Add¶
Add - 14¶
版本¶
名称: Add (GitHub)
领域:
main
起始版本:
14
函数:
False
支持级别:
SupportType.COMMON
形状推断:
True
此版本算子自 版本 14 起可用。
摘要¶
执行逐元素的二进制加法(支持 Numpy 风格的广播)。
此算子支持多向(即 Numpy 风格的)广播;更多详细信息请查看 ONNX 中的广播。
(Opset 14 更改): 扩展支持的类型以包含 uint8、int8、uint16 和 int16。
输入¶
A (异构) - T
第一个操作数。
B (异构) - T
第二个操作数。
输出¶
C (异构) - T
结果,与两个输入具有相同的元素类型
类型约束¶
T 属于 (
tensor(bfloat16)
,tensor(double)
,tensor(float)
,tensor(float16)
,tensor(int16)
,tensor(int32)
,tensor(int64)
,tensor(int8)
,tensor(uint16)
,tensor(uint32)
,tensor(uint64)
,tensor(uint8)
)约束输入和输出类型为所有数值张量。
Add - 13¶
版本¶
名称: Add (GitHub)
领域:
main
起始版本:
13
函数:
False
支持级别:
SupportType.COMMON
形状推断:
True
此版本算子自 版本 13 起可用。
摘要¶
执行逐元素的二进制加法(支持 Numpy 风格的广播)。
此算子支持多向(即 Numpy 风格的)广播;更多详细信息请查看 ONNX 中的广播。
输入¶
A (异构) - T
第一个操作数。
B (异构) - T
第二个操作数。
输出¶
C (异构) - T
结果,与两个输入具有相同的元素类型
类型约束¶
T 属于 (
tensor(bfloat16)
,tensor(double)
,tensor(float)
,tensor(float16)
,tensor(int32)
,tensor(int64)
,tensor(uint32)
,tensor(uint64)
)约束输入和输出类型为高精度数值张量。
Add - 7¶
版本¶
名称: Add (GitHub)
领域:
main
起始版本:
7
函数:
False
支持级别:
SupportType.COMMON
形状推断:
True
此版本算子自 版本 7 起可用。
摘要¶
执行逐元素的二进制加法(支持 Numpy 风格的广播)。
此算子支持多向(即 Numpy 风格的)广播;更多详细信息请查看 ONNX 中的广播。
输入¶
A (异构) - T
第一个操作数。
B (异构) - T
第二个操作数。
输出¶
C (异构) - T
结果,与两个输入具有相同的元素类型
类型约束¶
T 属于 (
tensor(double)
,tensor(float)
,tensor(float16)
,tensor(int32)
,tensor(int64)
,tensor(uint32)
,tensor(uint64)
)约束输入和输出类型为高精度数值张量。
Add - 6¶
版本¶
名称: Add (GitHub)
领域:
main
起始版本:
6
函数:
False
支持级别:
SupportType.COMMON
形状推断:
True
此版本算子自 版本 6 起可用。
摘要¶
执行逐元素的二进制加法(支持有限的广播)。
如有必要,右侧参数将被广播以匹配左侧参数的形状。指定广播时,第二个张量的元素大小可以为 1(包括标量张量以及秩小于等于第一个张量的任何张量),或者其形状是第一个张量形状的连续子集。相互相等形状的起始位置由参数“axis”指定,如果未设置,则假定为后缀匹配。1 维扩展尚不可用。
例如,支持以下张量形状(broadcast=1):
shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (,), 即 B 是标量张量 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (1, 1), 即 B 是 1 元素张量 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (5,) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (4, 5) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (3, 4), 轴为 1 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (2), 轴为 0
需要传递属性 broadcast=1
以启用广播。
属性¶
axis - INT :
如果设置,定义广播维度。详见文档。
broadcast - INT (默认值:
'0'
)传递 1 以启用广播
输入¶
A (异构) - T
第一个操作数,应与第二个操作数共享类型。
B (异构) - T
第二个操作数。广播时可以小于 A 的大小。如果禁用广播,其大小应与 A 相同。
输出¶
C (异构) - T
结果,与 A 具有相同的维度和类型
类型约束¶
T 属于 (
tensor(double)
,tensor(float)
,tensor(float16)
,tensor(int32)
,tensor(int64)
,tensor(uint32)
,tensor(uint64)
)约束输入和输出类型为高精度数值张量。
Add - 1¶
版本¶
名称: Add (GitHub)
领域:
main
起始版本:
1
函数:
False
支持级别:
SupportType.COMMON
形状推断:
False
此版本算子自 版本 1 起可用。
摘要¶
执行逐元素的二进制加法(支持有限的广播)。
如有必要,右侧参数将被广播以匹配左侧参数的形状。指定广播时,第二个张量的元素大小可以为 1(包括标量张量以及秩小于等于第一个张量的任何张量),或者其形状是第一个张量形状的连续子集。相互相等形状的起始位置由参数“axis”指定,如果未设置,则假定为后缀匹配。1 维扩展尚不可用。
例如,支持以下张量形状(broadcast=1):
shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (,), 即 B 是标量张量 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (1, 1), 即 B 是 1 元素张量 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (5,) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (4, 5) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (3, 4), 轴为 1 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (2), 轴为 0
需要传递属性 broadcast=1
以启用广播。
属性¶
axis - INT :
如果设置,定义广播维度。详见文档。
broadcast - INT (默认值:
'0'
)传递 1 以启用广播
consumed_inputs - INTS :
遗留优化属性。
输入¶
A (异构) - T
第一个操作数,应与第二个操作数共享类型。
B (异构) - T
第二个操作数。广播时可以小于 A 的大小。如果禁用广播,其大小应与 A 相同。
输出¶
C (异构) - T
结果,与 A 具有相同的维度和类型
类型约束¶
T 属于 (
tensor(double)
,tensor(float)
,tensor(float16)
)约束输入和输出类型为浮点张量。