |
ConstBytesAttr
A string attribute representation of compiled bytes
Syntax Examples:
#tfl<const_bytes : "0xDEADBEEF">
Thông số:
| Tham số | C++ type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
| giá trị | ::llvm::StringRef |
DimensionTypeAttr
dimension_type
Cú pháp:
#tfl.dimension_type_attr<
::mlir::TFL::DimensionType # value
>
Enum cases:
- DENSE (
DENSE) - SPARSE_CSR (
SPARSE_CSR)
Thông số:
| Tham số | C++ type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
| giá trị | ::mlir::TFL::DimensionType | an enum of type DimensionType |
LSTMKernelTypeAttr
lstm_kernel_type
Cú pháp:
#tfl.lstm_kernel_type_attr<
::mlir::TFL::LSTMKernelType # value
>
Enum cases:
- FULL (
FULL) - BASIC (
BASIC)
Thông số:
| Tham số | C++ type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
| giá trị | ::mlir::TFL::LSTMKernelType | an enum of type LSTMKernelType |
MirrorPaddingTypeAttr
mirror_pad_enum
Cú pháp:
#tfl.mirror_pad_attr<
::mlir::TFL::MirrorPaddingType # value
>
Enum cases:
- REFLECT (
REFLECT) - SYMMETRIC (
SYMMETRIC)
Thông số:
| tham số | C++ type | Sự miêu tả |
|---|---|---|
| giá trị | ::mlir::TFL::MirrorPaddingType | an enum of type MirrorPaddingType |
Enum
DimensionType
dimension_type
Trường hợp:
| Biểu tượng | Giá trị | Sợi dây |
|---|---|---|
| dày đặc | 0 | dày đặc |
| SPARSE_CSR | 1 | SPARSE_CSR |
LSTMKernelType
lstm_kernel_type
Trường hợp:
| Biểu tượng | Giá trị | Sợi dây |
|---|---|---|
| ĐẦY | 0 | ĐẦY |
| NỀN TẢNG | 1 | NỀN TẢNG |
MirrorPaddingType
mirror_pad_enum
Trường hợp:
| Biểu tượng | Giá trị | Sợi dây |
|---|---|---|
| PHẢN ÁNH | 0 | PHẢN ÁNH |
| SYMMETRIC | 1 | SYMMETRIC |