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404bf3d4af
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@ -0,0 +1,94 @@
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/**
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* Copyright 2019-2021 Huawei Technologies Co., Ltd
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* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
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* you may not use this file except in compliance with the License.
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* You may obtain a copy of the License at
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* http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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* Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
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* distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
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* WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
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* See the License for the specific language governing permissions and
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* limitations under the License.
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*/
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#include "transform/graph_ir/op_declare/split_combination_ops_declare.h"
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#include <vector>
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namespace mindspore::transform {
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// SplitD
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INPUT_MAP(SplitD) = {{1, INPUT_DESC(x)}};
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//输入映射，将输入索引1映射为名为x的输入描述(INPUT_DESC)
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ATTR_MAP(SplitD) = {{"axis", ATTR_DESC(split_dim, AnyTraits<int64_t>())},//指定维度
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{"output_num", ATTR_DESC(num_split, AnyTraits<int64_t>())}};//指定输出数量
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// 属性映射
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DYN_OUTPUT_MAP(SplitD) = {{0, DYN_OUTPUT_DESC(y)}};
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//动态输出映射 //将输出索引0映射为名为 "y" 的动态输出描述(DYN_OUTPUT_DESC)
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REG_ADPT_DESC(SplitD, kNameSplitD, ADPT_DESC(SplitD))
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//注册 "SplitD" 运算符的适配器描述(REG_ADPT_DESC),适配器描述中包含运算符名称 "kNameSplitD" 和适配器描述(ADPT_DESC)。
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// 这将把 "SplitD" 运算符与其在框架中的实现关联起来。
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//
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// Pack
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INPUT_MAP(Pack) = EMPTY_INPUT_MAP;
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//定义 "Pack" 运算符的输入映射(INPUT_MAP)为空。这表示 "Pack" 运算符没有显式的输入，因此没有任何输入描述。
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DYN_INPUT_MAP(Pack) = {{1, DYN_INPUT_DESC(x)}};
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||||
//定义 "Pack" 运算符的动态输入映射(DYN_INPUT_MAP)，将输入索引1映射为名为 "x" 的动态输入描述(DYN_INPUT_DESC)
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ATTR_MAP(Pack) = {{"num", ATTR_DESC(N, AnyTraits<int64_t>())}, {"axis", ATTR_DESC(axis, AnyTraits<int64_t>())}};
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||||
//定义 "Pack" 运算符的属性映射(ATTR_MAP) 两个属性：数量/维度
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OUTPUT_MAP(Pack) = {{0, OUTPUT_DESC(y)}};//输出映射(OUTPUT_MAP)，将输出索引0映射为名为 "y" 的输出描述(OUTPUT_DESC)
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REG_ADPT_DESC(Pack, prim::kStack, ADPT_DESC(Pack))//注册 "Pack" 运算符的适配器描述(REG_ADPT_DESC)
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// ParallelConcat
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INPUT_MAP(ParallelConcat) = EMPTY_INPUT_MAP;
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//定义 "ParallelConcat" 运算符的输入映射(INPUT_MAP)为空。
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//这表示 "ParallelConcat" 运算符没有显式的输入，因此没有任何输入描述
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DYN_INPUT_MAP(ParallelConcat) = {{1, DYN_INPUT_DESC(values)}};
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//定义 "ParallelConcat" 运算符的动态输入映射(DYN_INPUT_MAP)，将输入索引1映射为名为 "values" 的动态输入描述(DYN_INPUT_DESC)。
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//这表示 "ParallelConcat" 运算符会接收一个动态数量的输入，而每个输入都可以使用 "values" 来标识
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ATTR_MAP(ParallelConcat) = {//属性映射(ATTR_MAP),包含两个属性
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{"shape", ATTR_DESC(shape, AnyTraits<std::vector<int64_t>>())},//连接操作时的形状
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{"N", ATTR_DESC(N, AnyTraits<int64_t>())},//连接的数量
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};
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OUTPUT_MAP(ParallelConcat) = {{0, OUTPUT_DESC(output_data)}};
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//输出映射(OUTPUT_MAP)
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REG_ADPT_DESC(ParallelConcat, kNameParallelConcat, ADPT_DESC(ParallelConcat))
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//注册 "ParallelConcat" 运算符的适配器描述(REG_ADPT_DESC)。
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||||
//适配器描述中包含运算符名称 "kNameParallelConcat" 和适配器描述(ADPT_DESC)。
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//这将把 "ParallelConcat" 运算符与其在框架中的实现关联起来，并使用 "kNameParallelConcat" 作为标识来调用适配器。
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// ConcatD
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INPUT_MAP(ConcatD) = EMPTY_INPUT_MAP;
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//定义 "ConcatD" 运算符的输入映射(INPUT_MAP)为空。
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||||
//这表示 "ConcatD" 运算符没有显式的输入，因此没有任何输入描述
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DYN_INPUT_MAP(ConcatD) = {{1, DYN_INPUT_DESC(x)}};
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||||
//定义 "ConcatD" 运算符的动态输入映射(DYN_INPUT_MAP)，将输入索引1映射为名为 "x" 的动态输入描述(DYN_INPUT_DESC)。
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//这表示 "ConcatD" 运算符会接收一个动态数量的输入，而每个输入都可以使用 "x" 来标识。
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ATTR_MAP(ConcatD) = {//属性映射
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{"axis", ATTR_DESC(concat_dim, AnyTraits<int64_t>())},//连接操作时的维度
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{"inputNums", ATTR_DESC(N, AnyTraits<int64_t>())},//输入数量
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};
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OUTPUT_MAP(ConcatD) = {{0, OUTPUT_DESC(y)}};
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||||
//定义 "ConcatD" 运算符的输出映射(OUTPUT_MAP)，将输出索引0映射为名为 "y" 的输出描述(OUTPUT_DESC)。
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||||
//这表示 "ConcatD" 运算符会产生一个输出结果，并使用 "y" 来标识该输出。
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REG_ADPT_DESC(ConcatD, prim::kPrimConcat->name(), ADPT_DESC(ConcatD))
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//注册 "ConcatD" 运算符的适配器描述(REG_ADPT_DESC)。适配器描述中包含运算符名称 "prim::kPrimConcat->name()" 和适配器描述(ADPT_DESC)。
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// 这将把 "ConcatD" 运算符与其在框架中的实现关联起来，并使用 "prim::kPrimConcat->name()" 作为标识来调用适配器。
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//
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// ConcatV2D Inference for tf
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INPUT_MAP(ConcatV2D) = EMPTY_INPUT_MAP;//输入映射为空
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DYN_INPUT_MAP(ConcatV2D) = {{1, DYN_INPUT_DESC(x)}};//动态输入映射，可以有多个数量的映射
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||||
ATTR_MAP(ConcatV2D) = {
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{"axis", ATTR_DESC(concat_dim, AnyTraits<int64_t>())},//连接操作时的维度
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||||
{"N", ATTR_DESC(N, AnyTraits<int64_t>())},//连接的数量
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||||
};
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||||
OUTPUT_MAP(ConcatV2D) = {{0, OUTPUT_DESC(y)}};
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||||
//定义 "ConcatV2D" 运算符的输出映射(OUTPUT_MAP)，将输出索引0映射为名为 "y" 的输出描述(OUTPUT_DESC)。
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||||
//这表示 "ConcatV2D" 运算符会产生一个输出结果，并使用 "y" 来标识该输出。
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REG_ADPT_DESC(ConcatV2D, kNameConcatV2D, ADPT_DESC(ConcatV2D))
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//注册 "ConcatV2D" 运算符的适配器描述(REG_ADPT_DESC)。适配器描述中包含运算符名称 "kNameConcatV2D" 和适配器描述(ADPT_DESC)。
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//这将把 "ConcatV2D" 运算符与其在框架中的实现关联起来，并使用 "kNameConcatV2D" 作为标识来调用适配器。
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} // namespace mindspore::transform
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