HardSigmoid¶
HardSigmoid - 22¶
版本¶
域:
main起始版本:
22函数:
True支持级别:
SupportType.COMMON形状推断:
True
此版本的运算符自 版本 22 起可用。
摘要¶
HardSigmoid 接收一个输入数据 (张量
函数体¶
此操作符的函数定义。
<
domain: "",
opset_import: ["" : 18]
>
HardSigmoid <beta,alpha>(X) => (Y)
{
Alpha = Constant <value_float: float = @alpha> ()
AlphaCast = CastLike (Alpha, X)
Beta = Constant <value_float: float = @beta> ()
BetaCast = CastLike (Beta, X)
Zero = Constant <value: tensor = float {0}> ()
ZeroCast = CastLike (Zero, X)
One = Constant <value: tensor = float {1}> ()
OneCast = CastLike (One, X)
AlphaMulX = Mul (X, AlphaCast)
AlphaMulXAddBeta = Add (AlphaMulX, BetaCast)
MinOneOrAlphaMulXAddBeta = Min (AlphaMulXAddBeta, OneCast)
Y = Max (MinOneOrAlphaMulXAddBeta, ZeroCast)
}
属性¶
alpha - 浮点数 (默认为
'0.2')alpha 的值。
beta - 浮点数 (默认为
'0.5')beta 的值。
输入¶
X (异构) - T
输入张量
输出¶
Y (异构) - T
输出张量
类型约束¶
T 在 (
tensor(bfloat16),tensor(double),tensor(float),tensor(float16)) 中将输入和输出类型限制为浮点张量。
HardSigmoid - 6¶
版本¶
域:
main起始版本:
6函数:
True支持级别:
SupportType.COMMON形状推断:
True
此版本的操作符自版本 6 起可用。
摘要¶
HardSigmoid 接收一个输入数据 (张量
函数体¶
此操作符的函数定义。
<
domain: "",
opset_import: ["" : 18]
>
HardSigmoid <beta,alpha>(X) => (Y)
{
Alpha = Constant <value_float: float = @alpha> ()
AlphaCast = CastLike (Alpha, X)
Beta = Constant <value_float: float = @beta> ()
BetaCast = CastLike (Beta, X)
Zero = Constant <value: tensor = float {0}> ()
ZeroCast = CastLike (Zero, X)
One = Constant <value: tensor = float {1}> ()
OneCast = CastLike (One, X)
AlphaMulX = Mul (X, AlphaCast)
AlphaMulXAddBeta = Add (AlphaMulX, BetaCast)
MinOneOrAlphaMulXAddBeta = Min (AlphaMulXAddBeta, OneCast)
Y = Max (MinOneOrAlphaMulXAddBeta, ZeroCast)
}
属性¶
alpha - 浮点数 (默认为
'0.2')alpha 的值。
beta - 浮点数 (默认为
'0.5')beta 的值。
输入¶
X (异构) - T
输入张量
输出¶
Y (异构) - T
输出张量
类型约束¶
T 在 (
tensor(double),tensor(float),tensor(float16)) 中将输入和输出类型限制为浮点张量。
HardSigmoid - 1¶
版本¶
域:
main起始版本:
1函数:
False支持级别:
SupportType.COMMON形状推断:
False
此版本的运算符自 版本 1 起可用。
摘要¶
HardSigmoid 接收一个输入数据 (张量
属性¶
alpha - 浮点数 (默认为
'0.2')alpha 的默认值为 0.2
beta - 浮点数 (默认为
'0.5')beta 的默认值为 0.5
consumed_inputs - 整型 :
传统优化属性。
输入¶
X (异构) - T
输入张量
输出¶
Y (异构) - T
输出张量
类型约束¶
T 在 (
tensor(double),tensor(float),tensor(float16)) 中将输入和输出类型限制为浮点张量。