更新时间:2021-03-18 GMT+08:00
compute接口
- te.lang.cce.vadd(lhs, rhs)
- te.lang.cce.vsub(lhs, rhs)
- te.lang.cce.vmul(lhs, rhs)
- te.lang.cce.vmin(lhs, rhs)
- te.lang.cce.vmax(lhs, rhs)
- te.lang.cce.vor(lhs, rhs)
- te.lang.cce.vand(lhs, rhs)
- te.lang.cce.vadds(raw_tensor, scalar)
- te.lang.cce.vmuls(raw_tensor, scalar)
- te.lang.cce.vlog(raw_tensor)
- te.lang.cce.vexp(raw_tensor)
- te.lang.cce.vabs(raw_tensor)
- te.lang.cce.vrec(raw_tensor)
- te.lang.cce.cast_to(data, dtype, f1628IntegerFlag=False)
- te.lang.cce.vrelu(raw_tensor)
- te.lang.cce.vnot(raw_tensor)
- te.lang.cce.vaxpy(lhs, rhs, scalar)
- te.lang.cce.vmla(x, y, z)
- te.lang.cce.vmadd(x, y, z)
- te.lang.cce.vmaddrelu(x, y, z)
- te.lang.cce.ceil(raw_tensor)
- te.lang.cce.floor(raw_tensor)
- te.lang.cce.round(raw_tensor)
- te.lang.cce.sum(raw_tensor, axis, keepdims=False)
- te.lang.cce.reduce_min(raw_tensor, axis, keepdims=False)
- te.lang.cce.reduce_max(raw_tensor, axis, keepdims=False)
- te.lang.cce.reduce_prod(raw_tensor, axis, keepdims=False)
- te.lang.cce.broadcast(var, shape, output_dtype=None)
- te.lang.cce.unsorted_segment_sum(tensor, segment_ids, num_segments, init_value=0)
- te.lang.cce.unsorted_segment_mean(tensor, segment_ids, num_segments, init_value=0)
- te.lang.cce.unsorted_segment_prod(tensor, segment_ids, num_segments, init_value=0)
- te.lang.cce.unsorted_segment_min(tensor, segment_ids, num_segments, init_value=0)
- te.lang.cce.unsorted_segment_max(tensor, segment_ids, num_segments, init_value=0)
- te.lang.cce.concat(raw_tensors, axis)
- te.lang.cce.conv(*args)
- te.lang.cce.compute_four2five(input, raw_shape_4D)
- te.lang.cce.compute_five2four(input, raw_shape_4D)
- te.lang.cce.matmul(tensor_a, tensor_b, trans_a=False, trans_b=False, alpha_num=1.0, beta_num=0.0, tensor_c=None)