'tfl' Lehçe

TensorFlow Lite lehçesi.

Bu lehçe TensorFlow Lite işlemleriyle eşleşir.

Değişmezler:

• Tüm değerler Tensör tipindedir (özellikle skalerler sıfır boyutlu tensörler kullanılarak temsil edilir);

Operasyonlar

tfl.abs (TFL::AbsOp)

Mutlak değer operatörü

Bir x tensörü verildiğinde, bu işlem x her bir öğenin mutlak değerini içeren bir tensör döndürür. Örneğin, x bir giriş elemanı ve y bir çıkış elemanı ise, bu işlem şunu hesaplar: \(y = |x|\).

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.add (TFL::AddOp)

Toplama operatörü

Eleman bazında toplama işlemi.

Özellikler: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.add_n (TFL::AddNOp)

_İşleç ekle

Tüm giriş tensörlerini öğe bazında ekler.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.arg_max (TFL::ArgMaxOp)

ArgMax operatörü

Bir tensörün boyutları genelinde en büyük değere sahip dizini döndürür.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.arg_min (TFL::ArgMinOp)

ArgMin operatörü

Bir tensörün boyutları genelinde en küçük değere sahip dizini döndürür. a = [1, 10, 26,9, 2,8, 166,32, 62,3] b = tf.math.argmin(giriş = a) c = tf.keras.backend.eval(b)

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.assign_variable (TFL::AssignVariableOp)

Bir değişkene yeni bir değer atar.

Bu op üzerinde kontrol bağımlılığı olan herhangi bir ReadVariableOp'un, bu değeri veya değişkenin daha sonraki daha yeni bir değerini döndürmesi garanti edilir.

Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface

İşlenenler:

tfl.atan2 (TFL::Atan2Op)

Atan2 operasyonu

"Atan2" işlemi, argümanların işaretlerine saygı göstererek y/x'in arktanjantını öğe bazında hesaplar.

Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.average_pool_2d (TFL::AveragePool2DOp)

_Average_pool 2d operatörü

Girişte ortalama havuzlama işlemini gerçekleştirir.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.basic_lstm (TFL::BasicLSTMOp)

Temel lstm operatörü

temel LSTM Hücre Operatörü.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.batch_matmul (TFL::BatchMatMulOp)

Toplu Matris Çarpma Operatörü

Girişlerde toplu matris çarpımı gerçekleştirir. Toplu boyutlar ve yayında bilinmeyen boyutlara yönelik destekle TensorFlow BatchMatMulV2'nin kurallarını takip eder.

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)

Özellikler: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.batch_to_space_nd (TFL::BatchToSpaceNdOp)

BatchToSpaceNd operatörü

Bu işlem "toplu" boyut 0'ı alan boyutlarına yeniden şekillendirir.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.bidirectional_sequence_lstm (TFL::Bi DirectionalSequenceLSTMOp)

Çift yönlü dizi lstm operatörü

Çift yönlü lstm aslında biri ileri, diğeri geriye doğru çalışan iki lstm'den oluşur. Ve çıktı iki lstm'nin birleşimidir.

Nitelikler: QuantizableResult

Arayüzler: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.bitcast (TFL::BitcastOp)

Bit yayını operatörü

Bir tensörü bir türden diğerine aktarır.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.bitwise_xor (TFL::BitwiseXorOp)

Bitsel Xor operatörü

Elementwise, lhs ve rhs bitsel XOR'unu hesaplar.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , ResultsBroadcastableShape , SameOperandsAndResultElementType

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.broadcast_args (TFL::BroadcastArgsOp)

Yayınla s0 op s1 şeklini döndürün.

Şekilleri temsil eden tensörler olan s0 ve s1 verildiğinde, yayınlanan şekil olan r0 hesaplayın. s0 , s1 ve r0 tümü tam sayı vektörleridir.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.broadcast_to (TFL::BroadcastToOp)

Uyumlu bir şekil için bir dizi yayınlayın.

Yayın, dizilerin aritmetik işlemler için uyumlu şekillere sahip olması işlemidir. Her boyut çifti için eşit olmaları veya içlerinden birinin bir olması durumunda iki şekil uyumludur. Bir Tensörü bir şekle yayınlamaya çalışırken, takip eden boyutlarla başlar ve ileriye doğru ilerler.

Örneğin,

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]], şekil=(3, 3), dtype=int32)

Yukarıdaki örnekte, [1, 3] şeklindeki giriş Tensörü [3, 3] şeklindeki çıkış Tensörüne yayınlanır.

Bir tensörü bir skalerle çarpmak gibi yayınlanmış işlemleri yaparken, yayınlanan tensör hiçbir zaman gerçekleşmediğinden yayınlama (genellikle) bir miktar zaman veya alan avantajı sağlar.

Ancak, broadcast_to bu tür yararları yoktur. Yeni oluşturulan tensör, yayınlanan şeklin tüm hafızasını alır. (Bir grafik bağlamında, broadcast_to sonraki işlemle birleştirilebilir ve daha sonra optimize edilebilir.)

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.bucketize (TFL::BucketizeOp)

'Girdiyi' 'sınırlara' göre paketler.

Örnek:

Girişler boundaries = [0, 10, 100] ve input = [[-5, 10000][150, 10][5, 100]] ise, çıkış output = [[0, 3][3, 2][1, 3]] olacaktır. output = [[0, 3][3, 2][1, 3]] .

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait SpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.call_once (TFL::CallOnceOp)

Bir başlatma işlevini çağırır

Bu işlem, tf kayıtlı model diyalektinde oturum başlatıcı için verilen başlatma fonksiyonunu çağırır.

Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface

Nitelikler:

tfl.cast (TFL::CastOp)

Yayınlama operatörü

Girişi giriş türünden çıkış türüne aktarır.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait SpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.ceil (TFL::CeilOp)

Tavan operatörü

Girişin öğe bazında tavan değerini döndürür.

Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.complex_abs (TFL::ComplexAbsOp)

Bir tensörün karmaşık mutlak değerini hesaplar.

Karmaşık sayılardan oluşan bir x tensörü verildiğinde, bu işlem, x her öğenin mutlak değeri olan float veya double türünde bir tensör döndürür. x tüm öğeler, formdaki karmaşık sayılar olmalıdır \(a + bj\). Mutlak değer şu şekilde hesaplanır: \( \sqrt{a^2 + b^2}\).

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait SpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.concatenation (TFL::ConcatenationOp)

Birleştirme operatörü

Tensörleri bir boyut boyunca birleştirir

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.control_node (TFL::ControlNodeOp)

TFL.control_node işlemi, kontrol kenarlarını eklemek için tek bloklu işlemleri sarar.

Bu, bölgeleri sarmak ve onlara kontrol bağımlılıkları eklemek için kullanılır. Tipik olarak bu, sabit bir işlem sırasına (yeniden materyalleştirme gibi) dayanan optimizasyonları etkinleştirmek için düz arabellek modelini yayınlamadan önceki son adımlardan birinde gerçekleşir. Düz arabellek dışa aktarıcı, sarılmış bölgeyi açar ve oluşturulan modele meta verilerle açıklama ekler. öyle ki herhangi bir çalışma zamanı yeniden sıralaması, kontrol bağımlılıkları tarafından verilen sıraya uyacaktır.

Özellikler: HasParent<mlir::func::FuncOp> , RecursiveMemoryEffects , SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.conv_2d (TFL::Conv2DOp)

Evrişim operatörü

Girişlerde evrişim işlemini gerçekleştirir.

Girişler: inputs[0] : gerekli: giriş aktivasyonu tensör inputs[1] : gerekli: filtre ağırlığı tensör inputs[2] : isteğe bağlı: öngerilim tensörü

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

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.conv_3d (TFL::Conv3Dop)

Evrişim 3D operatörü

3D girişlerde evrişim işlemini gerçekleştirir. Girişler: inputs[0] : gerekli: giriş aktivasyonu tensör inputs[1] : gerekli: filtre ağırlığı tensör inputs[2] : isteğe bağlı: öngerilim tensörü

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.conv_3d_transpose (TFL::Conv3DTransposeOp)

Transpoze Evrişim 3D operatörü

3D girişlerde transpoze evrişim işlemini gerçekleştirir. Girişler: inputs[0] : gerekli: çıkış tensörünün şekli inputs[1] : gerekli: filtre ağırlığı tensör inputs[2] : gerekli: giriş aktivasyonu tensör inputs[3] : isteğe bağlı: öngerilim tensörü

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , quant::AccumulatorUniformScale<2, 0, 1>

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.cos (TFL::CosOp)

Kosinüs operatörü

Girişin eleman bazında Kosinüsünü hesaplar

Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.cumsum (TFL::CumsumOp)

Cumsum operatörü

Tensör x'in eksen boyunca kümülatif toplamını hesaplayın.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.custom (TFL::CustomOp)

Özel operasyon

Herhangi bir TFLite özel işlemi için genel bir işlem.

giriş: Orijinal operasyondaki girişlerin listesi. özel_kod: Bu işlemin tam olarak hangisi olduğunu tanımlamak için kullanılan ve düz arabellekteki operatör_kodları.özel_koda karşılık gelen bir dize. özel_seçenek: op niteliklerini bayt biçiminde kaydetmek için bir tutucu. çıktı: Orijinal operasyondaki çıktıların listesi.

Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.custom_tf (TFL::CustomTfOp)

TF özel operasyonları için Wrapper Op.

Herhangi bir Özel TF işleminin etrafındaki sarmalayıcı işlem. Bunlar, özel_opdefler kullanılarak tanımlanan veya TF diyalektinde tanımlanmayan bağlantılı işlemleri içerir. Bu Operasyon sadece özel operasyonu bir bölge içinde tamamlıyor. Not #1, bu Operasyon, CustomOp kullanılarak tanımlanan TF Lite özel operasyonlarını içermeyecektir. Not #2, bu işlem yalnızca dönüştürücünün içindeki dahili temsildir ve model Flatbuffer'a aktarıldığında açığa çıkmaz/dışa aktarılmaz.

Özellikler: IsolatedFromAbove , RecursiveMemoryEffects , SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

Arayüzler: InferTypeOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.densify (TFL::DensifyOp)

Yoğunlaştırma operatörü

Seyrek tensörü yoğun formata dönüştürür.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.depth_to_space (TFL::DepthToSpaceOp)

DepthToSpace operatörü

Verileri derinlikten uzamsal veri bloklarına yeniden düzenler. Bu SpaceToDepth'in ters dönüşümüdür. Daha spesifik olarak, bu işlem, depth boyutundan gelen değerlerin uzamsal bloklar halinde height ve width boyutlarına taşındığı giriş tensörünün bir kopyasını çıkarır. attr block_size giriş bloğu boyutunu ve verilerin nasıl taşındığını gösterir.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.depthwise_conv_2d (TFL::DepthwiseConv2DOp)

Derinlemesine ayrılabilir evrişim operatörü

Girişlerde evrişim işlemini gerçekleştirir.

Girişler: inputs[0] : gerekli: giriş aktivasyonu tensör inputs[1] : gerekli: filtre ağırlığı tensör inputs[2] : isteğe bağlı: öngerilim tensörü

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

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.dequantize (TFL::DequantizeOp)

Dekuantizasyon operatörü

Niceleme parametrelerine göre nicelenmiş tamsayı dizisini kayan noktalara dönüştürür.

Arayüzler: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.dilate (TFL::DilateOp)

Genişleme operatörü

Mevcut elemanların arasına yeni elemanlar ekleyerek tensörü genişletir.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.div (TFL::DivOp)

Bölüm operatörü

Eleman bazında bölme işlemi.

Özellikler: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.dynamic_update_slice (TFL::DynamicUpdateSliceOp)

DynamicUpdateSlice.

XLA DynamicUpdateSlice ile aynı anlamlara sahip DynamicUpdateSlice işlemi. Start_indices'te bir dilim güncellemesinin üzerine yazılan giriş dizisi işleneninin değeri olan bir sonuç üretir.

Bkz. https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.elu (TFL::EluOp)

Üstel Doğrusal Birim operatörü

Üstel doğrusal f(x) -> exp(x) - 1'i x < 0 için, x'i x >= 0 için hesaplar.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait SpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.embedding_lookup (TFL::EmbeddingLookupOp)

Arama işlecini yerleştirme

Gömme tensörleri listesinde kimlikleri arar.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: AffineQuantizedOpInterface , ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.equal (TFL::EqualOp)

Eşit operatör

x == y öğesinin doğruluk öğesini öğe bazında döndürür

Özellikler: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.exp (TFL::ExpOp)

Doğal üs alma operatörü

Girişte öğe bazında doğal üstel alma işlemi gerçekleştirir.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.expand_dims (TFL::ExpandDimsOp)

Tensörün şekline 1 boyutunu ekler.

Bir tensör input verildiğinde, bu işlem input şeklinin boyut indeksi axis 1 boyutunu ekler. Boyut indeksi axis sıfırdan başlar; axis için negatif bir sayı belirtirseniz sondan geriye doğru sayılır.

Tek bir öğeye toplu iş boyutu eklemek istiyorsanız bu işlem kullanışlıdır. Örneğin, şekil [height, width, channels] şeklinde tek bir görüntünüz varsa, bunu expand_dims(image, 0) ile 1 görüntüden oluşan bir toplu iş haline getirebilirsiniz; bu, şekli [1, height, width, channels] yapacaktır .

Diğer örnekler:

# '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]

Bu işlem şunları gerektirir:

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

Bu işlem, boyut 1'in boyutlarını kaldıran squeeze() işlemiyle ilgilidir.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.external_const (TFL::ExternalConstOp)

Harici const op.

Harici const op, düz tampondaki bir sabite işaret eden bir buffer_index tutar.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Sonuçlar:

tfl.fake_quant (TFL::FakeQuantOp)

FakeQuant operatörü

Float tipindeki 'giriş' tensörünü, minimum ve maksimum kayan skalerler aracılığıyla, girişlerle aynı şekle sahip 'çıkış' tensörlerine sahte olarak nicemleyin.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.fill (TFL::FillOp)

Tensörü verilen değerle doldurun.

Tensörü verilen değerle doldurun.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.floor (TFL::FloorOp)

Kat operatörü

Girişin eleman bazında taban değerini döndürür.

Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.floor_div (TFL::FloorDivOp)

Kat div operatörü

Eleman bazında zemin bölme işlemi.

Özellikler: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.floor_mod (TFL::FloorModOp)

Bölüm hatırlatıcısı

Eleman bazında bölme hatırlatma işlemi.

Özellikler: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.fully_connected (TFL::FullyConnectedOp)

Tamamen bağlı operasyon

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

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.gather (TFL::GatherOp)

Operatör topla

indices göre params axis ekseninden dilimler toplayın.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , DynamicRangeQuantizedOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.gather_nd (TFL::GatherNdOp)

_Gather ve operatörü

params dilimleri, indices belirtilen şekle sahip bir Tensörde toplayın.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.gelu (TFL::GeluOp)

GELU aktivasyon fonksiyonu.

GELU aktivasyon fonksiyonunu eleman bazında hesaplar.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.greater (TFL::GreaterOp)

Büyük operatör

Eleman bazında daha büyük operasyon.

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

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.greater_equal (TFL::GreaterEqualOp)

_Büyük eşit operatörü

Eleman bazında büyük_equal işlemi.

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

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.hard_swish (TFL::HardSwishOp)

Hardswish aktivasyon fonksiyonu.

Sert geçiş aktivasyon fonksiyonunu f(x) -> (x * relu6(x+3))/6 eleman bazında hesaplar.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.hashtable (TFL::HashtableOp)

Başlatılmamış bir karma tablosu oluşturur.

Bu işlem, anahtarlarının ve değerlerinin türünü belirten bir karma tablosu oluşturur. Tabloyu kullanmadan önce onu başlatmanız gerekecektir. Başlatma işleminden sonra tablo değişmez olacaktır.

Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface

Nitelikler:

Sonuçlar:

tfl.hashtable_find (TFL::HashtableFindOp)

Bir tablodaki anahtarları arar, karşılık gelen değerlerin çıktısını verir.

Tensör keys tablonun tuşlarıyla aynı tipte olmalıdır. Çıkış values tablo değerlerinin türündedir.

Skaler default_value tabloda bulunmayan anahtarların değer çıktısıdır. Ayrıca tablo değerleriyle aynı türde olmalıdır.

Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.hashtable_import (TFL::HashtableImportOp)

Tablonun içeriğini belirtilen anahtarlar ve değerlerle değiştirir.

Tensör keys tablonun anahtarlarıyla aynı tipte olmalıdır. Tensör values tablo değerlerinin türünde olmalıdır.

Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface

İşlenenler:

tfl.hashtable_size (TFL::HashtableSizeOp)

Verilen tablodaki öğe sayısını hesaplar.

Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.if (TFL::IfOp)

If-then-else işlemi

tfl.if işlemi, kodun iki bölgesini koşullu olarak yürütmek için bir if-then-else yapısını temsil eder. Bir if işleminin işleneni bir boole değeridir. Örneğin:

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

tfl.if ayrıca kendi bölgelerinde tanımlanan sonuçları da döndürebilir. Tanımlanan değerler hangi yürütme yolunun alındığına göre belirlenir.

Örnek:

%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 bölgeleri her zaman "tfl.yield" ile sonlandırılır. "tfl.if" hiçbir değer tanımlamıyorsa "tfl.yield" dışarıda bırakılabilir ve örtülü olarak eklenecektir. Aksi halde açıkça belirtilmelidir. Ayrıca "tfl.if" bir veya daha fazla değeri tanımlıyorsa 'else' bloğu atlanamaz.

Örnek:

tfl.if %b  {
  ...
}

Özellikler: NoRegionArguments , RecursiveMemoryEffects , SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

Arayüzler: RegionBranchOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.imag (TFL::ImagOp)

Karmaşık bir sayının sanal kısmını döndürür.

Karmaşık sayıların tensör input göz önüne alındığında, bu işlem, input içindeki her öğenin sanal kısmı olan float türünde bir tensör döndürür. input tüm öğeler formdaki karmaşık sayılar olmalıdır \(a + bj\)burada a , bu işlemin döndürdüğü gerçek kısımdır ve b, sanal kısımdır.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait SpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.l2_normalization (TFL::L2NormalizationOp)

L2 Normalleştirme Operatörü

L2Normalleştirme Operasyonu

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.leaky_relu (TFL::LeakyReluOp)

Sızdıran Relu operatörü

Eleman bazında Sızdıran ReLU operatörü x -> x >= 0 ? x : (alfa * x)

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.less (TFL::LessOp)

Daha az operatör

Eleman bazında daha az işlem.

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

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.less_equal (TFL::LessEqualOp)

_Daha az eşit operatörü

Öğe bazında less_equal işlemi.

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

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.local_response_normalization (TFL::LocalResponseNormalizationOp)

Yerel Yanıt Normalleştirmesi.

4 boyutlu input tensörü, 1 boyutlu vektörlerin (son boyut boyunca) 3 boyutlu bir dizisi olarak ele alınır ve her vektör bağımsız olarak normalleştirilir. Belirli bir vektör içinde her bileşen, depth_radius içindeki girdilerin ağırlıklı, kare toplamına bölünür. Ayrıntılı olarak,

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

Ayrıntılar için bkz . Krizhevsky ve diğerleri, derin evrişimli sinir ağlarıyla ImageNet sınıflandırması (NIPS 2012) .

Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.log (TFL::LogOp)

Doğal logaritma operatörü

Girişte öğe bazında doğal logaritma işlemi gerçekleştirir.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.log_softmax (TFL::LogSoftmaxOp)

Softmax operatörünü kaydet

Aşağıdaki formülle öğe bazında log softmax aktivasyonlarını hesaplar

giriş - log(reduce_sum(exp(giriş), dim))

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.logical_and (TFL::LogicalAndOp)

Mantıksal VE operatörü

Öğe bazında mantıksal VE işlemi.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.logical_not (TFL::LogicalNotOp)

Mantıksal DEĞİL operatörü

Öğe bazında mantıksal DEĞİL işlemi.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait SpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.logical_or (TFL::LogicalOrOp)

Mantıksal VEYA operatörü

Öğe bazında mantıksal VEYA işlemi.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.logistic (TFL::LogisticOp)

Lojistik operatörü

Girişin eleman bazında Sigmoid'ini hesaplar

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.lstm (TFL::LSTMOp)

Tam lstm operatörü

Uzun kısa süreli bellek birimi (LSTM) yinelenen ağ katmanı. Varsayılan gözetleme deliği olmayan uygulama aşağıdakilere dayanmaktadır: http://deeplearning.cs.cmu.edu/pdfs/Hochreiter97_lstm.pdf S. Hochreiter ve J. Schmidhuber. 'Uzun Kısa Süreli Bellek'. Nöral Hesaplama, 9(8):1735-1780, 1997. Gözetleme deliği uygulaması aşağıdakilere dayanmaktadır: https://research.google.com/pubs/archive/43905.pdf Hasim Sak, Andrew Senior ve Francoise Beaufays. 'Büyük ölçekli akustik modelleme için uzun kısa süreli bellek tekrarlayan sinir ağı mimarileri.' INTERSPEECH, 2014. Giriş ve unutma kapısının (CIFG) bağlantısı şuna dayanmaktadır: http://arxiv.org/pdf/1503.04069.pdf Greff ve ark. 'LSTM: Bir Arama Uzayı Macerası' Katman normalizasyonu aşağıdakilere dayanmaktadır: https://arxiv.org/pdf/1607.06450.pdf Ba ve ark. 'Katman Normalleştirme'

Nitelikler: QuantizableResult

Arayüzler: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.matrix_diag (TFL::MatrixDiagOp)

Sağlanan köşegen ve diğer her şeyin sıfırlarla doldurulduğu bir tensör döndürür.

Bir köşegen verildiğinde, köşegeni ve diğer her şeyi sıfırlarla doldurulmuş bir tensör döndürür. Köşegenin k boyutu olduğunu varsayalım [I, J, K, ..., N] , o zaman çıktı k+1 dereceli ve [I, J, K, ..., N, N] boyutlarına sahip bir tensördür; burada: output[i, j, k, ..., m, n] = 1{m=n} * diagonal[i, j, k, ..., n].

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.matrix_set_diag (TFL::MatrixSetDiagOp)

Yeni toplu çapraz değerlere sahip toplu matris tensörünü döndürür.

input ve diagonal verildiğinde, bu işlem, en içteki matrislerin ana köşegeni dışında, input ile aynı şekil ve değerlere sahip bir tensör döndürür. Bunların üzerine diagonal değerler yazılacaktır.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.max_pool_2d (TFL::MaxPool2DOp)

Maksimum Havuz 2D işlemi

Girişte maksimum havuz 2D'yi gerçekleştirir.

Girişler: inputs[0] : gerekli: giriş tensörü

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , SameOperandsAndResultsScale , TflArithmeticCountOpInterface , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.maximum (TFL::MaximumOp)

Maksimum operatör

Eleman bazında maksimum çalışma.

Özellikler: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.mean (TFL::MeanOp)

Ortalama operatör

Bir tensörün boyutları boyunca elemanların ortalamasını hesaplar. Giriş_tensörünü eksende verilen boyutlar boyunca azaltır. Keepdims doğru olmadığı sürece tensörün sırası eksendeki her giriş için 1 azaltılır. Keepdims true ise küçültülmüş boyutlar uzunluk 1 ile korunur.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.minimum (TFL::MinimumOp)

Minimum operatör

Eleman bazında minimum işlem.

Özellikler: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.mirror_pad (TFL::MirrorPadOp)

MirrorPad Operatörü. Bir tensörü yansıtılmış değerlerle doldurur.

Bu işlem, belirttiğiniz dolgulara göre bir girişi yansıtılmış değerlerle doldurur. dolgular, [n, 2] şeklinde bir tamsayı tensörüdür; burada n, giriş sırasıdır. Girişin her D boyutu için, dolgular[D, 0] o boyuttaki girdi içeriğinden önce kaç değer ekleneceğini belirtir ve dolgular[D, 1] o boyuttaki girdi içeriğinden sonra kaç değer ekleneceğini belirtir.

copy_border doğruysa (sırasıyla yanlışsa), hem dolgular[D, 0] hem de dolgular[D, 1] input.dim_size(D)'den (veya input.dim_size(D) - 1) büyük olmamalıdır.

Çıktının her D boyutunun yastıklı boyutu şöyledir:

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

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.mul (TFL::MulOp)

Çarpma operatörü

Eleman bazında çarpma işlemi.

Özellikler: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , Commutative , QuantizableResult , ResultsBroadcastableShape

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.multinomial (TFL::MultinomialOp)

Kategorik bir dağılımdan örnekler çizer.

Üretilen değerler, tüm sınıflar için sağlanan logits veya normalleştirilmemiş log olasılıklarına dayalı olarak kategorik bir dağılıma sahip olacaktır.

Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.neg (TFL::NegOp)

Olumsuzluk operatörü

Girişin öğe bazında olumsuzlanmasını hesaplar

Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.no_value (TFL::NoValueOp)

Hiçbir değeri temsil etmeyen sabit.

Değer sabiti yok op.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , ConstantLike

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Sonuçlar:

tfl.non_max_suppression_v4 (TFL::NonMaxSuppressionV4Op)

Azalan puan sırasına göre sınırlayıcı kutuların bir alt kümesini açgözlülükle seçer,

daha önce seçilen kutularla çakışma oranı yüksek olan kutuların budanması. score_threshold değerinden düşük puana sahip sınırlayıcı kutular kaldırılır. Sınırlayıcı kutular [y1, x1, y2, x2] olarak sağlanır; burada (y1, x1) ve (y2, x2), herhangi bir köşegen kutu köşesi çiftinin koordinatlarıdır ve koordinatlar normalleştirilmiş olarak sağlanabilir (yani, aralık [0, 1]) veya mutlak. Bu algoritmanın, orijinin koordinat sisteminde nerede olduğu konusunda agnostik olduğunu ve daha genel olarak koordinat sisteminin ortogonal dönüşümleri ve çevirileri için değişmez olduğunu unutmayın; dolayısıyla koordinat sisteminin çevrilmesi veya yansıtılması, algoritma tarafından aynı kutuların seçilmesine neden olur. Bu işlemin çıktısı, seçilen kutuları temsil eden sınırlayıcı kutuların giriş koleksiyonuna indekslenen bir tamsayılar kümesidir. Seçilen endekslere karşılık gelen sınırlayıcı kutu koordinatları daha sonra tf.gather operation kullanılarak elde edilebilir. Örneğin: seçili_indices = tf.image.non_max_suppression_v2(boxs, puanlar, max_output_size, iou_threshold, Score_threshold) seçili_boxes = tf.gather(boxes, seçilmiş_indices)

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.non_max_suppression_v5 (TFL::NonMaxSuppressionV5Op)

Azalan puan sırasına göre sınırlayıcı kutuların bir alt kümesini açgözlülükle seçer,

daha önce seçilen kutularla çakışma oranı yüksek olan kutuların budanması. score_threshold değerinden düşük puana sahip sınırlayıcı kutular kaldırılır. Sınırlayıcı kutular [y1, x1, y2, x2] olarak sağlanır; burada (y1, x1) ve (y2, x2), herhangi bir köşegen kutu köşesi çiftinin koordinatlarıdır ve koordinatlar normalleştirilmiş olarak sağlanabilir (yani, aralık [0, 1]) veya mutlak. Bu algoritmanın, orijinin koordinat sisteminde nerede olduğu konusunda agnostik olduğunu ve daha genel olarak koordinat sisteminin ortogonal dönüşümleri ve çevirileri için değişmez olduğunu unutmayın; dolayısıyla koordinat sisteminin çevrilmesi veya yansıtılması, algoritma tarafından aynı kutuların seçilmesine neden olur. Bu işlemin çıktısı, seçilen kutuları temsil eden sınırlayıcı kutuların giriş koleksiyonuna indekslenen bir tamsayılar kümesidir. Seçilen endekslere karşılık gelen sınırlayıcı kutu koordinatları daha sonra tf.gather operation kullanılarak elde edilebilir. Örneğin:selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2(boxs,cores,max_output_size,iou_threshold,score_threshold)selected_boxes = tf.gather(boxes,selected_indices) Bu op aynı zamanda Soft-NMS (Gauss ağırlıklı) modunu da destekler (cf Bodla ve diğerleri) , https://arxiv.org/abs/1704.04503 ) burada kutular, doğrudan budanmalarına neden olmak yerine, diğer örtüşen kutuların puanını azaltır. Bu Soft-NMS modunu etkinleştirmek için soft_nms_sigma parametresini 0'dan büyük olacak şekilde ayarlayın.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.not_equal (TFL::NotEqualOp)

_Eşit değil operatörü

Öğe açısından eşit değil işlemi.

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

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.NumericVerify (TFL::NumericVerifyOp)

İki işlenenin rakamlarını doğrular

NumericVerify operasyonu, iki aktivasyonun rakamlarını doğrulamaya yönelik bir hata ayıklama operasyonudur. TFLite'da özel bir işlemdir. log_if_failed doğruysa, NumericVerify op, kayan ve nicelenmiş aktivasyonlar arasındaki farklara ilişkin istatistikleri, çıktı günlüklerini, çıktı tensörlerindeki farklılıkları ayarlar ve toleransın üzerinde hatalar mevcutsa bir hata atar. log_if_failed = false ise hatalar umurunda değildir.

Nitelikler: QuantizableResult , SameOperandsShape

Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.one_hot (TFL::OneHotOp)

OneHot operatörü

Bir sıcak tensör döndürür. indices dizinlerle temsil edilen konumlar on_value değerini alırken, diğer tüm konumlar off_value değerini alır.

Giriş indices N sıralaması ise, çıktı N+1 sıralamasına sahip olacaktır. Yeni eksen, boyut axis oluşturulur (varsayılan: yeni eksen sona eklenir).

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.pack (TFL::PackOp)

Bir boyut boyunca tensörlerin listesini tek bir tensörde paketler

values_count rütbe R tensörlerinin bir listesini tek bir derece (R+1) tensöre paketler.

values values_count tensörlerini, axis boyutu boyunca paketleyerek, values içindeki her tensörden bir üst sıraya sahip bir tensöre paketler.

(A, B, C) şeklindeki tensörlerin bir listesi verildiğinde;

axis == 0 ise output tensörü (N, A, B, C) şekline sahip olacaktır. axis == 1 ise output tensörü (A, N, B, C) şeklinde olacaktır. Vesaire.

Örneğin:

# '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]]

Bu, unpack tam tersidir.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.pad (TFL::PadOp)

Dolgu operatörü

Bu işlem, belirttiğiniz paddings göre bir input sıfırlarla doldurur. paddings [Dn, 2] şeklinde bir tamsayı tensörüdür; burada n, input sırasıdır. input her D boyutu için, paddings[D, 0] o boyuttaki input içeriğinden önce kaç tane sıfır ekleneceğini belirtir ve paddings[D, 1] o boyuttaki input içeriğinden sonra kaç tane sıfır ekleneceğini belirtir.

Çıktının her D boyutunun yastıklı boyutu şöyledir:

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

Örneğin:

# '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]]

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.padv2 (TFL::PadV2Op)

Doldurma operatörü v2

Bu işlem, belirttiğiniz paddings ve constant_values göre bir input doldurur. paddings [Dn, 2] şeklinde bir tamsayı tensörüdür; burada n, input sırasıdır. input her D boyutu için, paddings[D, 0] o boyuttaki input içeriğinden önce kaç tane sıfır ekleneceğini belirtir ve paddings[D, 1] o boyuttaki input içeriğinden sonra kaç tane sıfır ekleneceğini belirtir. constant_values input doldurmak için kullanılacak değeri belirten, input aynı türde bir skaler tensördür.

Çıktının her D boyutunun yastıklı boyutu şöyledir:

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

Örneğin:

# '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]]

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.poly_call (TFL::PolyCallOp)

Çoklu çağrı

Aynı hesaplama için birden fazla işlev gövdesine sahip olun. Bu, bir program derleyicisinin/yorumlayıcısının, hedef arka uç için hangisinin en uygun olduğuna bağlı olarak programı yürütmek için mevcut seçeneklerden birini seçmesine olanak tanır.

giriş: Türleri T olan giriş tensörlerinin listesi. çıkış: Türleri T olan çıkış tensörlerinin listesi.

çağrı: Her biri aynı anlamsal hesaplamayı farklı biçimlerde kapsayan birden çok bölge.

Nitelikler: SingleBlockImplicitTerminator<YieldOp> , SingleBlock

Arayüzler: RegionBranchOpInterface

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.pow (TFL::PowOp)

Güç operatörü

Eleman bazında güç operasyonu.

Özellikler: ::mlir::OpTrait::TFLRuntimeOpTrait , AlwaysSpeculatableImplTrait , ResultsBroadcastableShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.prelu (TFL::PReluOp)

Parametrelendirilmiş Relu operatörü

Parametrelendirilmiş Relu operatörü x -> x >= 0 ? x : (alfa * x) burada alfa, eğitilebilir bir tensördür. giriş ve alfa, girişle aynı boyutta olmalı veya yayınlanabilir olmalıdır.

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

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.pseudo_const (TFL::ConstOp)

Sabit sözde işlem.

TensorFlow Lite lehçesinde sabit bir değeri temsil eder. Bu gerçek bir işlem değildir ve bunun yerine ara belleğe indirilecektir.

Op'un, tf.Const ile aynı tipte niteliklere sahip olmasına izin verilir (örneğin, opak TF niteliklerine izin verilir).

Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , ConstantLike , FirstAttrDerivedResultType , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Sonuçlar:

tfl.pseudo_qconst (TFL::QConstOp)

Nicelenmiş sabit sözde işlem

TensorFlow Lite lehçesinde nicelenmiş bir sabit değeri temsil eder. Bu gerçek bir işlem değildir ve bunun yerine ara belleğe indirilecektir. Niceleme parametreleri bu sabitte bir tür özelliği olarak saklanır.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Sonuçlar:

tfl.pseudo_sparse_const (TFL::SparseConstOp)

Seyrek sabit sözde işlem.

TensorFlow Lite lehçesinde seyrek bir sabit değeri temsil eder. Bu gerçek bir işlem değildir ve bunun yerine ara belleğe indirilecektir.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Sonuçlar:

tfl.pseudo_sparse_qconst (TFL::SparseQConstOp)

Seyrek nicelenmiş sabit sözde op

TensorFlow Lite lehçesinde seyrek nicelenmiş bir sabit değeri temsil eder. Bu gerçek bir işlem değildir ve bunun yerine ara belleğe indirilecektir. Niceleme parametreleri bu sabitte bir tür özelliği olarak saklanır.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , FirstAttrDerivedResultType

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

Sonuçlar:

tfl.quantize (TFL::QuantizeOp)

Niceleme operatörü

Type özelliğinde tanımlanan niceleme parametrelerine göre kayan nokta tensörlerini nicelenmiş tam sayı tensörlere dönüştürür.

Nitelikler: FirstAttrDerivedResultType , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.random_standard_normal (TFL::RandomStandardNormalOp)

Normal dağılımdan rastgele değerler çıkarır.

Üretilen değerlerin ortalaması 0 ve standart sapması 1 olacaktır.

Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.random_uniform (TFL::RandomUniformOp)

Tekdüze bir dağılımdan rastgele değerler çıkarır.

Üretilen değerler [0, 1) aralığında düzgün bir dağılım izler. Alt sınır 0 aralığa dahil edilirken üst sınır 1 hariç tutulur.

Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.range (TFL::RangeOp)

Menzil operatörü

Belirli bir delta ile start limit kadar bir diziyle tanımlanan 1 boyutlu tensörü döndürür.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.rank (TFL::RankOp)

Sıralama operatörü.

Bir tensörün rütbesini döndürür.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.read_variable (TFL::ReadVariableOp)

Değişken değerini okur.

'Resource_id' tarafından tanımlanan değişken verilerini okuyun.

Arayüzler: TflRuntimeVerifyOpInterface

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.real (TFL::RealOp)

Karmaşık bir sayının gerçek kısmını döndürür.

Karmaşık sayıların tensör input göz önüne alındığında, bu işlem, input içindeki her öğenin gerçek kısmı olan float türünde bir tensör döndürür. input tüm öğeler formdaki karmaşık sayılar olmalıdır \(a + bj\)burada a, bu işlem tarafından döndürülen gerçek kısımdır ve b, sanal kısımdır.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait SpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.reduce_all (TFL::ReduceAllOp)

Bir tensörün boyutları boyunca öğelerin "mantıksal ve" değerini hesaplar.

axis verilen boyutlar boyunca input azaltır. keep_dims doğru olmadığı sürece tensörün sırası, axis içindeki her giriş için 1 azaltılır. keep_dims doğruysa küçültülmüş boyutlar uzunluk 1 ile korunur.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.reduce_any (TFL::ReduceAnyOp)

Bir tensörün boyutları boyunca öğelerin "mantıksal veya" değerini hesaplar.

axis verilen boyutlar boyunca input azaltır. keep_dims doğru olmadığı sürece tensörün sırası, axis içindeki her giriş için 1 azaltılır. keep_dims doğruysa küçültülmüş boyutlar uzunluk 1 ile korunur.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.reduce_max (TFL::ReduceMaxOp)

Maksimum azaltma operatörü

Belirtilen eksenler boyunca maksimum azalmayı hesaplar

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.reduce_min (TFL::ReduceMinOp)

Minimum azaltma operatörü

Belirtilen eksenler boyunca minimum azalmayı hesaplar

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.reduce_prod (TFL::ReduceProdOp)

Ürün azaltma operatörü

Belirtilen eksenler boyunca çarpımı hesaplar

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.relu (TFL::ReluOp)

Relu operatörü

Eleman bazında Relu operatörü x -> max(0, x)

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.relu6 (TFL::Relu6Op)

Relu6 operatörü

Eleman bazında Relu6 operatörü x -> max(0, min(6, x))

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.relu_0_to_1 (TFL::Relu0To1Op)

Relu0To1 operatörü

Eleman bazında Relu0To1 operatörü x -> max(0, min(1, x))

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.relu_n1_to_1 (TFL::Relu1Op)

Relu1 operatörü

Eleman bazında Relu1 operatörü x -> max(-1, min(1, x))

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.reshape (TFL::ReshapeOp)

Yeniden şekillendirme operatörü

Çıkış türü tarafından tanımlanan aynı değerlere ancak farklı statik şekle sahip bir tensör üretir.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.resize_bilinear (TFL::ResizeBilinearOp)

Yeniden BoyutlandırBilinear Op

Çift doğrusal enterpolasyon kullanarak images size göre yeniden boyutlandırın.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.resize_nearest_neighbor (TFL::ResizeNearestNeighborOp)

En Yakın Komşu Operasyonunu Yeniden Boyutlandır

En yakın komşu enterpolasyonunu kullanarak images size göre yeniden boyutlandırın.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.reverse_sequence (TFL::ReverseSequenceOp)

Değişken uzunluktaki dilimleri tersine çevirir.

Bu işlem ilk olarak input batch_dim boyutu boyunca dilimler ve her i dilim için seq_dim boyutu boyunca ilk seq_lengths[i] elemanlarını tersine çevirir.

seq_lengths öğelerinin seq_lengths[i] <= input.dims[seq_dim] e uyması gerekir ve seq_lengths , input.dims[batch_dim] uzunluğunda bir vektör olmalıdır.

batch_dim boyutu boyunca çıktı dilimi i , daha sonra seq_dim boyutu boyunca ilk seq_lengths[i] dilimleri ters çevrilerek giriş dilimi i tarafından verilir.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.reverse_v2 (TFL::ReverseV2Op)

TersV2 Operatörü

Bir tensörün belirli boyutlarını tersine çevirir.

Bir tensör ve tersine çevrilecek tensörün boyut kümesini temsil eden bir int32/int64 tensör ekseni verilmiştir. Bu işlem, j st ekseni[j] == i'nin mevcut olduğu her i boyutunu tersine çevirir.

Args: tensör: Bir Tensör. Aşağıdaki türlerden biri olmalıdır: uint8, int8, int16, int32, int64, float32, bool 8-D'ye kadar.

eksen: Bir Tensör. Aşağıdaki türlerden biri olmalıdır: int32, int64. eksen indeksi olan yalnızca 1 öğeyle. YAPILACAKLAR: Birden fazla öğe için destek ekleyin.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.rfft2d (TFL::RFFT2dOp)

2 boyutlu gerçek değerli hızlı Fourier dönüşümü.

input en içteki 2 boyutu üzerinden gerçek değerli bir sinyalin 2 boyutlu ayrık Fourier dönüşümünü hesaplar.

Gerçek bir sinyalin DFT'si Hermitian simetrik olduğundan, RFFT2D output en iç boyutu için FFT'nin yalnızca fft_length / 2 + 1 benzersiz bileşenlerini döndürür: sıfır frekans terimi ve ardından fft_length / 2 pozitif frekans şartlar.

Her eksen boyunca RFFT2D hesaplanır, eğer fft_length input karşılık gelen boyutundan küçükse boyut kırpılır. Daha büyükse boyut sıfırlarla doldurulur.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.right_shift (TFL::RightShiftOp)

Sağa Kaydırma operatörü

Elementwise, lhs rhs göre bitsel sağa kaymasını hesaplar.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.round (TFL::RoundOp)

Yuvarlak operatör

Bir tensörün değerlerini öğe bazında en yakın tam sayıya yuvarlar.

Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.rsqrt (TFL::RsqrtOp)

Karekök operatörünün tersi

Girişin eleman bazında ters karekökünü hesaplar

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.scatter_nd (TFL::ScatterNdOp)

_Scatter ve operatörü

indices göre updates yeni bir tensöre dağıtın

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.segment_sum (TFL::SegmentSumOp)

Segment Toplamı operatörü

Bir tensörün bölümleri boyunca toplamı hesaplar.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.select (TFL::SelectOp)

Operatör seçin

Karşılık gelen 'koşul' değeri doğruysa 'x' değerlerini veya yanlışsa 'y' değerini seçin. Geçerli durum giriş boyutları vardır:

1. Ya aynı şekil (bu durumda seçim öğeseldir) ya da
2. koşulun Derece 1 olması ve ilk boyutla eşleşmesi gerekir.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.select_v2 (TFL::SelectV2Op)

SelectV2 operatörü

Karşılık gelen 'koşul' değeri doğruysa 'x' değerlerini veya yanlışsa 'y' değerini seçin. Geçerli koşul giriş boyutları vardır:

1. Ya aynı şekil (bu durumda seçim öğeseldir) ya da
2. 'Koşul', 'x' ve 'y' arasında yayınlanabilir şekiller.

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

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.shape (TFL::ShapeOp)

Şekil operatörü

Tensörün şeklini döndürür.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.sign (TFL::SignOp)

İmza işlemi

X, NaN ise NaN'yi, x 0 ise 0'ı, x < 0 ise -1'i ve x > 0 ise 1'i döndürür.

Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , SameOperandsAndResultElementType , SameOperandsAndResultShape

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.sin (TFL::SinOp)

Sinüs operatörü

Girişin eleman bazında sinüsünü hesaplar

Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.slice (TFL::SliceOp)

'Giriş'ten bir dilim döndürün.

Çıkış tensörü, değerleri 'başlangıç'taki uzaklıklardan başlayarak 'giriş'ten çıkarılan 'boyut' ile tanımlanan boyutları olan bir tensördür.

begin sıfır tabanlıdır; size tek tabanlıdır. Eğer boyut[i] -1 ise, i boyutta kalan tüm öğeler dilime dahil edilir. Başka bir deyişle, bu şu ayara eşdeğerdir: size[i] = input.dim_size(i) - begin[i]

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

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.softmax (TFL::SoftmaxOp)

Softmax operatörü

Aşağıdaki formülle eleman bazında softmax aktivasyonlarını hesaplar

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

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.space_to_batch_nd (TFL::SpaceToBatchNdOp)

SpaceToBatchNd operatörü

Bu işlem, alan boyutlarını "toplu" boyut 0 olarak yeniden şekillendirir

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.space_to_depth (TFL::SpaceToDepthOp)

SpaceToDepth operatörü

Uzamsal veri bloklarını derinlemesine yeniden düzenler. Daha spesifik olarak bu işlem, height ve width boyutlarından gelen değerlerin depth boyutuna taşındığı giriş tensörünün bir kopyasını çıkarır. block_size giriş bloğu boyutunu belirtir.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.sparse_to_dense (TFL::SparseToDenseOp)

Seyrek bir gösterimi yoğun bir tensöre dönüştürür.

output_shape şekliyle dense bir dizi oluşturur, öyle ki

# 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]

dense içindeki diğer tüm değerler default_value olarak ayarlanmıştır. sparse_values ​​bir skaler ise tüm seyrek indeksler bu tek değere ayarlanır.

Endeksler sözlükbilimsel sıraya göre sıralanmalı ve indeksler tekrar içermemelidir. validate_indices true ise bu özellikler yürütme sırasında kontrol edilir.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.split (TFL::SplitOp)

Bir tensörü bir boyut boyunca num_split tensörlere böler.

value tensörünü split_dim boyunca, split_dim hariç, orijinaliyle aynı şekle sahip bir dizi alt tensöre böler. tf.Split ile aynı.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.split_v (TFL::SplitVOp)

Bir tensörü bir boyut boyunca num_split tensörlere böler.

value tensörünü split_dim boyunca, split_dim hariç, orijinaliyle aynı şekle sahip bir dizi alt tensöre böler. Ortaya çıkan alt tensörlerin gruplandırılmasına size-splits ile karar verilir. tf.SplitV ile aynı.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.sqrt (TFL::SqrtOp)

Karekök operatörü

Girdinin öğe bazında karekökünü hesaplar

Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.square (TFL::SquareOp)

Kare operatörü

Girişin eleman bazında karesini hesaplar

Özellikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType , TF::SameOperandsAndResultTypeResolveRef

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.squared_difference (TFL::SquaredDifferenceOp)

Kare fark operatörü

Eleman bazında kare fark işlemi.

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

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.squeeze (TFL::SqueezeOp)

Bir tensörün şeklinden boyut 1'in boyutlarını kaldırır.

Bir tensör input verildiğinde, bu işlem boyut 1'in tüm boyutları kaldırılmış olarak aynı türde bir tensör döndürür. Tüm 1. boyut boyutlarını kaldırmak istemiyorsanız, squeeze_dims belirterek belirli 1. boyut boyutlarını kaldırabilirsiniz.

Örneğin:

# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]
shape(squeeze(t)) ==> [2, 3]

Veya belirli boyut 1 boyutlarını kaldırmak için:

# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]
shape(squeeze(t, [2, 4])) ==> [1, 2, 3, 1]

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.strided_slice (TFL::StridedSliceOp)

StridedSlice Operasyonu

input adımlı bir dilim döndürün.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.sub (TFL::SubOp)

Çıkarma operatörü

Eleman bazında çıkarma işlemi.

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

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.sum (TFL::SumOp)

Toplama operatörü

Belirtilen eksenler boyunca toplam azalmayı hesaplar

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

Arayüzler: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface) , TflRuntimeVerifyOpInterface

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.svdf (TFL::SVDFOp)

Tek değerli ayrıştırma filtresi operatörü

SVDF işlemi, yoğun şekilde bağlı bir işlemin düşük dereceli filtrelere ayrıştırılmasıdır. Ayrıntılar için: https://research.google.com/pubs/pub43813.html https://arxiv.org/abs/1812.02802

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

Arayüzler: DynamicRangeQuantizedOpInterface , TFL_StatefulOp , TflRuntimeVerifyOpInterface

Nitelikler:

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.tanh (TFL::TanhOp)

Hiperbolik tanjant operatörü

Girişin eleman bazında Hiperbolik tanjantını hesaplar

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult , SameOperandsAndResultShape

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.tile (TFL::TileOp)

Döşeme operatörü.

Belirli bir tensörü döşeyerek bir tensör oluşturur.

Bu işlem, girişi birçok kez kopyalayarak yeni bir tensör oluşturur. Çıkış tensörünün i'inci boyutu, input.dims(i) * multiples[i] öğelerine sahiptir ve girişin değerleri, 'i'inci boyut boyunca katlar[i] kez çoğaltılır. Örneğin, [abcd]'yi [2] ile döşemek [abcdabcd] üretir.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.topk_v2 (TFL::TopKV2Op)

TopK operatörü

input her son boyutlu dilimi boyunca en üstteki k en büyük öğeyi ve giriş tensörünün son boyutu içindeki değerlerin indekslerini döndürür.

Sonuçlar her zaman azalan düzende sıralanır.

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.transpose (TFL::TransposeOp)

Transpoze operatörü

x'in Transpozesini döndürür

Nitelikler: AlwaysSpeculatableImplTrait , QuantizableResult

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

İşlenenler:

Sonuçlar:

tfl.transpose_conv (TFL::TransposeConvOp)

Transpoze evrişim operatörü

Girişte transpoze evrişim işlemini gerçekleştirir.

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

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

Efektler: MemoryEffects::Effect{}

Nitelikler:

İşlenenler: