MlirPassthroughOp
컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
main() 함수를 사용하여 모듈로 표현된 임의의 MLIR 계산을 래핑합니다.
이 작업에는 연결된 커널이 없으며 일반 TensorFlow 세션에서 실행되지 않습니다. 대신 사용자 지정 도구를 사용하여 다운스트림을 처리할 목적으로 사용자 지정 MLIR 계산을 TensorFlow 그래프를 통해 전달하려는 경우나 테스트용으로 사용하기 위한 것입니다(예: TensorFlow 라이트와 같은 다른 환경을 대상으로 하는 경우). MLIR 모듈에는 진입점으로 사용될 main() 함수가 있을 것으로 예상됩니다. 작업에 대한 입력은 main() 함수에 인수로 전달되고 기본 함수의 반환 값은 출력에 매핑됩니다. 사용 예:
{@code
import tensorflow as tf
from tensorflow.compiler.mlir.tensorflow.gen_mlir_passthrough_op import mlir_passthrough_op
mlir_module = '''python
func @main(%arg0 : tensor<10xf32>, %arg1 : tensor<10xf32>) -> tensor<10x10xf32> {
%add = "magic.op"(%arg0, %arg1) : (tensor<10xf32>, tensor<10xf32>) -> tensor<10x10xf32>
return %ret : tensor<10x10xf32>
}
'''
공개 방법
정적 MlirPassthroughOp | 생성 ( Scope 범위, Iterable< Operand <?>> 입력, String mlirModule, List<Class<?>> Toutputs) 새로운 MlirPassthroughOp 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다. |
Iterator< 피연산자 <객체>> | |
목록< 출력 <?>> | |
상속된 메서드
java.lang.Object 클래스에서 부울 | 같음 (개체 arg0) |
마지막 수업<?> | getClass () |
정수 | 해시코드 () |
최종 무효 | 알림 () |
최종 무효 | 통지모두 () |
끈 | toString () |
최종 무효 | 대기 (long arg0, int arg1) |
최종 무효 | 기다리세요 (긴 arg0) |
최종 무효 | 기다리다 () |
인터페이스 java.lang.Iterable에서 무효의 | forEach (소비자<? super T> arg0) |
추상 반복자< 피연산자 <객체>> | 반복자 () |
분할자< 피연산자 <객체>> | 분할기 () |
공개 방법
새로운 MlirPassthroughOp 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
보고
- MlirPassthroughOp의 새 인스턴스
공공 반복자< 피연산자 <객체>> 반복자 ()
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최종 업데이트: 2024-08-27(UTC)
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