tf.mlir.experimental.convert_function
Импортирует ConcreteFunction и преобразует её в текстовый модуль MLIR.
tf.mlir.experimental.convert_function(
concrete_function,
pass_pipeline='tf-standard-pipeline',
show_debug_info=False
)
Этот API предназначен только для изучения внутренних компонентов TensorFlow, а возвращаемая строка в настоящее время предназначена для отладки.
С помощью этого API объект tf.function можно импортировать и преобразовать из TensorFlow в TensorFlow MLIR, извлекая его ConcreteFunction (обёртку с немедленным выполнением для объекта tf.Graph).
Например:
@tf.function def add(a, b): return a + b
concrete_function = add.get_concrete_function(
tf.TensorSpec(None, tf.dtypes.float32),
tf.TensorSpec(None, tf.dtypes.float32))
tf.mlir.experimental.convert_function(concrete_function)
'...module attributes {...} {...}...'| Аргументы | |
|---|---|
concrete_function | Объект типа ConcreteFunction. |
pass_pipeline | Текстовое описание конвейера проходов MLIR для запуска над модулем. Синтаксис текстового описания конвейера проходов см. в документации MLIR. |
show_debug_info | Указывает, следует ли включать расположения в выводимую текстовую форму. |
| Возвращает | |
|---|---|
| Текстовое представление модуля MLIR, соответствующего ConcreteFunction. |
| Вызывает исключение | |
|---|---|
InvalidArgumentError | если concrete_function недействителен или не может быть преобразован в MLIR. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/mlir/experimental/convert_function