PRelu

PRelu - 16

版本

  • 名称: PRelu (GitHub)

  • : main

  • 自版本: 16

  • 函数: True

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的算子自版本 16起可用。

概要

PRelu 接收输入数据 (Tensor) 和斜率张量作为输入,并产生一个输出数据 (Tensor),其中函数 f(x) = slope * x for x < 0, f(x) = x for x >= 0. 以元素方式应用于数据张量。此算子支持单向广播 (斜率张量应对输入张量 X 进行单向广播);更多详情请参阅 ONNX 中的广播

函数体

此算子的函数定义。

<
  domain: "",
  opset_import: ["" : 16]
>
PRelu (X, slope) => (Y)
{
   Zero = Constant <value: tensor = float {0}> ()
   ZeroCast = CastLike (Zero, X)
   XLessThanZero = Less (X, ZeroCast)
   SlopeMulX = Mul (slope, X)
   Y = Where (XLessThanZero, SlopeMulX, X)
}

输入

  • X (heterogeneous) - T

    输入张量

  • slope (heterogeneous) - T

    斜率张量。slope 的形状可以小于第一个输入 X;如果是,其形状必须可单向广播到 X。

输出

  • Y (heterogeneous) - T

    输出张量 (与 X 大小相同)

类型约束

  • T in ( tensor(bfloat16), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(uint32), tensor(uint64) )

    将输入和输出类型限制为浮点/整数张量。

PRelu - 9

版本

  • 名称: PRelu (GitHub)

  • : main

  • 自版本: 9

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的算子自版本 9起可用。

概要

PRelu 接收输入数据 (Tensor) 和斜率张量作为输入,并产生一个输出数据 (Tensor),其中函数 f(x) = slope * x for x < 0, f(x) = x for x >= 0. 以元素方式应用于数据张量。此算子支持单向广播 (斜率张量应对输入张量 X 进行单向广播);更多详情请参阅 ONNX 中的广播

输入

  • X (heterogeneous) - T

    输入张量

  • slope (heterogeneous) - T

    斜率张量。slope 的形状可以小于第一个输入 X;如果是,其形状必须可单向广播到 X。

输出

  • Y (heterogeneous) - T

    输出张量 (与 X 大小相同)

类型约束

  • T in ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(uint32), tensor(uint64) )

    将输入和输出类型限制为浮点/整数张量。

PRelu - 7

版本

  • 名称: PRelu (GitHub)

  • : main

  • 自版本: 7

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的算子自版本 7起可用。

概要

PRelu 接收输入数据 (Tensor) 和斜率张量作为输入,并产生一个输出数据 (Tensor),其中函数 f(x) = slope * x for x < 0, f(x) = x for x >= 0. 以元素方式应用于数据张量。此算子支持单向广播 (斜率张量应对输入张量 X 进行单向广播);更多详情请参阅 ONNX 中的广播

输入

  • X (heterogeneous) - T

    输入张量

  • slope (heterogeneous) - T

    斜率张量。slope 的形状可以小于第一个输入 X;如果是,其形状必须可单向广播到 X。

输出

  • Y (heterogeneous) - T

    输出张量 (与 X 大小相同)

类型约束

  • T in ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16) )

    将输入和输出类型约束为浮点张量。

PRelu - 6

版本

  • 名称: PRelu (GitHub)

  • : main

  • 自版本: 6

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的算子自版本 6起可用。

概要

PRelu 接收输入数据 (Tensor) 和斜率张量作为输入,并产生一个输出数据 (Tensor),其中函数 f(x) = slope * x for x < 0, f(x) = x for x >= 0. 以元素方式应用于数据张量。

输入

  • X (heterogeneous) - T

    输入张量

  • slope (heterogeneous) - T

    斜率张量。如果 Slope 的大小为 1,则该值跨不同通道共享

输出

  • Y (heterogeneous) - T

    输出张量

类型约束

  • T in ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16) )

    将输入和输出类型约束为浮点张量。

PRelu - 1

版本

  • 名称: PRelu (GitHub)

  • : main

  • 自版本: 1

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: False

此版本的算子自版本 1起可用。

概要

PRelu 接收输入数据 (Tensor) 和斜率张量作为输入,并产生一个输出数据 (Tensor),其中函数 f(x) = slope * x for x < 0, f(x) = x for x >= 0. 以元素方式应用于数据张量。

属性

  • consumed_inputs - INTS :

    遗留优化属性。

输入

  • X (heterogeneous) - T

    输入张量

  • slope (heterogeneous) - T

    斜率张量。如果 Slope 的大小为 1,则该值跨不同通道共享

输出

  • Y (heterogeneous) - T

    输出张量

类型约束

  • T in ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16) )

    将输入和输出类型约束为浮点张量。