PRelu

PRelu - 16

版本

  • 名称: PRelu (GitHub)

  • 域名: main

  • since_version: 16

  • function: True

  • support_level: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的运算符自版本16起可用。

摘要

PRelu 接受输入数据（Tensor）和斜率张量作为输入，并生成一个输出数据（Tensor），其中函数 f(x) = slope * x for x < 0， f(x) = x for x >= 0，被逐元素地应用于数据张量。 该操作符支持单向广播（斜率张量应能单向广播到输入张量 X）；更多详情请查看 Broadcasting in ONNX。

函数体

此运算符的函数定义。

<
  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 (异构) - T:

    输入张量

  • 斜率 (异质的) - T:

    斜率张量。斜率形状可以小于第一个输入X；如果是这样，其形状必须是单向可广播到X的。

输出

  • Y (异构) - T:

    输出张量（与X大小相同）

类型约束

  • T 在 ( 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)

  • 域名: main

  • since_version: 9

  • 函数: False

  • support_level: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的运算符自版本9起可用。

摘要

PRelu 接受输入数据（Tensor）和斜率张量作为输入，并生成一个输出数据（Tensor），其中函数 f(x) = slope * x for x < 0， f(x) = x for x >= 0，逐元素应用于数据张量。 此操作符支持单向广播（斜率张量应能单向广播到输入张量 X）；更多详情请查看 Broadcasting in ONNX。

输入

  • X (异构) - T:

    输入张量

  • 斜率 (异质的) - T:

    斜率张量。斜率形状可以小于第一个输入X；如果是这样，其形状必须是单向可广播到X的。

输出

  • Y (异构) - T:

    输出张量（与X大小相同）

类型约束

  • T 在 ( 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)

  • 域名: main

  • since_version: 7

  • 函数: False

  • support_level: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的运算符自版本7起可用。

摘要

PRelu 接受输入数据（Tensor）和斜率张量作为输入，并生成一个输出数据（Tensor），其中函数 f(x) = slope * x for x < 0， f(x) = x for x >= 0，被逐元素地应用于数据张量。 该操作符支持单向广播（斜率张量应能单向广播到输入张量 X）；更多详情请查看 Broadcasting in ONNX。

输入

  • X (异构) - T:

    输入张量

  • 斜率 (异质的) - T:

    斜率张量。斜率形状可以小于第一个输入X；如果是这样，其形状必须是单向可广播到X的。

输出

  • Y (异构) - T:

    输出张量（与X大小相同）

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。

PRelu - 6

版本

  • 名称: PRelu (GitHub)

  • 域名: main

  • since_version: 6

  • 函数: False

  • support_level: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的运算符自版本6起可用。

摘要

PRelu 接受输入数据（Tensor）和斜率张量作为输入，并生成一个输出数据（Tensor），其中函数 f(x) = slope * x for x < 0， f(x) = x for x >= 0，被逐元素地应用于数据张量。

输入

  • X (异构) - T:

    输入张量

  • 斜率 (异质的) - T:

    斜率张量。如果 Slope 的大小为1，则该值在不同通道之间共享

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。

PRelu - 1

版本

  • 名称: PRelu (GitHub)

  • 域名: main

  • since_version: 1

  • 函数: False

  • support_level: SupportType.COMMON

  • 形状推断: False

此版本的运算符自版本1起可用。

总结

PRelu 接受输入数据（Tensor）和斜率张量作为输入，并生成一个输出数据（Tensor），其中函数 f(x) = slope * x for x < 0， f(x) = x for x >= 0，被逐元素地应用于数据张量。

属性

  • consumed_inputs - INTS :

    遗留优化属性。

输入

  • X (异构) - T:

    输入张量

  • 斜率 (异质的) - T:

    斜率张量。如果 Slope 的大小为1，则该值在不同通道之间共享

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。