'chlo' উপভাষা

ক্লায়েন্ট এইচএলও অপারেশনস

এই উপভাষায় এমন অপস রয়েছে যা XlaBuilder C++ API এর API পৃষ্ঠের ক্ষেত্রফলের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সারিবদ্ধ, যেখানে এই ধরনের অপসগুলির শব্দার্থবিদ্যা নিম্ন স্তরের উপভাষায় বিদ্যমান (যেমন stablehlo ) এর বাইরেও যায়। মূলত, যখনই ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি একটি API কলের জন্য সিনট্যাকটিক চিনি বা একাধিক অপসের গঠন ব্যবহার করে, তখন এই উপভাষাটি API কলটিকে মডেল করার চেষ্টা করে এবং নিম্ন স্তরের উপভাষায় সম্পূর্ণরূপে রূপান্তরিত করার জন্য রূপান্তর প্যাটার্ন প্রদান করে।

অপারেশনস

chlo._asin_acos_kernel (chlo::AsinAcosKernelOp)

AsinAcosKernel অপারেটর

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo._asin_acos_kernel` $operand attr-dict `:` type($operand) `->` type($result)

উপাদান অনুসারে AsinAcosKernel(operand) প্রদান করে।

If
  w = _asin_acos_kernel(z)
  w' = _asin_acos_kernel(I * z)
Then
  asin(z) = complex(atan2(z.real, w.real), sign(z.imag) * w.imag)
  acos(z) = complex(atan2(w.real, z.real), -sign(z.imag) * w.imag)
  asinh(z) = complex(sign(z.real) * w'.imag, atan2(z.imag, w'.real))
  acosh(z) = complex(w.imag, sign(z.imag) * atan2(w.real, z.real))

এই অপশনটি পচনের ক্ষেত্রে একটি মধ্যবর্তী মান হিসেবে ব্যবহৃত হয় এবং এটি কখনই সরাসরি ফ্রেমওয়ার্ক দ্বারা তৈরি করা উচিত নয় বা ব্যাকএন্ড দ্বারা ব্যবহার করা উচিত নয়।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CompatibleOperandsAndResultType , Elementwise , SameOperandsAndResultShape

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
operand ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট এলিমেন্টের মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
result ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট এলিমেন্টের মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

chlo.acos (chlo::AcosOp)

অ্যাকোস অপারেটর

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.acos` $operand attr-dict `:` type($operand) `->` type($result)

উপাদান অনুসারে Acos(operand) প্রদান করে।

\[ \acos(x) = 2 * \atan(\sqrt(1 - x^2) / (1 + x)) if x != -1 = pi if x == -1 \]

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CompatibleOperandsAndResultType , Elementwise , SameOperandsAndResultShape

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
operand ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোটের টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট এলিমেন্টের মান সহ জটিল ধরণের

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
result ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোটের টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট এলিমেন্টের মান সহ জটিল ধরণের

chlo.acosh (chlo::AcoshOp)

অ্যাকোশ অপারেশন

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.acosh` $operand attr-dict `:` type($operand) `->` type($result)

Acosh(operand) উপাদান অনুসারে প্রদান করে।

\[ \acosh(x) = log(x + sqrt(x^2 - 1)) if x >= -1 \acosh(x) = nan if x < -1 \]

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CompatibleOperandsAndResultType , Elementwise , SameOperandsAndResultShape

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
operand ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোটের টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট এলিমেন্টের মান সহ জটিল ধরণের

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
result ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোটের টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট এলিমেন্টের মান সহ জটিল ধরণের

chlo.asin (chlo::AsinOp)

আসিন অপারেটর

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.asin` $operand attr-dict `:` type($operand) `->` type($result)

Asin(operand) উপাদান অনুসারে প্রদান করে।

\[ \asin(x) = 2 * atan(x / (1 + sqrt(1 - x^2))) \]

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CompatibleOperandsAndResultType , Elementwise , SameOperandsAndResultShape

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
operand ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোটের টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট এলিমেন্টের মান সহ জটিল ধরণের

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
result ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোটের টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট এলিমেন্টের মান সহ জটিল ধরণের

chlo.asinh (chlo::AsinhOp)

আসিন অপারেশন

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.asinh` $operand attr-dict `:` type($operand) `->` type($result)

Asinh(operand) উপাদান অনুসারে প্রদান করে।

\[ \asinh(x) = log(x + sqrt(x^2 + 1)) \]

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CompatibleOperandsAndResultType , Elementwise , SameOperandsAndResultShape

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
operand ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোটের টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট এলিমেন্টের মান সহ জটিল ধরণের

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
result ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোটের টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট এলিমেন্টের মান সহ জটিল ধরণের

chlo.atan (chlo::AtanOp)

আতান অপারেটর

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.atan` $operand attr-dict `:` type($operand) `->` type($result)

Atan(operand) উপাদান অনুসারে প্রদান করে।

\[ \atan(x) = \atan2(x, 1) \]

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CompatibleOperandsAndResultType , Elementwise , SameOperandsAndResultShape

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
operand ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোটের টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট এলিমেন্টের মান সহ জটিল ধরণের

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
result ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোটের টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট এলিমেন্টের মান সহ জটিল ধরণের

chlo.atanh (chlo::AtanhOp)

আতান অপারেটর

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.atanh` $operand attr-dict `:` type($operand) `->` type($result)

Atanh(operand) উপাদান অনুসারে প্রদান করে।

\[ \atanh(x) = 0.5 * log((1 + x) / (1 - x)) if abs(x) <= 1 = nan otherwise \]

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CompatibleOperandsAndResultType , Elementwise , SameOperandsAndResultShape

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
operand ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোটের টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট এলিমেন্টের মান সহ জটিল ধরণের

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
result ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোটের টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট এলিমেন্টের মান সহ জটিল ধরণের

chlo.bessel_i1e (chlo::BesselI1eOp)

অর্ডার ১ এর বেসেল ফাংশন

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.bessel_i1e` $operand attr-dict `:` type($operand) `->` type($result)

উপাদান অনুসারে bessel_i1e(operand) প্রদান করে।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CompatibleOperandsAndResultType , Elementwise , SameOperandsAndResultShape

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
operand ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোটের টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট এলিমেন্টের মান সহ জটিল ধরণের

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
result ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোটের টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট এলিমেন্টের মান সহ জটিল ধরণের

chlo.broadcast_add (chlo::broadcastAddOp)

সংযোজন অপারেটর (ঐচ্ছিক সম্প্রচার সহ)

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.broadcast_add` $lhs `,` $rhs attr-dict `:`
              `(` type($lhs) `,` type($rhs) `)` `->` type(results)

উপাদান অনুসারে lhs + rhs প্রদান করে।

https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#element-wise_binary_arithmetic_operations দেখুন

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CHLO_Broadcasting , Commutative , HLO_BroadcastingElementwise , HLO_CompatibleOperandsAndResultElementType , InferTensorType

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

বৈশিষ্ট্য:

বৈশিষ্ট্য MLIR প্রকার বিবরণ
broadcast_dimensions ::mlir::DenseI64ArrayAttr i64 ঘন অ্যারে অ্যাট্রিবিউট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
lhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর
rhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
«নামহীন» ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

chlo.broadcast_and (chlo::BroadcastAndOp)

লজিক্যাল এবং অপারেটর (ঐচ্ছিক সম্প্রচার সহ)

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.broadcast_and` $lhs `,` $rhs attr-dict `:`
              `(` type($lhs) `,` type($rhs) `)` `->` type(results)

logical_and(lhs, rhs) উপাদান অনুসারে প্রদান করে।

https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#element-wise_binary_arithmetic_operations দেখুন

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CHLO_Broadcasting , Commutative , HLO_BroadcastingElementwise , InferTensorType

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

বৈশিষ্ট্য:

বৈশিষ্ট্য MLIR প্রকার বিবরণ
broadcast_dimensions ::mlir::DenseI64ArrayAttr i64 ঘন অ্যারে অ্যাট্রিবিউট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
lhs বুলের টেনসর অথবা 2/4/8/16/32/64-বিট পূর্ণসংখ্যার মান
rhs বুলের টেনসর অথবা 2/4/8/16/32/64-বিট পূর্ণসংখ্যার মান

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
«নামহীন» ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

chlo.broadcast_atan2 (chlo::BroadcastAtan2Op)

Atan2 অপারেটর (ঐচ্ছিক সম্প্রচার সহ)

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.broadcast_atan2` $lhs `,` $rhs attr-dict `:`
              `(` type($lhs) `,` type($rhs) `)` `->` type(results)

উপাদান অনুসারে atan2(lhs/rhs) প্রদান করে।

https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#element-wise_binary_arithmetic_operations দেখুন

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CHLO_Broadcasting , HLO_BroadcastingElementwise , InferTensorType , SameOperandsAndResultElementType

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

বৈশিষ্ট্য:

বৈশিষ্ট্য MLIR প্রকার বিবরণ
broadcast_dimensions ::mlir::DenseI64ArrayAttr i64 ঘন অ্যারে অ্যাট্রিবিউট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
lhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর
rhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
«নামহীন» ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

chlo.broadcast_compare (chlo::BroadcastCompareOp)

অপারেটরের তুলনা করুন (ঐচ্ছিক সম্প্রচারের সাথে)

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.broadcast_compare` $lhs `,` $rhs attr-dict `:`
              `(` type($lhs) `,` type($rhs) `)` `->` type(results)

comparison_direction এবং compare_type অনুসারে lhs এবং rhs উপাদানের তুলনা করে। যদি নির্দিষ্ট না করা থাকে, তাহলে compare_type হল float উপাদানের ধরণগুলির জন্য FLOAT, signed উপাদানের ধরণগুলির জন্য SIGNED এবং unsigned উপাদানের ধরণগুলির জন্য UNSIGNED।

https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#element-wise_comparison_operations দেখুন

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CHLO_Broadcasting , HLO_BroadcastingElementwise , InferTensorType

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

বৈশিষ্ট্য:

বৈশিষ্ট্য MLIR প্রকার বিবরণ
broadcast_dimensions ::mlir::DenseI64ArrayAttr i64 ঘন অ্যারে অ্যাট্রিবিউট
comparison_direction ::mlir::chlo::তুলনা দিকনির্দেশনা কোন তুলনামূলক অপারেশন করতে হবে।
compare_type ::mlir::chlo::তুলনাপ্রকারAttr কোন তুলনার ধরণ ব্যবহার করতে হবে।

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
lhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর
rhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
«নামহীন» বুল মানের টেনসর

chlo.broadcast_complex (chlo::BroadcastComplexOp)

জটিল অপারেটর (ঐচ্ছিক সম্প্রচার সহ)

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.broadcast_complex` $lhs `,` $rhs attr-dict `:`
              `(` type($lhs) `,` type($rhs) `)` `->` type(results)

বাস্তব এবং কাল্পনিক মানের জোড়াকে একটি জটিল মানে উপাদান-ভিত্তিক রূপান্তর করে।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CHLO_Broadcasting , HLO_BroadcastingElementwise , InferTensorType

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

বৈশিষ্ট্য:

বৈশিষ্ট্য MLIR প্রকার বিবরণ
broadcast_dimensions ::mlir::DenseI64ArrayAttr i64 ঘন অ্যারে অ্যাট্রিবিউট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
lhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট মানের টেনসর
rhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট মানের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
«নামহীন» ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট এলিমেন্টের মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

chlo.broadcast_divide (chlo::BroadcastDivOp)

বিভাগ অপারেটর (ঐচ্ছিক সম্প্রচার সহ)

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.broadcast_divide` $lhs `,` $rhs attr-dict `:`
              `(` type($lhs) `,` type($rhs) `)` `->` type(results)

উপাদান অনুসারে lhs / rhs প্রদান করে।

https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#element-wise_binary_arithmetic_operations দেখুন

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CHLO_Broadcasting , HLO_BroadcastingElementwise , InferTensorType , SameOperandsAndResultElementType

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

বৈশিষ্ট্য:

বৈশিষ্ট্য MLIR প্রকার বিবরণ
broadcast_dimensions ::mlir::DenseI64ArrayAttr i64 ঘন অ্যারে অ্যাট্রিবিউট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
lhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর
rhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
«নামহীন» ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

chlo.broadcast_maximum (chlo::BroadcastMaxOp)

সর্বোচ্চ অপারেটর (ঐচ্ছিক সম্প্রচার সহ)

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.broadcast_maximum` $lhs `,` $rhs attr-dict `:`
              `(` type($lhs) `,` type($rhs) `)` `->` type(results)

উপাদান অনুসারে max(lhs, rhs) প্রদান করে।

https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#element-wise_binary_arithmetic_operations দেখুন

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CHLO_Broadcasting , Commutative , HLO_BroadcastingElementwise , HLO_CompatibleOperandsAndResultElementType , InferTensorType

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

বৈশিষ্ট্য:

বৈশিষ্ট্য MLIR প্রকার বিবরণ
broadcast_dimensions ::mlir::DenseI64ArrayAttr i64 ঘন অ্যারে অ্যাট্রিবিউট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
lhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর
rhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
«নামহীন» ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

chlo.broadcast_minimum (chlo::BroadcastMinOp)

ন্যূনতম অপারেটর (ঐচ্ছিক সম্প্রচার সহ)

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.broadcast_minimum` $lhs `,` $rhs attr-dict `:`
              `(` type($lhs) `,` type($rhs) `)` `->` type(results)

উপাদান অনুসারে min(lhs, rhs) প্রদান করে।

https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#element-wise_binary_arithmetic_operations দেখুন

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CHLO_Broadcasting , Commutative , HLO_BroadcastingElementwise , HLO_CompatibleOperandsAndResultElementType , InferTensorType

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

বৈশিষ্ট্য:

বৈশিষ্ট্য MLIR প্রকার বিবরণ
broadcast_dimensions ::mlir::DenseI64ArrayAttr i64 ঘন অ্যারে অ্যাট্রিবিউট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
lhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর
rhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
«নামহীন» ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

chlo.broadcast_multiply (chlo::BroadcastMulOp)

গুণন অপারেটর (ঐচ্ছিক সম্প্রচার সহ)

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.broadcast_multiply` $lhs `,` $rhs attr-dict `:`
              `(` type($lhs) `,` type($rhs) `)` `->` type(results)

উপাদান অনুসারে lhs * rhs প্রদান করে।

https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#element-wise_binary_arithmetic_operations দেখুন

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CHLO_Broadcasting , Commutative , HLO_BroadcastingElementwise , InferTensorType , SameOperandsAndResultElementType

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

বৈশিষ্ট্য:

বৈশিষ্ট্য MLIR প্রকার বিবরণ
broadcast_dimensions ::mlir::DenseI64ArrayAttr i64 ঘন অ্যারে অ্যাট্রিবিউট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
lhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর
rhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
«নামহীন» ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

chlo.broadcast_next_after (chlo::BroadcastNextAfterOp)

Std::nextafter অপারেটর (ঐচ্ছিক সম্প্রচার সহ)

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.broadcast_next_after` $lhs `,` $rhs attr-dict `:`
              `(` type($lhs) `,` type($rhs) `)` `->` type(results)

উপাদান অনুসারে, rhs এর দিকে lhs এর পরবর্তী প্রতিনিধিত্বযোগ্য মান প্রদান করে। এটি একটি সাবনরমাল সংখ্যাও প্রদান করতে পারে।

C++ std::nextafter ফাংশনের সমতুল্য।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CHLO_Broadcasting , HLO_BroadcastingElementwise , InferTensorType , SameOperandsAndResultElementType

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

বৈশিষ্ট্য:

বৈশিষ্ট্য MLIR প্রকার বিবরণ
broadcast_dimensions ::mlir::DenseI64ArrayAttr i64 ঘন অ্যারে অ্যাট্রিবিউট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
lhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর
rhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
«নামহীন» ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

chlo.broadcast_or (chlo::BroadcastOrOp)

লজিক্যাল বা অপারেটর (ঐচ্ছিক সম্প্রচার সহ)

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.broadcast_or` $lhs `,` $rhs attr-dict `:`
              `(` type($lhs) `,` type($rhs) `)` `->` type(results)

উপাদান অনুসারে logical_or(lhs, rhs) প্রদান করে।

https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#element-wise_binary_arithmetic_operations দেখুন

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CHLO_Broadcasting , Commutative , HLO_BroadcastingElementwise , InferTensorType

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

বৈশিষ্ট্য:

বৈশিষ্ট্য MLIR প্রকার বিবরণ
broadcast_dimensions ::mlir::DenseI64ArrayAttr i64 ঘন অ্যারে অ্যাট্রিবিউট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
lhs বুলের টেনসর অথবা 2/4/8/16/32/64-বিট পূর্ণসংখ্যার মান
rhs বুলের টেনসর অথবা 2/4/8/16/32/64-বিট পূর্ণসংখ্যার মান

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
«নামহীন» ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

chlo.broadcast_polygamma (chlo::BroadcastPolygammaOp)

পলিগামা ফাংশন (ঐচ্ছিক সম্প্রচার সহ)

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.broadcast_polygamma` $lhs `,` $rhs attr-dict `:`
              `(` type($lhs) `,` type($rhs) `)` `->` type(results)

উপাদান অনুসারে Polygamma(operand, operand) প্রদান করে।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CHLO_Broadcasting , HLO_BroadcastingElementwise , InferTensorType , SameOperandsAndResultElementType

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

বৈশিষ্ট্য:

বৈশিষ্ট্য MLIR প্রকার বিবরণ
broadcast_dimensions ::mlir::DenseI64ArrayAttr i64 ঘন অ্যারে অ্যাট্রিবিউট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
lhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর
rhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
«নামহীন» ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

chlo.broadcast_power (chlo::BroadcastPowOp)

পাওয়ার অপারেটর (ঐচ্ছিক সম্প্রচার সহ)

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.broadcast_power` $lhs `,` $rhs attr-dict `:`
              `(` type($lhs) `,` type($rhs) `)` `->` type(results)

উপাদান অনুসারে lhs ^ rhs প্রদান করে।

https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#element-wise_binary_arithmetic_operations দেখুন

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CHLO_Broadcasting , HLO_BroadcastingElementwise , InferTensorType , SameOperandsAndResultElementType

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

বৈশিষ্ট্য:

বৈশিষ্ট্য MLIR প্রকার বিবরণ
broadcast_dimensions ::mlir::DenseI64ArrayAttr i64 ঘন অ্যারে অ্যাট্রিবিউট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
lhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর
rhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
«নামহীন» ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

chlo.broadcast_remainder (chlo::BroadcastRemOp)

অবশিষ্ট অপারেটর (ঐচ্ছিক সম্প্রচার সহ)

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.broadcast_remainder` $lhs `,` $rhs attr-dict `:`
              `(` type($lhs) `,` type($rhs) `)` `->` type(results)

উপাদান অনুসারে lhs % rhs প্রদান করে।

https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#element-wise_binary_arithmetic_operations দেখুন

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CHLO_Broadcasting , HLO_BroadcastingElementwise , InferTensorType , SameOperandsAndResultElementType

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

বৈশিষ্ট্য:

বৈশিষ্ট্য MLIR প্রকার বিবরণ
broadcast_dimensions ::mlir::DenseI64ArrayAttr i64 ঘন অ্যারে অ্যাট্রিবিউট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
lhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর
rhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
«নামহীন» ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

chlo.broadcast_select (chlo::BroadcastSelectOp)

অপারেটর নির্বাচন করুন (ঐচ্ছিক numpy-স্টাইল সম্প্রচার সহ)

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.broadcast_select` $pred `,` $on_true `,` $on_false attr-dict `:`
              `(` type($pred) `,` type($on_true) `,` type($on_false) `)` `->` type(results)

একটি প্রিডিকেট অ্যারের মানের উপর ভিত্তি করে দুটি ইনপুট অ্যারের উপাদান থেকে একটি আউটপুট অ্যারে তৈরি করে।

https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#select দেখুন

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CHLO_Broadcasting , HLO_BroadcastingElementwise , InferTensorType

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
pred বুল মানের র‍্যাঙ্ক করা টেনসর
on_true ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর
on_false ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
«নামহীন» ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

chlo.broadcast_shift_left (chlo::BroadcastShiftLeftOp)

বাম অপারেটরটি স্থানান্তর করুন (ঐচ্ছিক সম্প্রচার সহ)

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.broadcast_shift_left` $lhs `,` $rhs attr-dict `:`
              `(` type($lhs) `,` type($rhs) `)` `->` type(results)

উপাদান অনুসারে lhs << rhs প্রদান করে।

https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#element-wise_binary_arithmetic_operations দেখুন

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CHLO_Broadcasting , HLO_BroadcastingElementwise , InferTensorType , SameOperandsAndResultElementType

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

বৈশিষ্ট্য:

বৈশিষ্ট্য MLIR প্রকার বিবরণ
broadcast_dimensions ::mlir::DenseI64ArrayAttr i64 ঘন অ্যারে অ্যাট্রিবিউট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
lhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর
rhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
«নামহীন» ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

chlo.broadcast_shift_right_arithmetic (chlo::BroadcastShiftRightArithmeticOp)

ডানদিকের গাণিতিক অপারেটরটি স্থানান্তর করুন (ঐচ্ছিক সম্প্রচার সহ)

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.broadcast_shift_right_arithmetic` $lhs `,` $rhs attr-dict `:`
              `(` type($lhs) `,` type($rhs) `)` `->` type(results)

উপাদান অনুসারে lhs >> rhs প্রদান করে।

https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#element-wise_binary_arithmetic_operations দেখুন

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CHLO_Broadcasting , HLO_BroadcastingElementwise , InferTensorType , SameOperandsAndResultElementType

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

বৈশিষ্ট্য:

বৈশিষ্ট্য MLIR প্রকার বিবরণ
broadcast_dimensions ::mlir::DenseI64ArrayAttr i64 ঘন অ্যারে অ্যাট্রিবিউট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
lhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর
rhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
«নামহীন» ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

chlo.broadcast_shift_right_logical (chlo::BroadcastShiftRightLogicalOp)

ডানদিকে লজিক্যাল অপারেটর স্থানান্তর করুন (ঐচ্ছিক সম্প্রচার সহ)

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.broadcast_shift_right_logical` $lhs `,` $rhs attr-dict `:`
              `(` type($lhs) `,` type($rhs) `)` `->` type(results)

উপাদান অনুসারে lhs >> rhs প্রদান করে।

https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#element-wise_binary_arithmetic_operations দেখুন

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CHLO_Broadcasting , HLO_BroadcastingElementwise , InferTensorType , SameOperandsAndResultElementType

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

বৈশিষ্ট্য:

বৈশিষ্ট্য MLIR প্রকার বিবরণ
broadcast_dimensions ::mlir::DenseI64ArrayAttr i64 ঘন অ্যারে অ্যাট্রিবিউট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
lhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর
rhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
«নামহীন» ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

chlo.broadcast_subtract (chlo::BroadcastSubOp)

বিয়োগ অপারেটর (ঐচ্ছিক সম্প্রচার সহ)

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.broadcast_subtract` $lhs `,` $rhs attr-dict `:`
              `(` type($lhs) `,` type($rhs) `)` `->` type(results)

উপাদান অনুসারে lhs - rhs প্রদান করে।

https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#element-wise_binary_arithmetic_operations দেখুন

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CHLO_Broadcasting , HLO_BroadcastingElementwise , InferTensorType , SameOperandsAndResultElementType

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

বৈশিষ্ট্য:

বৈশিষ্ট্য MLIR প্রকার বিবরণ
broadcast_dimensions ::mlir::DenseI64ArrayAttr i64 ঘন অ্যারে অ্যাট্রিবিউট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
lhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর
rhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
«নামহীন» ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

chlo.broadcast_xor (chlo::BroadcastXorOp)

লজিক্যাল xor অপারেটর (ঐচ্ছিক সম্প্রচার সহ)

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.broadcast_xor` $lhs `,` $rhs attr-dict `:`
              `(` type($lhs) `,` type($rhs) `)` `->` type(results)

উপাদান অনুসারে logical_xor(lhs, rhs) প্রদান করে।

https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#element-wise_binary_arithmetic_operations দেখুন

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CHLO_Broadcasting , Commutative , HLO_BroadcastingElementwise , InferTensorType

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

বৈশিষ্ট্য:

বৈশিষ্ট্য MLIR প্রকার বিবরণ
broadcast_dimensions ::mlir::DenseI64ArrayAttr i64 ঘন অ্যারে অ্যাট্রিবিউট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
lhs বুলের টেনসর অথবা 2/4/8/16/32/64-বিট পূর্ণসংখ্যার মান
rhs বুলের টেনসর অথবা 2/4/8/16/32/64-বিট পূর্ণসংখ্যার মান

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
«নামহীন» ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

chlo.broadcast_zeta (chlo::BroadcastZetaOp)

হুরউইৎজ জেটা ফাংশন

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.broadcast_zeta` $lhs `,` $rhs attr-dict `:`
              `(` type($lhs) `,` type($rhs) `)` `->` type(results)

উপাদান অনুসারে Zeta(operand, operand) প্রদান করে।

\[ \(\zeta(x, q) = \sum_{n=0}^{\infty} (q + n)^{-x}\) \]

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CHLO_Broadcasting , HLO_BroadcastingElementwise , InferTensorType , SameOperandsAndResultElementType

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

বৈশিষ্ট্য:

বৈশিষ্ট্য MLIR প্রকার বিবরণ
broadcast_dimensions ::mlir::DenseI64ArrayAttr i64 ঘন অ্যারে অ্যাট্রিবিউট

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
lhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট মানের টেনসর
rhs ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট মানের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
«নামহীন» ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট মানের টেনসর

chlo.conj (chlo::ConjOp)

কনজ অপারেটর

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.conj` $operand attr-dict `:` type($operand) `->` type($result)

উপাদান অনুসারে Conj(operand) প্রদান করে।

\[ \conj(x) = (\real(x), \neg(\imag(x))) \]

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CompatibleOperandsAndResultType , Elementwise , SameOperandsAndResultShape

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
operand ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোটের টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট এলিমেন্টের মান সহ জটিল ধরণের

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
result ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোটের টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট এলিমেন্টের মান সহ জটিল ধরণের

chlo.constant (chlo::ConstantOp)

ধ্রুবক অপারেটর

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.constant` attr-dict $value

একটি ধ্রুবক মান প্রতিনিধিত্ব করে।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , ConstantLike

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

বৈশিষ্ট্য:

বৈশিষ্ট্য MLIR প্রকার বিবরণ
value ::mlir::উপাদানসমূহ ধ্রুবক ভেক্টর/টেনসর বৈশিষ্ট্য

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
output ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যা বা জটিল ধরণের টেনসর যার ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান বা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার পরিমাণগত মান রয়েছে।

chlo.constant_like (chlo::ConstantLikeOp)

ধ্রুবকের মতো অপারেটর

অপারেন্ডের মতো একই আকৃতির একটি স্প্ল্যাট ধ্রুবক প্রদান করে।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CHLO_Broadcasting , HLO_BroadcastingElementwise , InferTensorType , SameOperandsAndResultShape

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

বৈশিষ্ট্য:

বৈশিষ্ট্য MLIR প্রকার বিবরণ
value ::mlir::টাইপ করা হয়েছে টাইপডঅ্যাটার ইনস্ট্যান্স

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
operand ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
«নামহীন» ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোট বা বুল অথবা ২/৪/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট পূর্ণসংখ্যার টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট উপাদান অথবা প্রতি-টেনসর পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড বা প্রতি-অক্ষ পূর্ণসংখ্যার কোয়ান্টাইজড মান সহ জটিল ধরণের টেনসর

chlo.cosh (chlo::CoshOp)

কশ অপারেটর

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.cosh` $operand attr-dict `:` type($operand) `->` type($result)

উপাদান অনুসারে Cosh(operand) প্রদান করে।

\[ \cosh(x) = (e^x + e^-x) / 2 \]

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CompatibleOperandsAndResultType , Elementwise , SameOperandsAndResultShape

ইন্টারফেস: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

প্রভাব: MemoryEffects::Effect{}

অপারেন্ডস:

অপারেন্ড বিবরণ
operand ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোটের টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট এলিমেন্টের মান সহ জটিল ধরণের

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
result ৪/৬/৮/১৬/৩২/৬৪-বিট ফ্লোটের টেনসর অথবা ৩২/৬৪-বিট ফ্লোট এলিমেন্টের মান সহ জটিল ধরণের

chlo.digamma (chlo::DigammaOp)

দিগাম্মা ফাংশন

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.digamma` $operand attr-dict `:` type($operand) `->` type($result)

Digamma(operand) উপাদান-ভিত্তিক প্রদান করে।

বৈশিষ্ট্য: AlwaysSpeculatableImplTrait , CompatibleOperandsAndResultType , Elementwise , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

অপারেন্ড বিবরণ
operand tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float values

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
result tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float values

chlo.erf (chlo::ErfOp)

Erfc operator

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.erf` $operand attr-dict `:` type($operand) `->` type($result)

Computes the Gauss error function of x element-wise.

erf(x) = erf_impl(x) if |x| < 1 = 1 - erfc_impl(x) otherwise

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , CompatibleOperandsAndResultType , Elementwise , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

অপারেন্ড বিবরণ
operand tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float values

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
result tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float values

chlo.erf_inv (chlo::ErfInvOp)

Inverse Erf

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.erf_inv` $operand attr-dict `:` type($operand) `->` type($result)

Returns ErfInv(operand) element-wise.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , CompatibleOperandsAndResultType , Elementwise , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

অপারেন্ড বিবরণ
operand tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float values

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
result tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float values

chlo.erfc (chlo::ErfcOp)

Erfc operator

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.erfc` $operand attr-dict `:` type($operand) `->` type($result)

Computes an approximation of the error function complement (1 - erf(x)).

erfc(x) = erfc_impl(x) if |x| > 1 = 1 - erf_impl(x) otherwise

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , CompatibleOperandsAndResultType , Elementwise , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

অপারেন্ড বিবরণ
operand tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float values

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
result tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float values

chlo.is_inf (chlo::IsInfOp)

IsInf predicate

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.is_inf` $operand attr-dict `:` type($operand) `->` type($result)

Returns if a value is +/-inf element-wise.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , Elementwise , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

অপারেন্ড বিবরণ
operand tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float values

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
result tensor of bool values

chlo.is_neg_inf (chlo::IsNegInfOp)

IsNegInf predicate

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.is_neg_inf` $operand attr-dict `:` type($operand) `->` type($result)

Returns if a value is -inf element-wise.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , Elementwise , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

অপারেন্ড বিবরণ
operand tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float values

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
result tensor of bool values

chlo.is_pos_inf (chlo::IsPosInfOp)

IsPosInf predicate

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.is_pos_inf` $operand attr-dict `:` type($operand) `->` type($result)

Returns if a value is +inf element-wise.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , Elementwise , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

অপারেন্ড বিবরণ
operand tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float values

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
result tensor of bool values

chlo.lgamma (chlo::LgammaOp)

Lgamma function

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.lgamma` $operand attr-dict `:` type($operand) `->` type($result)

Returns Lgamma(operand) element-wise.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , CompatibleOperandsAndResultType , Elementwise , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

অপারেন্ড বিবরণ
operand tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float values

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
result tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float values

chlo.next_after (chlo::NextAfterOp)

Std::nextafter operator

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.next_after` $x `,` $y attr-dict `:` type($x) `,` type($y) `->` type(results)

Returns the next representable value of x in the direction of y , element-wise. It can also return a subnormal number.

Equivalent to the C++ std::nextafter function.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , CompatibleOperandsAndResultType

Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

অপারেন্ড বিবরণ
x tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float values
y tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float values

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
result tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float values

chlo.polygamma (chlo::PolygammaOp)

Polygamma function

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.polygamma` $n `,` $x attr-dict `:` type($n) `,` type($x) `->` type(results)

Returns Polygamma(operand, operand) element-wise.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , CompatibleOperandsAndResultType

Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

অপারেন্ড বিবরণ
n tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float values
x tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float values

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
result tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float values

chlo.ragged_dot (chlo::RaggedDotOp)

Computes a matmul over a single ragged dimension

This operation takes three tensor args---lhs, rhs, and group_sizes---and a "ragged_dot_dimension_numbers" attribute. Like dot_general, the lhs and rhs are allowed arbitrary batch and contracting dimensions. Additionally, the lhs is required to have one ragged dimension, and the rhs may have at most one group dimension. The op has three modes, depending on the kind of the lhs ragged dimension.

In mode 1, the shape-signature is [b,m,k], [g,b,k,n], [b,g] -> [b,m,n] . Here the ragged dimension is an lhs non-contracting dimension ( m ). The dimensions b and k represent batch and contracting dimensions respectively. The rhs is required to have a group dimension ( g ).

In mode 2, the shape-signature is [b,m,k], [b,k,n], [b,g] -> [g,b,m,n] . Here the ragged dimension is an lhs/rhs contracting dimension ( k ).

In mode 3, the shape-signature is [b,m,k], [b,k,n], [g] -> [b,m,n] . Here the ragged dimension is an lhs/rhs batch dimension ( b ).

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait

Interfaces: ConditionallySpeculatable , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Attributes:

Attribute MLIR Type বিবরণ
ragged_dot_dimension_numbers ::mlir::chlo::RaggedDotDimensionNumbersAttr Attribute that models the dimension information for ragged dot.
precision_config ::mlir::ArrayAttr Precision Config attribute

Operands:

অপারেন্ড বিবরণ
lhs tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float or bool or 2/4/8/16/32/64-bit integer or complex type with 32/64-bit float elements or per-tensor integer quantized or per-axis integer quantized values
rhs tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float or bool or 2/4/8/16/32/64-bit integer or complex type with 32/64-bit float elements or per-tensor integer quantized or per-axis integer quantized values
group_sizes ranked tensor of 2/4/8/16/32/64-bit integer values

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
result tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float or bool or 2/4/8/16/32/64-bit integer or complex type with 32/64-bit float elements or per-tensor integer quantized or per-axis integer quantized values

chlo.scan (chlo::ScanOp)

Scan operation

Applies a reduction function body to inputs and inits along the dimension and produces results (comprising outputs and carries ).

If is_reverse is true, the scan is performed in reverse order. is_associative indicates whether the reduction function is associative.

See: https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#scan

ScanOp currently does not have a decomposition to StableHLO.

Traits: AttrSizedOperandSegments , AttrSizedResultSegments , InferTensorType , IsolatedFromAbove , RecursiveMemoryEffects

Interfaces: InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , OpAsmOpInterface

Attributes:

Attribute MLIR Type বিবরণ
dimension ::mlir::IntegerAttr 64-bit signless integer attribute whose value is non-negative
is_reverse ::mlir::BoolAttr bool attribute
is_associative ::mlir::BoolAttr bool attribute

Operands:

অপারেন্ড বিবরণ
inputs variadic of tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float or bool or 2/4/8/16/32/64-bit integer or complex type with 32/64-bit float elements or per-tensor integer quantized or per-axis integer quantized values
inits variadic of tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float or bool or 2/4/8/16/32/64-bit integer or complex type with 32/64-bit float elements or per-tensor integer quantized or per-axis integer quantized values

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
outputs variadic of tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float or bool or 2/4/8/16/32/64-bit integer or complex type with 32/64-bit float elements or per-tensor integer quantized or per-axis integer quantized values
carries variadic of tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float or bool or 2/4/8/16/32/64-bit integer or complex type with 32/64-bit float elements or per-tensor integer quantized or per-axis integer quantized values

chlo.sinh (chlo::SinhOp)

Sinh operation

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.sinh` $operand attr-dict `:` type($operand) `->` type($result)

Returns Sinh(operand) element-wise.

\[ \sinh(x) = (e^x - e^-x) / 2 if |x| < 1 = e^(x + log(1/2)) - e^(-x + log(1/2)) otherwise. \]

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , CompatibleOperandsAndResultType , Elementwise , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

অপারেন্ড বিবরণ
operand tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float or complex type with 32/64-bit float elements values

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
result tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float or complex type with 32/64-bit float elements values

chlo.square (chlo::SquareOp)

Square operation

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.square` $operand attr-dict `:` type($operand) `->` type($result)

Returns Square(operand) element-wise.

\[ \square(x) = complex((x.real - x.imag) * (x.real + x.imag), x.real * x.imag * 2) if x is a complex number = x * x otherwise \]

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , CompatibleOperandsAndResultType , Elementwise , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

অপারেন্ড বিবরণ
operand tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float or complex type with 32/64-bit float elements values

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
result tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float or complex type with 32/64-bit float elements values

chlo.tan (chlo::TanOp)

Tan operation

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.tan` $operand attr-dict `:` type($operand) `->` type($result)

Returns Tan(operand) element-wise.

\[ \tan(x) = \sin(x) / \cos(x) \]

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , CompatibleOperandsAndResultType , Elementwise , SameOperandsAndResultShape

Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

অপারেন্ড বিবরণ
operand tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float or complex type with 32/64-bit float elements values

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
result tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float or complex type with 32/64-bit float elements values

chlo.top_k (chlo::TopKOp)

Finds values and indices of the k largest elements for the last dimension

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.top_k` `(`$operand `,` `k` `=` $k`)` attr-dict `:`
              type($operand) `->` `(`type($values)`,` type($indices)`)`

If the input is a vector (rank-1), finds the k largest entries in the vector and outputs their values and indices as vectors. Thus values[j] is the j -th largest entry in input , and its index is indices[j] .

For matrices (resp. higher rank input), computes the top k entries in each row (resp. vector along the last dimension). Thus,

values.shape = indices.shape = input.shape[:-1] + [k]

If two elements are equal, the lower-index element appears first.

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , InferTensorType

Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Attributes:

Attribute MLIR Type বিবরণ
k ::mlir::IntegerAttr 64-bit signless integer attribute

Operands:

অপারেন্ড বিবরণ
operand tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float or bool or 2/4/8/16/32/64-bit integer or complex type with 32/64-bit float elements or per-tensor integer quantized or per-axis integer quantized values

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
values tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float or bool or 2/4/8/16/32/64-bit integer or complex type with 32/64-bit float elements or per-tensor integer quantized or per-axis integer quantized values
indices tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float or bool or 2/4/8/16/32/64-bit integer or complex type with 32/64-bit float elements or per-tensor integer quantized or per-axis integer quantized values

chlo.zeta (chlo::ZetaOp)

Hurwitz zeta function

বাক্য গঠন:

operation ::= `chlo.zeta` $x `,` $q attr-dict `:` type($x) `,` type($q) `->` type(results)

Returns Zeta(operand, operand) element-wise.

\[ \(\zeta(x, q) = \sum_{n=0}^{\infty} (q + n)^{-x}\) \]

Traits: AlwaysSpeculatableImplTrait , CompatibleOperandsAndResultType

Interfaces: ConditionallySpeculatable , InferShapedTypeOpInterface , InferTypeOpInterface , NoMemoryEffect (MemoryEffectOpInterface)

Effects: MemoryEffects::Effect{}

Operands:

অপারেন্ড বিবরণ
x tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float values
q tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float values

ফলাফল:

ফলাফল বিবরণ
result tensor of 4/6/8/16/32/64-bit float values

গুণাবলী

ComparisonDirectionAttr

Which comparison operation to perform.

বাক্য গঠন:

#chlo.comparison_direction<
  ::mlir::chlo::ComparisonDirection   # value
>

Parameters:

প্যারামিটার C++ type বিবরণ
মূল্য ::mlir::chlo::ComparisonDirection an enum of type ComparisonDirection

ComparisonTypeAttr

Which comparison type to use.

বাক্য গঠন:

#chlo.comparison_type<
  ::mlir::chlo::ComparisonType   # value
>

Parameters:

প্যারামিটার C++ type বিবরণ
মূল্য ::mlir::chlo::ComparisonType an enum of type ComparisonType

PrecisionAttr

XLA precision for an operand. Has backend specific meaning.

বাক্য গঠন:

#chlo.precision<
  ::mlir::chlo::Precision   # value
>

Parameters:

প্যারামিটার C++ type বিবরণ
মূল্য ::mlir::chlo::Precision an enum of type Precision

RaggedDotDimensionNumbersAttr

Attribute that models the dimension information for ragged dot.

Parameters:

প্যারামিটার C++ type বিবরণ
lhsBatchingDimensions ::llvm::ArrayRef<int64_t> মাত্রা
rhsBatchingDimensions ::llvm::ArrayRef<int64_t> মাত্রা
lhsContractingDimensions ::llvm::ArrayRef<int64_t> মাত্রা
rhsContractingDimensions ::llvm::ArrayRef<int64_t> মাত্রা
lhsRaggedDimensions ::llvm::ArrayRef<int64_t> মাত্রা
rhsGroupDimensions ::llvm::ArrayRef<int64_t> মাত্রা

Enums

ComparisonDirection

Which comparison operation to perform.

Cases:

প্রতীক মূল্য স্ট্রিং
সমীকরণ 0 সমীকরণ
উত্তর-পূর্ব 1 উত্তর-পূর্ব
জিই 2 জিই
জিটি 3 জিটি
এলই 4 এলই
এলটি 5 এলটি

ComparisonType

Which comparison type to use.

Cases:

প্রতীক মূল্য স্ট্রিং
NOTYPE 0 NOTYPE
FLOAT 1 FLOAT
TOTALORDER 2 TOTALORDER
SIGNED 3 SIGNED
UNSIGNED 4 UNSIGNED

নির্ভুলতা

XLA precision for an operand. Has backend specific meaning.

Cases:

প্রতীক মূল্য স্ট্রিং
DEFAULT 0 DEFAULT
উচ্চ 1 উচ্চ
HIGHEST 2 HIGHEST